Шпоры - Финансовая математика
Подождите немного. Документ загружается.
модели мы можем взять m
¿
n:3,
где п- длинна временного ряда.
Убедиться что отобранные
факторы влияют на
рассматриваемы процесс.
2)Вычислить коэф-ты парной
корреляции
r
YXi
=
∑
t =1
n
(Y
t
−¯Y )( X
ti
− ¯X
i
)
2
√
∑
t=1
n
(Y
t
−
¯
Y )
2
⋅
∑
t=1
n
( X
ti
−
¯
X
i
)
2
, оценить тесноту
связи между факторами и
показателями.
Убедиться в отсутствии
мультиколлениарности
r
YX
i
>r
XiXj
¿
}
¿¿r
XiXj
<0 , 8 ¿
3).Строим линейную модель
регрессии, описывающую
зависимость Yt от факторов X1t b
X2t;
Оценка параметров регрессии по
МНК 4)Оцениваем качество
модели. Вычисляем ср.ошибку
Аппроксимации, коэф-т
детерминации. 5) Анализируем
влияние факторов на зависимую
переменную по модели для каждого
коэфф-та регрессии вычисляем
коэф-ты: эластичности,
бета, дельта и оцениваем их
значимость. 6) Определяем
точечные и интервальные
прогнозные
оценки. 7)Рез-ты прогнозных
оценок модели регрессии
представляем в виде таблица.