Слова і словосполучення

• первое приближение = матем. наближення; перше наближення

• в противном случае = у протилежному випадку

• остаток = залишок, лишок,остача; матем.(при делении) остача

• улучшить формулу = матем., техн. поліпшувати, поліпшити;

поліпшити формулу

• статистически значимая автокорреляция = статистично значуща

автокореляція

• промежуточный = проміжний

Текст № 7

В случае наличия автокорреляции остатков полученная формула регрессии считается обычно неудовлетворительной. Взглянув на график поведения отклонений , можно поискать другую (нелинейную) формулу, включить неучтенные до этого факторы, уточнить период проведения расчетов или разбить его на части, либо применить к данным уменьшающее автокорреляцию остатков преобразование (например, автокорреляционное преобразование или метод скользящих средних). Так, в рассмотренной уже зависимости объема реального потребления от численности населения объясняющая переменная РОР должна быть заменена другой; обычно это объем располагаемого дохода . Если добавить переменную к оцененному уравнению, переменная РОР становится незначимой (ее t-статистика равна 0,16). Высокий уровень в первоначальном уравнении был обусловлен не тем, что динамика численности населения определяла динамику объема реального потребления, а тем, что обе эти переменные имели выраженную тенденцию возрастания в рассматриваемый период.

Статистика позволяет проверить некоррелированность отклонений от линии регрессии. Некоторые другие свойства этих отклонений (например, постоянство их дисперсии) могут быть также проверены с помощью специальных статистик. Мы не будем останавливаться на этом подробно, упомянув лишь о существовании самой проблемы. Рассуждения при этом могут подобными прежним: если значения тестовых статистик «плохие», то можно попытаться уточнить формулу связи, набор объясняющих переменных или процедуру оценивания.

Слова і словосполучення

• полученная формула = отримана (одержана) формула

• наличие остатка = наявність залишку, остачі, (излишек) лишку;

матем. остачі; (остальная часть) решти

• разбить расчет = (распределить) розподілити розрахунок

• численность (населения) = 1.чисельність; 2. кількість (количество),

кількість населення

Текст № 8

Можно отметить, что статистическое качество полученного уравнения регрессии практически идеально. Все t-статистики превышают 5 по абсолютной величине (а, грубо говоря, границей для очень хорошей оценки является 3). Очень высока доля дисперсии зависимой переменной, объясненная с помощью уравнения регрессии, - 94,2% - особенно с учетом того, что уравнение регрессии связывает относительные величины, не имеющие выраженного временного тренда. Статистика Дарбина-Уотсона DW очень близка к 2, и, даже не прибегая к таблицам, здесь ясно, что гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков первого порядка будет принята при любом разумно малом уровне значимости. Итак, мы имеем хороший пример линейной регрессии, когда можно оценить ее статистическую значимость, не прибегая к таблицам распределений Стьюдента, Фишера или Дарбина-Уотсона, а лишь по общему порядку полученных статистик.

Теперь рассмотрим содержательный смысл и теоретическую интерпретацию полученного уравнения. Оно показывает, что инфляция является очень инерционным процессом, и то, коэффициент превышает единицу, говорит о том, что этот процесс самоуспокаивающийся. Последнее существенно усложняет задачу контроля и сдерживания инфляции. Учитывая, что в соответствии с нашей моделью, , получаем и Итак, если мы принимаем исходную общую формулу модели инфляции, то мы тем самым получаем из нее оценку естественного уровня безработицы для экономики США в 1977 – 1990 г.г.