Методы построения эмпирических зависимостей при обработке экспериментальных данныхРефераты >> Статистика >> Методы построения эмпирических зависимостей при обработке экспериментальных данных
В первых двух кварталах ВВП ниже трендового уровня, а в 3 и 4 кварталах – выше.
Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений.
Максимальная разность ВВП равна 448 и достигается она в первом и третьем квартале, когда ВВП минимален (в первом) и максимален (во втором).
Степень тесноты связи между последовательностями наблюдаемого временного ряда, сдвинутого относительно друг друга на t единиц может быть определена с помощью коэффициента автокорреляции
Показатель t служит порядком коэффициента автокорреляции. Для разных t получаем r(t) – автокорреляционную функцию,
а ее график – коррелограмма.
Рис 3. график регрессии
Рис 3. График регрессии
Мы видим, что высока автокорреляция 4-го порядка, что еще раз показывает наличие сезонности в уровнях ВВП.
1.1.6. Моделирование сезонности ВВП
После того, как мы установили наличие сезонности, надо пытаться ее моделировать. Приведем расчет модели с использованием фиктивных переменных. Введем 3 фиктивных переменных, указывающих на 1-й, 2-й, 3-й квартал
Таблица 3. структура данных + dummy
квартал | уровень | dummy 1 | dummy 2 | dummy 3 |
1 | 1794,1 | 1 | 0 | 0 |
2 | 1899,9 | 0 | 1 | 0 |
3 | 2237 | 0 | 0 | 1 |
4 | 2110,8 | 0 | 0 | 0 |
5 | 1930,6 | 1 | 0 | 0 |
6 | 2051,7 | 0 | 1 | 0 |
7 | 2376,2 | 0 | 0 | 1 |
8 | 2274,2 | 0 | 0 | 0 |
9 | 2071,6 | 1 | 0 | 0 |
10 | 2205,7 | 0 | 1 | 0 |
11 | 2545,1 | 0 | 0 | 1 |
12 | 2427 | 0 | 0 | 0 |
Построим средствами Excel множественную регрессию.
Таблица 3. Коэффициенты
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% | |
B0 |
1968,767 |
8,42808 |
233,5961 |
6,96E-15 |
1948,837 |
1988,696 |
B1 |
37,7375 |
0,816045 |
46,24436 |
5,78E-10 |
35,80786 |
39,66714 |
B2 |
-225,354 |
7,925869 |
-28,4327 |
1,71E-08 |
-244,096 |
-206,612 |
B3 |
-142,758 |
7,71296 |
-18,5089 |
3,33E-07 |
-160,997 |
-124,52 |
B4 |
153,1708 |
7,582345 |
20,20098 |
1,82E-07 |
135,2414 |
171,1002 |