Эконометрика лекции
и так далее Наконец Кроме того
и так далее. Наконец,
Y(13)=
.
Кроме того, используя формулы (6.14) - (6.21) рассчитаем Y(1), Y(2), Y(14), Y(15). Имеем
a = Z(0) = Y(3) = 16,503
Y(1) = a - 2b+ 4c = 16,217;
Y(2) = a - b + c = 16,331.
a = Y(n - 2) = Y(13) = 15,031;
Y(14)= a + b + c = 14,786;
Y(15)= = a + 2b+ 4c = 12,569.
Результаты расчетов занесем в пятый столбец табл. 6.1.
Соответствующая программа из пакета STATISTICA строится также как и в пункте а).
RandomAccess;
For i:=3 to 13 do
begin
V(i,2):=(-3/35)*V(i-2,1)+(12/35)*V(i-1,1)+(17/35)* V(i,1)+(12/35)*V(i+1,1)-(3/35)*V(i+2,1);
a:=V(3,2);
b:=((-2)*V(1,1)-V(2,1)+V(4,1)+2*V(5,1))/10;
c:=(V(1,1)+V(2,1)+V(3,1)+V(4,1)+V(5,1)-5*a)/10;
V(1,2):=a-2*b+4*c;
V(2,2):=a-b+c;
a1:=V(13,2);
b1:=((-2)*V(11,1)-V(12,1)+V(14,1)+2*V(15,1))/10;
c1:=(V(11,1)+V(12,1)+V(13,1)+V(14,1)+V(15,1)-5*a1)/10;
V(15,2):=a1-2*b1+4*c1;
V(14,2):=a1-b1+c1;
end;
3) Метод простой экспоненциальной средней
Выберем a = 0,2 (середину интервала [0; 0,3]). Заметим, что, пользуясь пакетом STATISTICA, следует выбирать оптимальное a из интервала [0;1]. Для расчета Y(t) применим рекуррентную формулу (6.24)
Y(t) = aX(t) + (1 - a)Y(t - 1), 0 < a < 1, Y(1) = X(1) = 15,6.
назад далееПараграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов