20. Zintegrowany model trendu I wahań sezonowych
Z1 |
Z2 |
Z3 |
Z4 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
Parametry oblicza się metodą MNK ma takie miano jak y np. zł +/-
21. Modele autoregresyjne I zasady budowy prognoz na ich podstawie
Stosuje się je do prognozowania zjawisk rozwijających się nieregularnie w czasie. Zakłada się zatem, że stan zjawiska w danym momencie zależy od stanów wcześniejszych.
;
k=2 najczęściej
Do prognozowania stosuje się metodę pełzającą
Aby policzyć
należy
znać prognozy od
do
22.
23.
24. Grawitacyjne modele wymiany międzynarodowej
Model grawitacyjny bada oddziaływania jednostek, które wykorzystują założenia zbliżone do prawa grawitacji Newtona i potencjału Laguange’a. Wielkość oddziaływań jest funkcją wielkości mas i odległości między nimi.
Xij=f(Ei,Mj,Dij)
Ei=f(Yi,Pi) dochód, liczba ludności
Mj=f(Yj,Pj)
Xij=F(Yi,Pi.Yj,Pj,Dij) – miernik względnych oddziaływań
Najczęściej przyjmuje się że oddziaływania mają charakter multiplikatywny
25. Wielorównaniowe modele prognostyczne – zapis skalarny I macierzowy
Zapis skalarny:
Rodzaje wielorównaniowych modeli prognostycznych
Podział zależy od postaw macierzy BETA:
Model prosty
B to macierz diagonalna (jednostkowa)
Zmienne Y nie oddziałują na siebie
każde równanie modelu można traktować osobno i obliczyć metodą MNK
Model rekurencyjny
B to macierz trójkątna lub może nią być po przestawieniu odpowiednich zmiennych
zmienne Y oddziałują na siebie ale tylko w postaci łańcucha rekurencyjnego w jednym kierunku – łańcuch powiązań Y
każde równanie modelu można traktować osobno i obliczyć MNK
predykcja łańcuchowa – obliczamy prognozę Yt1 dla zmiennej Yt1 zależnej jedynie od zmiennych z góry ustalonych
Model o równaniach współzależnych
ani macierz diagonalna ani trójkątna
zmienne oddziaływają na siebie, ale w dowolny sposób
istnieją sprzężenia zwrotne