ьні прогнозні значення представлені наступними інтервалами [19,07; 19,94], [19,25; 20,15], [19,43; 20,36] і [19,60; 20,57]. h2> 2.3. Побудова регресійних моделей. Прогнозування за допомогою регресійних моделей.
Перш ніж проводити кореляційний аналіз необхідно усунути довгострокову тенденцію (тренд) в рівнях часових рядів. Для цього використовується процедура взяття послідовних різниць, а подальший кореляційний аналіз ведеться з допомогою залишків. Ряди перевіряються на довгострокову тенденцію за допомогою коррелограмми. Споконвічні і змінені коррелограмми представлені в Додатку 5. Були усунені довгострокові тенденції в усіх показниках. Тільки після цього був проведений кореляційний аналіз. p> За графіками функцій (див. Додаток 6) можна сказати, що ознаки Х1 (ціни на нафту) і Х4 (ІСЦ) надають досить сильне пряме впливу на Y (ціна на АІ-92) в поточному періоді, а ознака Х3 (обсяг виробництва нафти) робить значний зворотний вплив на Y з запізненням в 8 місяців. Х2 (Курс долара США) має незначний вплив на залежну змінну в періоді T-2, тобто з запізненням в 2 місяці. Таким чином, буде будуватися залежність Y від Х1, Х2 t -2 , Х4 і Х3 t -7 . br/>
ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ
Regression Summary for Dependent Variable: Y
R =, 93580485 RI =, 87573073 Adjusted RI =, 86476579
F (3,34) = 79,866 p <, 00000 Std.Error of estimate:, 83708
BETA
St. Err.of BETA
B
St. Err.of B
t (36)
p-level
Intercpt
44,88042
5,364096
8,36682
0,000000
X1
0,569918
0,071597
0,00106
0,000133
7,96005
0,000000
X4
0,235686
0,070247
0,05802
0,017294
3,35508
0,001962
Х2 t-2
-0,561348
0,080791
-1,42428
0,204987
-6,94812
0,000000
Y = 43,76 + 0,001 * X1 - 1,42 * X2 t-2 + 0,06 * X4
Дослідивши дану модель на адекватність за допомогою коефіцієнта детермінації, критерію Фішера, критерію Стьюдента та проведення аналізу залишків (див...
