Прогнозирование на основе динамической модели заключается в подстановке в исходную модель значений моментов времени соответствующих прогнозным периодам (моментам) времени и расчет доверительных границ прогноза.
В пакете программ данный алгоритм реализован в рамках модуля Multiple Regression (Множественная регрессия). При этом в качестве прогнозной модели будем использовать тренд оцененный в пункте 5.5.2.
Шаг 1. Для построения прогноза необходимо воспользоваться вкладкой Residuals/assumptions/prediction (Отклонения/распределения/предсказания) которая доступна в окне Multiple Regression Results. Воспользоваться кнопкой Predict dependent variable (Прогнозирование зависимой переменной).
Шаг 2. Чтобы определить неизвестное значение ВВП в 1 квартале 2006 года необходимо в окне Specify values for indep. vars (Определение неизвестных значений для зависимой переменной) задать момент времени t2 соответствующее прогнозному периоду – в данном случае 14,5.
Рисунок 5.14 – Окно выбора прогнозного периода
После нажатия кнопки ОК, получаем следующие результаты.
Таблица 5.10 – Точечный прогноз ВВП России на 1 квартал 2006г.
| B-Weight | Value | B-Weight * Value | |
| t2 | 269,197 | 14,500 | 3903,363 |
| Intercept | 4300,293 | ||
| Predicted | 8203,656 | ||
| -95,0%CL | 7784,858 | ||
| +95,0%CL | 8622,455 |
Т.е. уровень ВВП России в 1 квартале 2006 года будет лежать в интервале 7784,858< 8203,656<8622,455 трлн. р.
Шаг 3. Аналогичным образом рассчитаем значения для 3, 4 и 5 кварталов 2006 года (t2 = 15,5, 16,5 и 17,5 соответственно). Результаты расчетов представим в таблице 5.11.
Таблица 5.11 - Прогнозные значения ВВП России на 2006г.
| Квартал/год | Фактические данные | Прогноз по линейному тренду | Нижняя доверительная граница | Верхняя доверительная граница |
| I/2006 | 8203,656 | 7784,858 | 8622,455 | |
| II/2006 | 9575,8 | 8472,854 | 8031,842 | 8913,865 |
| III/2006 | - | 8742,051 | 8278,518 | 9205,585 |
| IV/2006 | - | 9011,249 | 8524,927 | 9497,570 |
Согласно полученным результатам, прогнозные значения согласуются с фактическими данными лишь в 1 квартале 2006 года. Это происходит из-за того, что построенная модель не учитывает сезонную составляющую, которая присутствует в анализируемых данных.
Тесты для самоконтроля
1) По какой формуле вычисляется средний темп роста:
а) средней арифметической
б) средней геометрической
в) средней гармонической
2) Если из единицы (или 100%) вычесть коэффициент колеблемости поучим:
а) коэффициент детерминации;
б) коэффициент корреляции;
в) коэффициент устойчивости.
3) Предложенный динамический ряд является:
| t | 1.01.01г. | 1.01.02г. | 1.01.03г. | 1.01.04г. |
| y |
а) интервальным
б) моментным
в) динамическим рядом с неравными интервалами
4) Предложенная формула 
является:
а) абсолютным цепным приростом;
б) абсолютным цепным темпом роста;
в) абсолютным базисным темпом роста.
5) По какой формуле вычисляется средняя в моментном динамическом ряду:
а) средней геометрической
б) средней арифметической
в) средняя хронологическая
6) Какая из предложенных формул является формулой средне квадратического отклонения:
а) 
б) 
в) 
7) Если при построении прямолинейного тренда моменты времени t были расставлены от начала ряда, параметр а0 будет показывать:
а) ничего не показывает
б) средний уровень ряда
в) точку пересечения прямой с осью OY
8) Тест Дарбина-Уотсона применяется для:
а) обнаружения недостающих регрессоров
б) выявления порядка автокорреляции
в) выявления автокорреляции в модели
9) Какие тесты не используются для обнаружения автокорреляции?
а) Тест серий (Бреуша-Годфри)
б) Дарбина-Уотсона
в) Глейзера
10) Может ли автокорреляция в модели указывать на ошибку в спецификации
а) ни каким образом не связаны
б) да
в) нет
Задание для самостоятельного выполнения
Задания для самостоятельной работы составлены в пяти вариантах, номер варианта выбирается в соответствии с последней цифрой зачетной книжки студента:
| Последняя цифра номера зачетной книжки | 1 и 6 | 2 и 7 | 3 и 8 | 4 и 9 | 5 и 0 |
| Номер варианта |
Используя данные (приложение К) соответствующего варианта необходимо выполнить следующие этапы самостоятельной работы:
1) Введите данные в СПП STATISTICA 6.0 (либо используя табличный редактор, либо вводя данные непосредственно в поле пакета программ);
2) Проведите процедуру оценки наличия тренд составляющей в изучаемом динамическом ряду;
3) Постройте линейный тренд двумя способами;
4) Сделайте выводы об адекватности полученной модели;
5) Провести анализ наличия автокорреляции в исследуемых рядах;
6) Проведите прогнозирование исследуемого показателя на 3 года вперед.
 |
