Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Марта 2010 в 08:31, Не определен
В таблице представлены среднемесячные данные за 2002 - 2004 гг:
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||||||
| Множественный R | 0,577 | |||||||||||
| R-квадрат | 0,333 | |||||||||||
| Нормированный R-квадрат | 0,244 | |||||||||||
| Стандартная ошибка | 0,567 | |||||||||||
| Наблюдения | 18 | |||||||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||||||
| df | SS | MS | F | |||||||||
| Регрессия | 2 | 2,399 | 1,200 | 3,737 | ||||||||
| Остаток | 15 | 4,816 | 0,321 | |||||||||
| Итого | 17 | 7,215 | ||||||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | ||||||||
| Y-пересечение | 25,4945 | 2,3486 | 10,8554 | 20,4887 | 30,5004 | |||||||
| X1 | 0,5096 | 0,2040 | 2,4976 | 0,0747 | 0,9444 | |||||||
| X2 | -0,0001 | 0,0001 | -0,6220 | -0,0002 | 0,0001 | |||||||
| Получаем второе уравнение регрессии: Yрасч.(X) = 25,5 + 0,51*x1 - 0,0001*x2 |
| Определим для него остаточную сумму квадратов отклонений: |
| S2 yрасч. = | 4,82 |
Вычислим расчетный критерий Фишера:
| F расч. = | 1,152 | < | F (0,05;16;16) = | 2,333 |
ВЫВОД: Т.к. расчетный критерий Фишера меньше табличного, значит гетероскидостичность отсутствует, остатки имеют постоянную дисперсию.
Свойство выполнено.
ВЫВОД: Т.к. рядом остатков выполняются почти все свойства, модель можно считать вполне адекватной.
в) Оценим точность модели:
Расчитаем среднеквадратическое отклонение:
| = | 0,580 | (из регрессионной статистики) |
| Расчитаем среднюю относительную ошибку апроксимации: | ||||||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||||
| = | 1,53 | % | < | 7% | ||||||||||||||
| ВЫВОД: Модель точная. | ||||||||||||||||||
| г) Расчитаем коэффициент детерминации: | ||||||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||||
| = | 0,782 | = 78,2% | ||||||||||||||||
| ВЫВОД:
78,2% изменения курса доллара | ||||||||||||||||||
| 4. Прогнозирование на 3 месяца вперед: |
| Yпрогн. = 21,18 + 0,89*x1(прогн.) - 0,0001*x2(прогн.) |
| k | x1(прогн) | k | x2(прогн) | ||||
| 1 | 9,59 | 1 | 10376,3 | ||||
| = | -0,01 | 2 | 9,57 | 2 | 10656,7 | ||
| = | 280,3 | 3 | 9,56 | 3 | 10937,0 |
| Расчитаем прогнозное значение результата Y: |
| Yпрогн.(37) = 21,18 + 0,89*9,59 - 0,0001*10376,3 = 28,54 |
| Yпрогн.(38) = 21,18 + 0,89*9,57 - 0,0001*10656,7 = 28,50 |
| Yпрогн.(39) = 21,18 + 0,89*9,59 - 0,0001*10376,3 = 28,45 |
В результате получим курс доллара на 3 месяца:
| Месяц | Данные | |
| расчетн. | фактич. | |
| январь | 28,54 | 28,01 |
| февраль | 28,50 | 28,00 |
| март | 28,45 | 27,63 |
ВЫВОД: Как видно из таблицы прогнозные значения курса доллара, расчитанные по формуле, превышают значения фактических данных, но тенденция курса доллара к снижению сохраняется.
Информация о работе Исследование взаимосвязей показателей финансовых рынков