Эконометрика лекции

Пусть данные урожайности

Пусть Y1 – данные урожайности зерновых культур в целом на 12 сентября; Y – бункерная урожайность на 14 - 15 октября; Y2 – фиктивная переменная, принимающая значение 1 при прогнозируемом подъеме и значение  -1 при прогнозируемом спаде урожайности в текущем году.

                                                                                                                      Таблица 3.11

Регрессионная модель без учета глобального прогноза для оперативного

прогноза урожайности зерновых в России по данным на 12-14 сентября

Модель без учета глобального прогноза

Y = 5,52 + 0,6267Y1

Сумма квадратов, объясняемая уравнением регрессии 32,357

Сумма квадратов остатков 4,092.    Общая сумма квадратов 36,45

Годы

Исходные данные

урожайности

Расчетные

значения

Остатки

1992

19,7

19,12

0,57

1993

19,4

19,81

-0,41

1994

17,3

18,63

-1,32

1995

14.6

14,62

-0,02

1996

16,3

15,99

0,3

1997

19,4

18,12

1,28

1998

14,1

14,43

-0,32

1999

15,3

15,37

-0,07

Сумма модулей ошибок равна 4,29;

Средняя абсолютная ошибка равна 0,53;

R2 =0,8877; R=0,9422; F(1,6)=47,446; p < 0,00046;

Критерий Стьюдента для свободного члена = 3,27; p = 0,017;

Критерий Стьюдента для коэффициента при Y1 = 6,89; p = 0,00046.

Перейдем к уравнению, использующему глобальный прогноз урожайности зерновых в России, табл. 3.12.

назад          далее

клещи в лесу