5. Прогнозирование

Если выполняются все условия верификации, то модель является качественной. В противном случае ее надо усовершенствовать: либо на этапе спецификации, либо варьировать выборку. По качественной модели можно прогнозировать объем экспорта по объему ВНП. (Сделать вывод о возможности прогнозировать) ____________ ________________________________________________________________________________________________________________________________________________________.

Точечный прогноз экспорта равен ____________, интервальный прогноз равен (________,  _______ ), где центр интервала равен точечному прогнозу, концы интервалов получены прибавлением и вычитанием произведения стандартной ошибки регрессии на критическое значение t-статистики. (Сделать вывод о качестве прогноза) _____________________________________________________________________________________.

Сурс спецификация и параметризация парной нелинейной регрессионной модели

1. Количество часов сурс на тему – 2.

2. Задание выдается в начале семестра, защищается работа в конце семестра.

3. В теоретической части работы студент должен изложить один из вопросов, касающихся методики спецификации, параметризации и идентификации парных регрессионных моделей. В практической части работы студент должен проявить умение специфицировать и параметризовать парную эконометрическую модель по заданным статистическим данным.

4. Список литературы, теоретические вопросы и практические задания приведены ниже.

5. Результаты СУРС представляются в бумажном и электронном виде (WORD) с титульным листом и списком цитируемой литературы.

6. При защите работы студент должен проявить глубокие знания по всем вопросам темы.

Теоретические вопросы (определяет преподаватель)

1. Корреляционная зависимость между двумя факторами и уравнение парной регрессии.

2. Этапы построения парной регрессионной модели.

3. Спецификация парной регрессионной модели на основе анализа корреляционного поля.

4. Оценка характера парной регрессии по выборочной ковариации.

5. Оценка тесноты связи между факторами по индексу корреляции.

6. Анализ общего качества уравнения парной регрессии по индексу детерминации.

7. Параметризация парной регрессионной модели на основе процедуры линеаризации.

8. Оценка связи между факторами на основе анализа среднего коэффициента эластичности.

9. Оценка адекватности уравнения регрессии по показателю средней ошибки аппроксимации.

10. Прогнозирование по парной регрессионной модели.

Практические задания (вариант определяет преподаватель)

Для прогноза возможного объема экспорта на основе ВНП предлагается построить парную регрессионную модель. При этом используются данные, находящиеся в таблице с вариантами заданий. Требуется:

1) С помощью вкладки «Мастер диаграмм» по заданным статистическим данным построить точечный график (корреляционное поле) и произвести визуальный анализ эмпирических данных. Среди экспоненциальной, логарифмической, степенной, показательной и гиперболической регрессионных парных моделей выбрать одну, которая наилучшим образом соответствует расположению точек диаграммы рассеивания.

2) Для выбранной форме модели провести процедуру линеаризации и оценить ее параметры. Построить парную регрессионную модель.

3) Для построенной регрессионной модели вычислить выборочную ковариацию и индекс корреляции, оценить характер регрессии и тесноту связи между факторами.

4) Вычислить индекс детерминации и оценить общее качество уравнения парной регрессии.

5) Вычислить среднюю ошибку аппроксимации и оценить качество уравнения регрессии.

6) Определить коэффициент эластичности, предполагая, что ВНП равно (задано в таблице).

7) По построенной модели выполнить прогноз экспорта при прогнозном значении ВНП, равном (задано в таблице).

Варианты заданий

1 вариант		2 вариант		3 вариант
ВНП	экспорт	ВНП	экспорт	ВНП	экспорт
1000	190	1030	120	1450	120
1090	220	1090	150	1570	150
1150	240	1120	170	1630	170
1230	240	1250	180	1850	180
1300	260	1300	210	2034	210
1360	250	1340	210	2170	220
1400	280	1380	220	2250	200
1470	290	1400	250	2310	230
1500	310	1450	290	2810	250
1580	350	1500	310	3000	280
1600	340	1560	300	3064	290
1630	360	1600	330	3200	300
1700	380	1620	310	3300	310
1780	400	1700	350	3500	310
1800	420	1710	340	3800	320
1850	400	1820	380	4000	380
1910	400	1890	400	4100	390
1990	440	1900	400	4080	400
2010	450	1980	420	4120	400
2100	470	2000	430	4200	450

4 вариант		5 вариант		6 вариант
ВНП	экспорт	ВНП	экспорт	ВНП	экспорт
1010	180	900	80	1100	200
1080	200	980	105	1190	230
1100	230	1050	120	1250	250
1220	230	1140	130	1330	250
1290	250	1200	135	1400	270
1350	230	1250	150	1460	260
1390	260	1300	180	1500	290
1400	280	1360	190	1570	300
1450	290	1400	210	1600	310
1500	300	1480	260	1660	360
1590	340	1500	265	1700	380
1600	330	1590	280	1740	400
1650	350	1610	290	1800	400
1710	370	1690	310	1860	410
1790	390	1710	330	1900	420
1800	400	1790	360	1960	440
1890	410	1800	370	2020	430
1900	400	1840	380	2100	450
1950	410	1900	400	2200	460
1990	420	1910	420	2300	450

7 вариант		8 вариант		9 вариант
ВНП	экспорт	ВНП	экспорт	ВНП	экспорт
800	100	1000	130	920	200
890	130	1100	150	980	240
910	160	1190	170	1000	280
950	170	1210	180	1190	290
1000	175	1290	185	1200	310
1100	180	1320	200	1240	350
1180	190	1360	220	1290	350
1220	200	1400	240	1320	380
1290	220	1420	250	1380	410
1310	230	1480	240	1410	430
1380	250	1510	260	1420	470
1420	240	1590	260	1500	460
1490	290	1610	280	1520	490
1520	300	1680	300	1590	500
1590	330	1720	310	1610	520
1600	350	1780	330	1630	540
1640	380	1810	350	1700	550
1680	390	1890	350	1740	590
1720	400	1920	380	1800	600
1800	410	2000	400	1820	610