АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Построение интервального прогноза на нелинейных трендовых моделях

Читайте также:
  1. III. Расчет и построение кривой намагничивания ТЭД.
  2. MS EXCEL. Использование электронного табличного процессора excel: построение графиков. Взаимодействие excel с другими приложениями windows.
  3. V. Расчет и построение скоростной характеристики ТЭД, отнесенной к ободу колеса электровоза.
  4. VI. Расчет и построение электротяговой характеристики ТЭД, отнесенной к ободу колеса электровоза.
  5. VII. Расчет и построение тяговой характеристики электровоза.
  6. А. Построение кривой предложения
  7. А. Построение кривой спроса
  8. Анализ и построение линий Ганна.
  9. Аппроксимация нелинейных характеристик. Интерполяция.
  10. Вопрос .корреспонденция счетов бух.записи,их виды. Построение модели корреспонденции счетов.
  11. Гл ава IV. ПОСТРОЕНИЕ ПЕРСПЕКТИВНЫХ МАСШТАБОВ
  12. Гл ава IV. ПОСТРОЕНИЕ ПЕРСПЕКТИВНЫХ МАСШТАБОВ

 

При использовании в качестве аппроксимирующих функций нелинейных трендовых зависимостей, сведенных предварительно к линейному виду, исследователь должен четко осознавать, что оценки параметров тренда, как и оценка прогноза, требуют осознанной и грамотной их интерпретации [25, 26, 68].

Если для национального дохода (или любого другого показателя) построена трендовая модель вида произвольного вида, то прогнозирование его среднего значения в любой момент времени T – это просто вычисление f(T).

Однако этого недостаточно. Необходимо сопроводить прогноз среднего значения расчетом доверительного интервала (с заданной доверительной вероятностью). Поскольку любой тренд восстанавливается при помощи сведения к линейной регрессии, для вычисления доверительного интервала следует воспользоваться известной формулой.

Это можно пояснить на примере построения доверительного интервала прогноза, например, если в качестве тренда использована показательная функция

Как уже было показано, ее параметры оценивают сведением к линейной регрессии при помощи логарифмирования:

По формуле (2.3.6) находим доверительный интервал для (а не для ). Окончательно имеем:

Тогда в соответствии с формулой (2.3.1)

откуда

Действуя аналогично, можно найти формулы доверительных интервалов и для других трендов [68, c.173-175].

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)