Применение фиктивных переменных для моделирования закономерных колебаний во временном ряду.

Иногда строится модель регрессии с включением (явно) фактора времени и фиктивных переменных. При этом количество фиктивных переменных должно быть на единицу меньше числа моментов (периодов) времени внутри одного цикла колебаний. Каждая фиктивная переменная отражает сезонную (циклическую) компоненту ряда для какого-либо одного периода, поэтому она просто численно равна единице для данного периода и нулю для всех остальных периодов. Основным недостатком модели с фиктивными переменными является большое количество фиктивных переменных во многих случаях и тем самым снижение числа степеней свободы. В свою очередь, уменьшение числа степеней свободы снижает вероятность получения статистически значимых оценок параметров уравнения регрессии.

 

Изучение корреляции между временными рядами по цепным абсолютным изменениям уровня ряда (первым разностям)

Временной ряд -совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов времени.

Наличие в этих рядах тенденции может привести к искажению выводов о тесноте связи между этими показателями. Неверные выводы относ связи между двумя рядами назыв ложной корреляцией. Она обусл наличием в рядах тенденции, поэтому чтобы дать точную характеристику связи между рядами необходимо каким-то образом исключить влияние тенденции на показатель тесно ты связи.

Методы исключения тенденции:

1. Метод корреляции первых разностей или абсолютных приростов первого порядка.

2. Метод корреляции случайных отклонений от тренда.

3. Метод построения уравнения регрессии с включением фактора времени.

Метод корреляции первых разностей или абсолютных приростов первого порядка.

Применяется, если оба ряда динамики опис линейным трендом.

О тесноте связи между рядами и судят по коэффициенту корреляции

Изучение корреляции между временными рядами по случайным отклонениям от тренда

Наличие в этих рядах тенденции может привести к искажению выводов о тесноте связи между этими показателями. Неверные выводы относ связи между двумя рядами назыв ложной корреляцией. Она обусл наличием в рядах тенденции, поэтому чтобы дать точную характеристику связи между рядами необходимо каким-то образом исключить влияние тенденции на показатель тесно ты связи.

Методы исключения тенденции:

1. Метод корреляции первых разностей или абсолютных приростов первого порядка.

2. Метод корреляции случайных отклонений от тренда.

3. Метод построения уравнения регрессии с включением фактора времени.

Метод корреляции случайных отклонений от тренда.

По судят о тесноте связи между рядами и .

 

Модель регрессии с включением переменной времени

Наличие в этих рядах тенденции может привести к искажению выводов о тесноте связи между этими показателями. Неверные выводы относ связи между двумя рядами назыв ложной корреляцией. Она обусл наличием в рядах тенденции, поэтому чтобы дать точную характеристику связи между рядами необходимо каким-то образом исключить влияние тенденции на показатель тесно ты связи.

Методы исключения тенденции:

1. Метод корреляции первых разностей или абсолютных приростов первого порядка.

2. Метод корреляции случайных отклонений от тренда.

3. Метод построения уравнения регрессии с включением фактора времени.

Метод построения уравнения регрессии с включением фактора времени.

Оценка значимости параметра b. Если b значим, то связь между x и y имеет место.

Метод рекоменд применять для рядов, опис линейными трендами. Очень хорошая интерпретация получ результатов. Коэффициент b показывает среднее изменение при единичном изменении при условии отсутствия тенденции. Коэффициент с показывает среднее в единицу времени изменение результата при неизм знач

ПО этому методу можно проводить прогнозирование значений . Прогнозирование как по множеств регрессии.