- •5. Визначити екстраполюючу функцію за допомогою регресійного аналізу. Для розрахунків використовуйте систему нормальних рівнянь Гауса. В якості екстрополюючої функції візьміть:
- •6. Провести кореляційний аналіз для оцінки тісноти та значимості зв’язку змінних в регресійній моделі.
- •7.2 Довести, що розподіл випадкової компоненти відповідає нормальному закону.
- •2.8 Визначити довірчий інтервал прогнозу.
2.8 Визначити довірчий інтервал прогнозу.
Було здійснено прогноз на чотири періоди. Для визначення довірчого інтервалу прогнозу для лінійної функції скористаємося формулою 2.6, для квадратичної функції – формулою 2.7. Результати розрахунків зведено в таблицю 2.12.
Таблиця 2.12 – Розрахунок довірчого інтервалу прогнозу
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% |
Y-пересечение |
56,25526316 |
2,481268078 |
22,67198117 |
1,09421E-14 |
51,04231237 |
61,46821394 |
51,04231237 |
61,46821394 |
Переменная X 1 |
-1,208120301 |
0,207132257 |
-5,832603368 |
1,59072E-05 |
-1,643289024 |
-0,772951577 |
-1,643289024 |
-0,772951577 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
П рогнозний графік з даними часового ряду, трендом (квадратична функція) і довірчим інтервалом зображено на рисунку 3.4.
Рисунок 2.4 – Прогнозний графік
Висновок: в ході лабораторної роботи я ознайомився з методиками прогнозування, що застосовуються в управлінні фінансами фірми, отримав навички складання прогнозу з використанням електронних таблиць Microsoft Excel.