Эконометрика лекции
Полученные результаты
Y(13) = Y(12) + 1/5(X(15) - X(10)) = 14,06 + 1/5(10,6 - 15,6) = 13,06
Полученные результаты запишем в табл. 1.
2). Методы взвешенной средней:
а) биномиальное сглаживание
Расчет производится по формулам (6.24) при m = 5, k= 2,
a-2 = 1/16; a-1 = 1/4; a0 = 3/8; a1 = 1/4; a2 = 1/16.
Тогда
Y(3) =
=
;
Y(4) =
;
Y(5) =
;
и так далее. Наконец,
Y(13) =
14,319.
Результаты вычислений заносим в четвертый столбец табл. 1.
Не представляет труда сглаживание по биному в современных вычислительных пакетах. Вот как, например выглядит программа сглаживания нашего ряда в пакете STATISTICA.
RandomAccess;
For i: = 3 to 13 do
begin
V(i, 4): = (1/16)*V(i - 2,2) + (1/4)*V(i - 1,2) + (3/8)* V(i, 2) +
+ (1/4)*V(i + 1,2) + (1/16)*V(i + 2,2);
end;
б) расчет сглаженных средних по квадратичной регрессии
Расчет производится по формуле пункта а), но с другими весами:
ar= -3/35; 12/35; 17/35; 12/35; -3/35, m = 5, k = 2, r = -2; -1; 0; 1; 2.
Y(3)=
=
;
Y(4)=
;
Y(5)=
;
Параграфы
- 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