Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews. Владимир Георгиевич Брюков
Читать онлайн книгу.
Регрессия (см. рис. 2.1), в котором в графе Входной интервал y выделяем (с помощью мышки) столбец данных USDOLLAR (ячейки $C$1:$C$216). Здесь же в графе Входной интервал Х» выделяем столбец данных Time(ячейки $B$1:$B$216), то есть независимую переменную T из нашего уравнения регрессии (5).
Шаг 2. Дополнительные опции
Если бы мы хотели получить уравнение регрессии без свободного члена, который в формуле (2.2) обозначен символом a, то тогда нам следовало бы выбрать еще и опцию КОНСТАНТА-НОЛЬ. Однако в данном случае в использовании этой опции нет необходимости.
Опцию Остатки следует выбирать тогда, когда есть необходимость, чтобы в выходных данных содержалась информация об отклонении расчетных y от их фактических значений. При этом остатки находятся по следующей формуле (2.4):
Остатки = Yрасч.– Yфакт. (7); где Yрасч. – расчетные, Yфакт. – фактические значения результативного признака.
Опцию МЕТКИ применяют для того, чтобы переменные, включенные в уравнение регрессии, в выводе итогов были обозначены в виде заголовков соответствующих столбцов.
По умолчанию оценка в Excel параметров уравнения регрессии делается с 95% уровнем надежности. Однако в случае необходимости в опции Уровень надежности можно поставить цифру 99, что означает задание для программы оценить коэффициенты регрессии с 99% уровнем надежности. В результате в выводе итогов мы получим данные, характеризующие как в целом уравнение регрессии, так и верхние и нижние интервальные оценки коэффициентов данного уравнения с 95% и 99 % уровнями надежности. При 95% уровне надежности существует риск, что в 5 % случаях оценки коэффициентов уравнения регрессии могут оказаться неточными, а при 99% уровне надежности этот риск равен 1%.
Шаг 3. Вывод итогов
На заключительном этапе выбираем в параметрах вывода (окно РЕГРЕСССИЯ) опцию выходной интервал, в которой указываем соответствующую ячейку Excel ($H$2), далее щелкаем по надписи ОК и получаем ВЫВОД ИТОГОВ (см. рис 2.1, где можно увидеть все заданные нами параметры уравнения регрессии). В случае необходимости вывод итогов можно получить на отдельном листе (см. опцию НОВЫЙ РАБОЧИЙ ЛИСТ) или в новой книге Excel (см. опцию НОВАЯ РАБОЧАЯ КНИГА).
Рис. 2.1. Диалоговое окно РЕГРЕССИЯ для вывода итогов при решении в Excel уравнения регрессии
Результаты решения уравнения регрессии, которые в программе Excel выдаются в виде единой таблицы под заголовком ВЫВОД ИТОГОВ, у нас представлены в виде трех блоков (см. табл. 2.2-2.4). Так, в табл. 2.2 сгенерированы результаты по регрессионной статистике, в табл. 2.3 дается дисперсионный анализ, а в табл. 2.4 оценивается статистическая значимость коэффициентов регрессии .
Параметры, представленные в табл. 2.2, оценивают уровень аппроксимации фактических данных, полученный с помощью данного уравнения регрессии. Так, параметр Множественный R обозначает множественный коэффициент корреляции R, который характеризует тесноту связи между результативным признаком Y и факторами переменными X1, X2…Xn. Данный коэффициент изменяется в пределах от 0 до 1, причем, чем ближе к 1, тем теснее корреляционная