м, можна сказати, що модель, яка буде побудована, можливо, буде володіти проблемою автокореляції внаслідок циклічності показників, використовуваних для побудови рівняння регресії. ВВП має справу з хвилеподібно ділової активності, яка при побудові моделі може служити причиною автокореляції.
Будуємо рівняння регресії:
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 12/11/08 Time: 16:34
Sample: 1999:1 2008:2
Included observations: 38
GDP = C (1) + C (2) * Cons + C (3) * IG
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob. /Td>
C (1)
90.71828
36.69767
2.472045
0.0184
C (2)
0.875856
0.076378
11.46745
0.0000
C (3)
1.190895
0.030510
39.03232
0.0000
R-squared
0.998324
Mean dependent var
4283.858
Adjusted R-squared
0.998228
S.D. dependent var
2609.517
S.E. of regression
109.8386
Akaike info criterion
12.31156
Sum squared resid
422257.9
Schwarz criterion
12.44084
Log likelihood
-230.9196
Durbin-Watson stat
0.589082
Рівняння регресії виглядає наступним чином:
GDP = 90.71828168 +0.8758556601 Cons +1.190895181 IG (2)
Після округлення воно матиме наступний вигляд:
(3)
Побудована модель має дуже високи...
