2.2.2. Экспорт

Model is: v2=a0+a1*v3+a2*v4

Dependent variable: Экспорт Independent variables: 2

Loss function: least squares

Final value: 67528,68878944

Proportion of variance accounted for:,89517899 R =,94613899

Рис. 56. Результаты расчета параметров линейной модели тренда


σ²ост = 4823

Рис.57. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 58. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 59. Исходный динамический ряд и линейный тренд


2.3. Полином 3-ей степени

2.3.1. Импорт

Model is: v1=a0+a1*v3+a2*v4+a3*v5

Dependent variable: Импорт Independent variables: 3

Loss function: least squares

Final value: 53761,72516076

Proportion of variance accounted for:,98458178 R =,99226094

Рис. 60. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 4136

Рис. 61. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда


Рис. 62. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 63. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2.3.2. Экспорт

Model is: v2=a0+a1*v3+a2*v4+a3*v5

Dependent variable: Экспорт Independent variables: 3

Loss function: least squares

Final value: 28456,49743882

Proportion of variance accounted for:,95582857 R =,97766486


Рис. 64. Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 2189

Рис. 65. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 66. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда


Рис. 67. Исходный динамический ряд и линейный тренд

2.4. Экспоненциальная функция

2.4.1. Импорт

Model is: v1=Exp(ao+a1*v3)

Dependent variable: Импорт Independent variables: 1

Loss function: least squares

Final value: 66494,98911735

Proportion of variance accounted for:,98093003 R =,99041912

Рис. 68. Результаты расчета параметров линейной модели тренда


σ²ост = 4433

Рис. 69. Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда

Рис. 70. Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 71. Исходный динамический ряд и линейный тренд


2.4.2. Экспорт

Model is: v2=Exp(ao+a1*v3)

Dependent variable: Экспорт Independent variables: 1

Loss function: least squares

Final value: 65142,58593893

Proportion of variance accounted for:,8988828 R =,9480943

Рис. 72 Результаты расчета параметров линейной модели тренда

σ²ост = 4343

Рис. 73Результаты дисперсионного анализа линейной модели тренда


Рис. 74 Таблица наблюдаемых, прогнозных значений и остатков для линейной модели тренда

Рис. 75. Исходный динамический ряд и линейный тренд

На данном этапе предстоит провести сравнение полученных раннее данных и выявить наилучшую модель. Лучшей регрессионной моделью можно считать такую, которой соответствует максимальное значение коэффициента детерминации, а остаточная дисперсия минимальна.

Данные приведены по периодам в таблицах 7 – 10.


Информация о работе «Анализ динамики импорта и экспорта США»
Раздел: Экономика
Количество знаков с пробелами: 35563
Количество таблиц: 9
Количество изображений: 76

Похожие работы

Скачать
28559
7
0

... 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 ...

Скачать
29960
11
2

... 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 ...

Скачать
67575
0
0

... 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, ...

Скачать
51596
25
11

... - - 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


Наверх