Лабораторная работа № 2 (стр. 1 )

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ФАКУЛЬТЕТ МЕЖДУНАРОДНЫХ ОТНОШЕНИЙ

Лабораторная работа № 2

Выполнил студент 4 курса МЭО

Минск 2007

Задание1

1.На начальном этапе построим график нашего показателя

График 1

По графику мы можем сказать, что имеет место восходящий тренд.

Строим модель, зависимую от тренда для того, чтобы определить его значимость и необходимость для построения новой модели.

Таблица 1

Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 03/28/07 Time: 19:33
Sample: 1996:1 2006:1
Included observations: 41
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	19.65157	4.656803	4.219970	0.0001
@TREND()	1.655470	0.200397	8.260958	0.0000
R-squared	0.636341	Mean dependent var	52.76098
Adjusted R-squared	0.627017	S. D. dependent var	24.86007
S. E. of regression	15.18263	Akaike info criterion	8.325731
Sum squared resid	8989.976	Schwarz criterion	8.409320
Log likelihood	-168.6775	F-statistic	68.24342
Durbin-Watson stat	1.237106	Prob(F-statistic)	0.000000

По результатам таблицы видно, что и константа, и тренд являются значимыми, prob<0,05

График 2

Из графика видно, что фактические значения остатков достаточно разбросаны, а нам нужно добиться результата, когда они будут равномерно колебаться около нуля.

2. Проверим, есть ли у тренда изгиб, если да, то устраним.

Для устранения изменения тренда, которое приходится на первый квартал 2005 года, введем фиктивную переменную. Выбираем объект Generate Series и вводим фиктивную переменную dt1999. После, вводим новую переменную в модель с помощью объекта Estimate Equation. В результате получаем, что dt1999 значима, т. е. момент изменения тренда определен верно.

Таблица 2

Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 03/28/07 Time: 19:54
Sample: 1996:1 2006:1
Included observations: 41
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	15.18819	4.407892	3.445682	0.0014
@TREND()	2.012540	0.211552	9.513218	0.0000
Q99	-7.319932	2.277807	-3.213587	0.0027
R-squared	0.714052	Mean dependent var	52.76098
Adjusted R-squared	0.699003	S. D. dependent var	24.86007
S. E. of regression	13.63904	Akaike info criterion	8.134105
Sum squared resid	7068.886	Schwarz criterion	8.259488
Log likelihood	-163.7491	F-statistic	47.44575
Durbin-Watson stat	1.478192	Prob(F-statistic)	0.000000

3. Скорректируем имеющуюся модель на сезонность. Аналогично с помощью объекта Generate Series вводим новую фиктивную переменную sez, где значения, соответствующие 1-му кварталу каждого года равны1, а все остальные значения – 0. Вводим новую переменную в модель с помощью объекта Estimate Equation.

Таблица 3

Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 03/28/07 Time: 19:59
Sample: 1996:1 2006:1
Included observations: 41
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
@TREND()	1.648741	0.198346	8.312443	0.0000
@SEAS(1)	12.44336	6.016137	2.068330	0.0459
@SEAS(2)	20.80392	6.058494	3.433843	0.0015
@SEAS(3)	21.96517	6.183822	3.552039	0.0011
@SEAS(4)	24.66643	6.312895	3.907309	0.0004
R-squared	0.672296	Mean dependent var	52.76098
Adjusted R-squared	0.635885	S. D. dependent var	24.86007
S. E. of regression	15.00106	Akaike info criterion	8.367968
Sum squared resid	8101.141	Schwarz criterion	8.576940
Log likelihood	-166.5433	Durbin-Watson stat	1.083491

Сезонность может во всех, проверим по отдельности путем ввода константы, т. е. x c @trend() + @seas(N), n – номер сезона.

Таблица 4

Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 03/28/07 Time: 20:07
Sample: 1996:1 2006:1
Included observations: 41
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	17.70941	4.518028	3.919721	0.0004
@TREND()	1.990092	0.206212	9.650728	0.0000
@SEAS(1)	-8.351394	4.709252	-1.773401	0.0844
Q99	-6.859753	2.231260	-3.074385	0.0040
R-squared	0.736454	Mean dependent var	52.76098
Adjusted R-squared	0.715085	S. D. dependent var	24.86007
S. E. of regression	13.26967	Akaike info criterion	8.101306
Sum squared resid	6515.110	Schwarz criterion	8.268484
Log likelihood	-162.0768	F-statistic	34.46423
Durbin-Watson stat	1.319608	Prob(F-statistic)	0.000000

По результатам таблицы видно, что и константа, и тренд не являются значимыми, т. к. prob>0,05.