lign="justify"> Далі, проведемо перевірку на гетероскедастичності за допомогою тесту Уайта. Так як МНК вимагає виконання умов Гаусса-Маркова, які гарантують спроможність, Незміщеність і ефективність знайдених оцінок. Порушення цих умов може давати оцінки з поганими статистичними властивостями. Однією з ключових передумов МНК є умова сталості дисперсії випадкових відхилень. Здійснимість даної передумови називається гомоскедастичність (постійністю дисперсії відхилень). Її нездійсненність називається гетероскедастичності (непостійністю дисперсії відхилень). Хі-квадрат дорівнює 12,784618, що менше табличного 47,33 при рівні значущості 5%. Гіпотеза про відсутність гетероскадестічності приймається оскільки розрахункове менше табличного.
Тепер виключаємо з моделі незначущі фактори.
Модель 5: МНК, використані спостереження 1-14
Залежна змінна: Price
Коефіцієнт Ст. помилка t-статистика P-значення
---------------------------------------------------------------- - 14,9077 5,44983 - 2,735 0,0194 ** 0,00191544 0,000643564 2,976 0,0126 ** 0, 163852 0,0443113 3,698 0,0035 ***
Середня зав. змін 3,814286 Ст. откл. зав. змін 1,947723
Сума кв. залишків 21,96753 Ст. помилка моделі 1,413169квадрат 0,554566 Испр. R-квадрат 0,473578 (2, 11) 6,847511 Р-значення (F) 0,011703
Лог. правдоподібність - 23,01870 Крит. Акаіке 52,03739
Крит. Шварца 53,95456 Крит. Хенна-Куїнна 51,85992
Примітка: * означає 10% -й ** означає 5% -й рівень помилки, *** означає 1% -й рівень помилки.
Підсумкове рівняння регресії: Price=- 14,9077 + 0,00191544 * bezrab + 0,163852 * Postr
Коефіцієнт детермінації знизився до 0,56, що показує високий рівень значимості факторного ознаки і константи.
Останнім етапом є перевірка значущості рівняння за допомогою статистики Фішера. Розрахункове значення вийшло F (2, 11)=6,85, а табличне 3,4 при 5% рівні значущості. Так як розрахункове значення більше табличного, то рівняння значимо.
2.3 Трендовий прогноз цін на житло і оцінка якості прогнозу
Для побудови прогнозу цін на первинне житло розглянемо часовий ряд, який містить ціни на первинне житло за період з 2000 по 2013 рік.
Для отримання прогнозу а цінах на первинне житло ми будемо використовувати три методи.
З групи методів змінного середнього найпростішим є метод простого змінного середнього по n-вузлів. У цьому методі середнє фіксованого числа n-останніх спостережень використовується для оцінки наступного значення рівня ряду.
Значення прогнозу, отриманого методом простого змінного середнього, завжди менше фактичного значення - якщо вихідні дані монотонно зростає і навпаки більше фактичного значення - якщо вихідні дані монотонно убувають. Тому за допомогою простого змінного середнього не можна отримати точних прогнозів. Цей метод найкраще підходить для даних з невеликими випадковими відхиленнями від деякого постійного або повільно мінливого значення.
Метод простого змінного середнього має два недоліки: Виникає в результаті того, що при обчисленні прогнозованого значення найостанніше спостереження має таку ж вагу (значущість), як і попереднє, тобто привласнення рівної ваги, суперечить інтуїтивного уявленню про те, що в багатьох випадках останні дані можуть більше сказати про те, що станеться в найближчому майбутньому, ніж попередні (малюнок 2).
Малюнок 2 - метод скользяще середньої
Наступний метод експоненціального згладжування (малюнок 3).
Малюнок 3 - метод експоненціального згладжування
Метод експоненціального згладжування найбільш ефективний при розробці середньострокових прогнозів. Він прийнятний при прогнозуванні тільки на один період вперед. Його основні переваги простота процедури обчислень і можливість обліку ваг вихідної інформації.
Недоліки цього методу полягають в тому, що середньозважений показник не враховує сезонні та інші нециклические (випадкові) коливання обсягів продажів.
Тепер використовуємо метод аналітичного вирівнювання. Кожен з трьох розглянутих методів має свої переваги, але в більшості випадків метод аналітичного вирівнювання кращий. Однак його застосування пов'язано з великими обчислювальними роботами: рішення системи рівнянь; перевірка обгрунтованості обраної функції (форми зв'язку); обчислення рівнів вирівняного ряду; побудова графіка, Для успішного виконання таких робіт доцільно використовувати комп'ютер і відповідні програми (малюнк...
