Этап 5. Прогнозирование на основе факторной регрессионной модели.
Данные для прогноза:
-
№ в исходных данных
№ в выборке
Продажи (млн,)
X1
Количество работников (тыс,)
X2
Издержки по проданным товарам (млн,)
X3
54
44
1560,075
22,700
1188,913
55
45
2794,000
37,400
1928,499
56
46
921,369
13,970
597,700
– модель
Где 
=N-m-1
Построение точечных прогнозов:
Построение интервальных прогнозов:
Приложение 18.
Все данные вместились в прогноз. По полученным результатам видно, что данную модель для прогноза использовать нельзя, так как разброс очень огромный (это происходит из-а того, что ошибка слишком велика) и не может отражать реальной ситуации (так как затраты на оплату труда не могут быть отрицательными). Я думаю, ошибка допущена на этапе спецификации, когда решалась проблема неоднородности данных, я решила не убирать аномальное наблюдение, видимо оно и сместило прогноз вверх, хотя при сравнении модели без данного наблюдения были хуже.