Прогнозирование импорта товаров и услуг Казахстана с помощью эконометрических моделей (стр. 3 )

Прогноз импорта товаров и услуг Казахстана на 2 года.

Прогноз ВВП на 2 года вперед:

Имеется очень низкое значение MAPE, что говорит о высоком качестве прогноза.

Прогноз реального обменного курса на 2 года вперед:

Как и у ВВП, у реального обменного курса низкое значение MAPE, следовательно, прогноз, скорее всего достоверен.

Конечная эконометрическая модель импорта товаров и услуг выглядит так:

Dependent Variable: D(IMPORT)
Method: Least Squares
Date: 12/10/07 Time: 13:41
Sample(adjusted): 2000:3 2009:2
Included observations: 36 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
GDPF	-0.158299	0.068961	-2.295481	0.0284
D(REALCURRENF)	47.75695	18.61084	2.566083	0.0152
FICTFINAL0702	8853.345	486.4248	18.20085	0.0000
FICTFINAL0601	-1795.340	484.4305	-3.706083	0.0008
R-squared	0.916117	Mean dependent var	46.51520
Adjusted R-squared	0.908253	S. D. dependent var	1540.861
S. E. of regression	466.7225	Akaike info criterion	15.23379
Sum squared resid	6970557.	Schwarz criterion	15.40973
Log likelihood	-270.2081	Durbin-Watson stat	2.777339

Проверим качество построенной модели.

Тест на нормальность распределения остатков:

Тест на наличие автокорреляции:

ARCH Test:
F-statistic	0.012581	Probability	0.911372
Obs*R-squared	0.013338	Probability	0.908055
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/10/07 Time: 13:44
Sample(adjusted): 2000:4 2009:2
Included observations: 35 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	193991.7	74248.56	2.612734	0.0134
RESID^2(-1)	0.019510	0.173943	0.112165	0.9114
R-squared	0.000381	Mean dependent var	197840.2
Adjusted R-squared	-0.029910	S. D. dependent var	383849.5
S. E. of regression	389547.7	Akaike info criterion	28.63881
Sum squared resid	5.01E+12	Schwarz criterion	28.72768
Log likelihood	-499.1791	F-statistic	0.012581
Durbin-Watson stat	1.995529	Prob(F-statistic)	0.911372

Автокорреляции нет.

Тест на гетероскедастичность:

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	0.962819	Probability	0.467302
Obs*R-squared	5.980085	Probability	0.425425
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/10/07 Time: 13:45
Sample: 2000:3 2009:2
Included observations: 36
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-249279.9	715228.8	-0.348532	0.7300
GDPF	474.6833	1255.315	0.378139	0.7081
GDPF^2	-0.022102	0.512248	-0.043148	0.9659
D(REALCURRENF)	-15626.35	15670.69	-0.997171	0.3269
(D(REALCURRENF))^2	-2161.199	2783.358	-0.776472	0.4438
FICTFINAL0702	-369274.5	401756.2	-0.919151	0.3656
FICTFINAL0601	-306447.7	403428.0	-0.759609	0.4536
R-squared	0.166113	Mean dependent var	193626.6
Adjusted R-squared	-0.006415	S. D. dependent var	379169.9
S. E. of regression	380384.1	Akaike info criterion	28.70842
Sum squared resid	4.20E+12	Schwarz criterion	29.01632
Log likelihood	-509.7515	F-statistic	0.962819
Durbin-Watson stat	1.762889	Prob(F-statistic)	0.467302

Гетероскедастичность есть.

График остатков этой модели выглядит так:

Прогноз импорта на 2 года вперед выглядит так:

Низкое значение MAPE говорит о том, что прогноз достоверен.

[1] www.