Навигация
4. Экспоненциальная функция
1.4.1. Импорт
Model is: v1=exp(a0+a1*v3)
Dependent variable: Импорт Independent variables: 1
Loss function: least squares
Final value: 2505,82525018
Proportion of variance accounted for:,96898598 R =,98437086
Рис. 36. Результаты расчета параметров линейной модели тренда
σ²ост = 313,2
Рис. 37. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда
Рис. 38. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда
Рис.39. Исходный динамический ряд и линейный тренд
1.4.2. Экспорт
Model is: v2=exp(a0+a1*v3)
Dependent variable: Экспорт Independent variables: 1
Loss function: least squares
Final value: 8979,74792643
Proportion of variance accounted for:,78369793 R =,88526715
Рис. 40. Результаты расчета параметров линейной модели тренда
σ²ост = 1122,5
Рис. 41. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда
Рис. 42. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда
Рис. 43. Исходный динамический ряд и линейный тренд
2 период:
2.1. Линейная функция
2.1.1. Импорт
Model is: v1=a0+a1*v3
Dependent variable: Импорт Independent variables: 1
Loss function: least squares
Final value: 181742,7302782
Proportion of variance accounted for:,94787834 R =,97359044
Рис. 44. Результаты расчета параметров линейной модели тренда
σ²ост = 12116
Рис. 45. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда
Рис. 46. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда
Рис. 47. Исходный динамический ряд и линейный тренд
2.1.2. Экспорт
Model is: v2=a0+a1*v3
Dependent variable: Экспорт Independent variables: 1
Loss function: least squares
Final value: 78822,35604611
Proportion of variance accounted for:,87764846 R =,93682894
Рис. 48. Результаты расчета параметров линейной модели тренда
σ²ост = 5255
Рис. 49. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда
Рис. 50. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда
Рис. 51. Исходный динамический ряд и линейный тренд
2.2. Полином 2-ой степени
2.2.1. Импорт
Model is: v1=a0+a1*v3+a2*v4
Dependent variable: Импорт Independent variables: 2
Loss function: least squares
Final value: 77020,10493508
Proportion of variance accounted for:,97791155 R =,9888941
Рис. 52. Результаты расчета параметров линейной модели тренда
σ²ост = 5501
Рис. 53. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда
Рис. 54. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда
Рис. 55. Исходный динамический ряд и линейный тренд
Похожие работы
... в год увеличивался экспорт и импорт страны, какими темпами они росли, каковы были коэффициенты прироста и т. п. Поэтому представляется необходимым для более глубокого анализа динамики внешней торговли США в период 1993–1997 гг. рассчитать также производные показатели динамики. Ряды динамики – это ряды количественных характеристик изменения общественных явлений во времени, которые отображаются при ...
... стране были неблагоприятными. 2. Географическое распределение внешней торговли Японии за 2002–2010 годы Для полного анализа внешней торговли Японии не достаточно лишь рассмотреть динамику ее основных показателей, важно также понять географическую ориентацию внешнеэкономических связей страны. Для этого следует рассмотреть территориальную структуру внешней торговли Японии за 2 года (2002 ...
... ресурсов общества, что было характерно для деятельности многих предприятий в условиях социалистической экономики и, к сожалению, для деятельности некоторых предприятий в условиях переходной экономики. 1.3 Метод суммирования расходов Валовой внутренний продукт, подсчитанный по этому методу, представляет собой сумму расходов экономических агентов на все конечные товары и услуги: хлеб, яблоки, ...
... - - 59,49 138,65 90,82 Из стран ДЗ - - 16,29 122,09 44,59 Из стран СНГ - - 86,58 140,60 110,33 Заключение Данная работа состояла из 4 частей. Все вместе они представляли собой статистический анализ внешнеэкономической деятельности РФ. Но при этом каждая часть рассматривалась как ...
0 комментариев