- •Опишем соотношения модели:
- •Определение зависимости между переменными.
- •Этап 1: Оценка параметров с помощью 1мнк.
- •Этап 2. Оценка параметров модели с помощью 2мнк
- •(Приложение №5)
- •Этап 3 : Сравнительный анализ 1мнк и 2мнк.
- •Этап №4 Построение трендов экзогенных переменных модели Клейна.
- •Приложение 6
- •Приложение №7.
- •Этап №5: Прогнозирование с помощью 2мнк
- •1 Шаг: (Приложение 8)
- •2 Шаг: Приложение 9
- •Исходные данные.
Этап 1: Оценка параметров с помощью 1мнк.
При оценке параметров модели методом 1МНК для каждого уравнения функционирования указываются вектор зависимой переменной, состав независимых переменных модели и строятся следующие модели:
C’t = Fc’(W1t, W2t,Pt, Pt-1);
I’t = F’I(Pt, Pt-1, Kt-1)
W’1t = F’W1(Yt, Tt, W2t,Yt-1, t)
Проведя дисперсионный анализ, в итоге получаем: (Приложение 3)
|
Вид модели |
Характеристики модели |
|||
|
S2 |
R2 |
Kт |
F-статистика |
|
|
С’=1,16976+0,973637(W1+W2)+0.858827*P |
0,096788 |
99,799% |
0,000757 |
2405,56 |
|
I’=7,21908-0,166517*Pt-1-0.03434*Kt-1 |
1.2037 |
36,9515% |
0,675281 |
3,72 |
|
W1’=-7.83988+0.384123*X+0.175119*Xt-1-0.225641*t |
0,3089 |
97.9193% |
0,009973 |
235,3 |
|
t |
Ct |
It |
W1t |
Xt |
Pt |
Kt |
|
1 |
23,354505 |
3,235277 |
9,606526 |
33,08978 |
10,68326 |
69,03528 |
|
2 |
22,593042 |
3,235277 |
8,535815 |
30,87832 |
10,7425 |
69,03528 |
|
3 |
25,078124 |
3,322811 |
9,653465 |
34,57593 |
12,02247 |
71,42281 |
|
4 |
25,284333 |
2,894142 |
10,0238 |
33,32847 |
10,80468 |
73,29414 |
|
5 |
28,072987 |
2,800904 |
11,17027 |
36,07389 |
11,30363 |
76,4009 |
|
6 |
28,94971 |
2,327075 |
12,33991 |
39,85179 |
12,81188 |
80,02707 |
|
7 |
31,555568 |
2,568945 |
13,4073 |
40,02451 |
11,91721 |
81,46895 |
|
8 |
34,166492 |
2,38111 |
15,27119 |
45,9226 |
14,45141 |
85,78111 |
|
9 |
36,434335 |
1,859399 |
16,8741 |
45,86873 |
12,09463 |
87,3594 |
|
10 |
37,264684 |
1,601523 |
17,40768 |
50,71621 |
16,30853 |
91,70152 |
|
11 |
37,762984 |
1,517746 |
17,45827 |
51,03073 |
16,37246 |
92,11775 |
|
12 |
37,797427 |
1,51036 |
17,41792 |
50,63779 |
15,71987 |
92,81036 |
|
13 |
38,249802 |
1,519106 |
17,66735 |
50,96891 |
15,20156 |
94,01911 |
|
14 |
38,650738 |
1,414207 |
17,8264 |
52,29494 |
15,96855 |
95,51421 |
|
15 |
39,200477 |
1,40682 |
18,03403 |
52,6573 |
15,72327 |
96,20682 |
|
16 |
39,395205 |
1,31909 |
18,00441 |
52,5943 |
15,78989 |
97,21909 |
|
17 |
40,391354 |
1,274448 |
18,02675 |
53,7958 |
17,66905 |
98,47445 |
|
18 |
40,391354 |
0,983464 |
18,13665 |
54,05482 |
17,31816 |
99,38346 |
|
19 |
41,433428 |
0,955992 |
18,47703 |
55,06942 |
18,09239 |
100,156 |
|
20 |
42,9738 |
0,735048 |
19,26819 |
56,70885 |
18,34066 |
101,035 |
|
21 |
44,038836 |
0,523889 |
20,3322 |
56,66272 |
15,93053 |
102,1239 |
|
22 |
44,245044 |
0,277871 |
20,64208 |
58,20291 |
16,96084 |
104,6779 |
|
23 |
44,806264 |
0,24988 |
21,08357 |
60,03614 |
17,15257 |
105,9499 |
|
24 |
44,657461 |
0,20284 |
21,13812 |
58,5403 |
14,80218 |
106,3028 |
|
25 |
48,373829 |
0,211068 |
21,98802 |
63,4649 |
18,77687 |
108,0111 |