В
Рис. 67. Вихідний динамічний ряд і лінійний тренд
2.4. Експонентна функція
2.4.1. Імпорт
Model is: v1 = Exp (ao + a1 * v3)
Dependent variable: Імпорт Independent variables: 1
Loss function: least squares
Final value: +66494,98911735
Proportion of variance accounted for:, 98093003 R =, 99041912
В В
Рис. 68. Результати розрахунку параметрів лінійної моделі тренду
В
Пѓ ВІ ост = 4433
Рис. 69. Результати дисперсійного аналізу лінійної моделі тренду
В
Рис. 70. Таблиця спостережуваних, прогнозних значень і залишків для лінійної моделі тренду
В
Рис. 71. Вихідний динамічний ряд і лінійний тренд
2.4.2. Експорт
Model is: v2 = Exp (ao + a1 * v3)
Dependent variable: Експорт Independent variables: 1
Loss function: least squares
Final value: +65142,58593893
Proportion of variance accounted for:, 8988828 R =, 9480943
В В
Рис. 72 Результати розрахунку параметрів лінійної моделі тренду
Пѓ ВІ ост = 4343
Рис. 73Результати дисперсійного аналізу лінійної моделі тренду
В
Рис. 74 Таблиця спостережуваних, прогнозних значень і залишків для лінійної моделі тренду
В
Рис. 75. Вихідний динамічний ряд і лінійний тренд
На даному етапі належить провести порівняння отриманих раннє даних і виявити найкращу модель. Кращою регресійної моделлю можна вважати таку, якій відповідає максимальне значення коефіцієнта детермінації, а залишкова дисперсія мінімальна. p> Дані наведено за періодами в таблицях 7 - 10.
1 період
Імпорт
Таблиця 7
Модель
Рівняння
Пѓ ВІ ост
В
Лінійна
357,6,96459517
Поліном 2ой ступеня
337,3,9707775
Поліном 3ей ступеня
270,5,97991326
Експоненціальна
313,2,96898598
Експорт
Таблиця 8
Модель
Рівняння
Пѓ ВІ ост
В
Лінійна
1529,9,70518264 /Td>
Поліном 2ой ступеня
...
