Анализ динамики импорта и экспорта США (стр. 5 из 6)

Loss function: least squares

Final value: 2505,82525018

Proportion of variance accounted for:,96898598 R =,98437086

Рис. 36. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 313,2

Рис. 37. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 38. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис.39. Исходный динамический ряд и линейный тренд

1.4.2. Экспорт

Model is: v2=exp(a0+a1*v3)

Dependent variable: Экспорт Independent variables: 1

Loss function: least squares

Final value: 8979,74792643

Proportion of variance accounted for:,78369793 R =,88526715

Рис. 40. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 1122,5

Рис. 41. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 42. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 43. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2 период:

2.1. Линейная функция

2.1.1. Импорт

Model is: v1=a0+a1*v3

Dependent variable: Импорт Independent variables: 1

Loss function: least squares

Final value: 181742,7302782

Proportion of variance accounted for:,94787834 R =,97359044

Рис. 44. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 12116

Рис. 45. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 46. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 47. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2.1.2. Экспорт

Model is: v2=a0+a1*v3

Dependent variable: Экспорт Independent variables: 1

Loss function: least squares

Final value: 78822,35604611

Proportion of variance accounted for:,87764846 R =,93682894

Рис. 48. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 5255

Рис. 49. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 50. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 51. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2.2. Полином 2-ой степени

2.2.1. Импорт

Model is: v1=a0+a1*v3+a2*v4

Dependent variable: Импорт Independent variables: 2

Loss function: least squares

Final value: 77020,10493508

Proportion of variance accounted for:,97791155 R =,9888941

Рис. 52. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 5501

Рис. 53. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 54. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 55. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2.2.2. Экспорт

Model is: v2=a0+a1*v3+a2*v4

Dependent variable: Экспорт Independent variables: 2

Loss function: least squares

Final value: 67528,68878944

Proportion of variance accounted for:,89517899 R =,94613899

Рис. 56. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 4823

Рис.57. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 58. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 59. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2.3. Полином 3-ей степени

2.3.1. Импорт

Model is: v1=a0+a1*v3+a2*v4+a3*v5

Dependent variable: Импорт Independent variables: 3

Loss function: least squares

Final value: 53761,72516076

Proportion of variance accounted for:,98458178 R =,99226094

Рис. 60. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 4136

Рис. 61. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 62. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 63. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2.3.2. Экспорт

Model is: v2=a0+a1*v3+a2*v4+a3*v5

Dependent variable: Экспорт Independent variables: 3

Loss function: least squares

Final value: 28456,49743882

Proportion of variance accounted for:,95582857 R =,97766486

Рис. 64. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 2189

Рис. 65. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 66. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 67. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2.4. Экспоненциальная функция

2.4.1. Импорт

Model is: v1=Exp(ao+a1*v3)

Dependent variable: Импорт Independent variables: 1

Loss function: least squares

Final value: 66494,98911735

Proportion of variance accounted for:,98093003 R =,99041912

Рис. 68. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 4433

Рис. 69. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 70. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 71. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2.4.2. Экспорт

Model is: v2=Exp(ao+a1*v3)

Dependent variable: Экспорт Independent variables: 1

Loss function: least squares

Final value: 65142,58593893

Proportion of variance accounted for:,8988828 R =,9480943

Рис. 72 Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 4343

Рис. 73Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 74 Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 75. Исходный динамический ряд и линейный тренд

На данном этапе предстоит провести сравнение полученных раннее данных и выявить наилучшую модель. Лучшей регрессионной моделью можно считать такую, которой соответствует максимальное значение коэффициента детерминации, а остаточная дисперсия минимальна.

Данные приведены по периодам в таблицах 7 – 10.

1 период

Импорт

Таблица 7

Модель	Уравнение	σ²ост
Линейная		357,6	,96459517
Полином 2ой степени		337,3	,9707775
Полином 3ей степени		270,5	,97991326
Экспоненциальная		313,2	,96898598

Экспорт