Прогнозирование по абсолютным уровням временных рядов.

Для исключения автокорреляции непрерывный процесс изменения признака искусственно расчленяется на несколько этапов по числу отрезков времени, составляющих период наблюдения.

На каждой стадии расчетов значения переменных рассматриваются как статические величины без учета их вероятного изменения в будущем. По исходным данным, характеризующим взаимодействие признаков в каждый данный момент времени, строятся уравнения множественной регрессии

Я = ат + ад, + a2tx2t + • • • + aPtxPt? либо 1 = аоЛа}'х2у...ха;'.

Поскольку значения переменных xlt,x2t,...,x t не остаются постоянными во времени, а закономерно изменяются, то множество моделей необходимо дополнить аналитическими зависимостями, отражающими тенденции варьирования показателей аргументов х/( и коэффициентов регрессии аи . С этой целью коэффициенты пропорциональности объединяют во временные ряды, после чего устанавливают закономерности изменения их во времени. В общем случае уравнения регрессии имеют вид:

^ =/',(/),/= 1,2,...,

Аналогично определяется тенденция варьирования для каждого показателя аргумента в отдельности:

4 = = 1,2,...,^.

С помощью этих моделей могут быть найдены значения переменных x[t,x2t,...,xpt , а также коэффициенты

a[t,a2t...,apt . Для прогнозирования величины исследуемого признака могут использоваться регрессии вида

%=aTot+alxl+...aTptxTpt. (4.39)

Зависимость может быть мультипликативной. Модели могут использоваться в динамике. Для этого в уравнение регрессии подставляются прогнозные уровни аргументов и параметров.

Доверительные интервалы должны учитывать вариацию аргументов и вариацию коэффициентов регрессии.

<< | >>
Источник: Антохонова И.В.. Методы прогнозирования социально-экономических процессов. 2004

Еще по теме Прогнозирование по абсолютным уровням временных рядов.:

  1. 4.6. Прогнозирование на основе анализа связанных временных рядов
  2. 4.5.Прогнозирование на основе анализа одиночных временных рядов
  3. Учет временного лага при анализе временных рядов.
  4. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В АНАЛИЗЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВЗадача анализа временных рядов
  5. Статистический анализ временных рядов
  6. Применение нейронных сетей в задачах классификации и анализа временных рядов
  7. 2.Применение нейронных сетей в задачах классификации и анализа временных рядов
  8. 48. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМА РЕАЛИзАЦИИ И ФИНАНСОВОЕ ПРОГНОзИРОВАНИЕ
  9. Абсолютная рента
  10. АБСОЛЮТНАЯ И ОТНОСИТЕЛЬНАЯ КОНВЕРГЕНЦИЯ
  11. 4.2.Метод абсолютных разниц
  12. Чем отличается временная прописка от временной регистрации?
  13. § 4. Право на иск из абсолютных правоотношений
  14. ЭКОНОМИЯ (ПЕРЕРАСХОД) ИЗДЕРЖЕК ОБРАЩЕНИЯ АБСОЛЮТНАЯ
  15. ЭКОНОМИЯ (ПЕРЕРАСХОД) ИЗДЕРЖЕК ОБРАЩЕНИЯ АБСОЛЮТНАЯ
  16. 16.8. Анализ абсолютных показателей отчетности
  17. 2. Абсолютный и ограниченный (функциональный) иммунитет