Социология управления Главная Социология Социология управления
Антохонова И.В.. Методы прогнозирования социально-экономических процессов, 2004

Расчет доверительных интервалов.

При определении прогнозных значений при помощи экстраполяции наибольший интерес представляет не столько сама экстраполяция, сколько определение доверительных интервалов прогноза. Прогноз является точечным, в то время как экономические переменные непрерывны. Некоторые из них являются моментными, например, стоимость капитала, а некоторые являются кумулятивными, например, прибыль.
Вопрос о доверительном интервале связан с выбором измерителя колеблемости. Обычно таковым является среднее квадратическое отклонение фактических наблюде-ний от расчетных, полученных при аналитическом выравнивании ряда. Среднее квадратическое отклонение от тренда равно:
' (4-12)
где yt,% - фактическое и расчетное значения члена ряда; к - число степеней свободы, к = п-т, где п - число наблюдений, т - число параметров.
Если тренд представляет линейную зависимость Д = a + bt, то использование метода наименьших
квадратов приводит к упрощенным формулам расчета параметров. Сумма квадратов отклонений приводится к виду:
t=i t=i
= ? [>(2 - + 60 + (я + 602] = (4-13)
n
л
= ^у] ~ 2Л " 2bytt + а2п + 2ab^t + b2^t2 t=1 i=l i=l i=l
Выражение (4.13) можно упростить, приняв начало
п
отсчета в середине ряда, тогда ^ t = 0 . Параметры а и b
t=i
для линейного тренда равны:
- п^-ф)2 '
п
При Yjt = 0
a = = (4.14)
n Yf
После упрощений выражение (4.13) имеет вид:
(I2 (I2
Е (yt-M)2 = Zy?-
Z*2
Разность первых двух членов выражения справа равна сумме квадратов отклонений от средней арифмети
ческой, т.е Е (yt - jzt)2. Тогда
t=i
(4.15)
t=1 Zu
Выражение (4.14) показывает, что сумма квадратов отклонений от линейного тренда меньше, чем от средней арифметической. Этим выражением можно воспользоваться от определении характеристик колебаний вокруг тренда до определения самого тренда.
Сумма квадратов отклонений от линий тренда, т.е ^(У(~Ю2-> и среднее квадратическое отклонение от
тренда оу (4.12) являются основой при определении средней квадратической ошибки отдельных параметров уравнения тренда и их доверительных интервалов, а также ошибки и доверительных интервалов тренда и прогноза.
Определение доверительных интервалов требует учета отличия выборочных данных от уровней временного ряда. Предположение регрессионного анализа о нормальности распределения отклонений вокруг линии регрессии не может безоговорочно утверждаться при анализе временных рядов. Это осталось проблемой после дискуссий в статистической науке в середине прошлого века.
Получаемые параметры не свободны от погрешности, связанной с тем, что объем информации, на основе которой производится оценивание, ограничен и в некотором смысле представляет выборку. Смещение периода наблюдения всего на единицу времени приводит к изменению численных оценок параметров.
Доверительный интервал в общем виде для тренда находится как
где о^- средняя квадратическая ошибка тренда; Д- расчетное значение у t; ta - значение ^-статистики Стьюдента.
Экстраполяция на период (t+L) (L=l,2,... является периодом упреждения) представляет расчет fit+L =а + b{t + L) . Доверительный интервал для прогноза
должен учитывать не только неопределенность, связанную со спецификацией тренда, но и вероятность отклонений от тренда. Если обозначить соответствующую среднюю квад- ратическую ошибку прогноза ар, то доверительный интервал прогноза составит
Д+L taCrp-
Доверительные интервалы для линейного тренда у = a + bt + s определяются, исходя из того, что параметры а, b являются выборочными оценками, для которых можно найти средние квадратические ошибки. В общем виде для регрессии у = а + bx + s
T' = T>ff^07- <416>
где х'р = xt+L - х , где xt+L - расчетное , а х - среднее значение независимой переменной, г - средний квадрат
отклонений эмпирических yt от расчетных, а "
сумма квадратов отклонений фактических значений переменной от их средней.
Поскольку независимой переменной в тренде является время t, то произведя замены, получим:
w + 1 + 2, (4.17)
т = т
р у
п
1 t=1
где ту - среднее квадратическое отклонение эмпирических
от расчетных значений у,п- число наблюдений, tpac4 - время, для которого делается экстраполяция, т.е оно равно n+L, L - период упреждения, t - значение порядкового но-
_ п +1
мера уровня, стоящего в середине ряда, t = .
Если воспользоваться тем, что величины, характеризующие разности t -1 , являются членами ряда с равноотстоящими элементами (например, ...-3,-2,-1-,0,1,2,3...), сумму квадратов этих отклонений можно получить по формуле
Мп^1) ^ 12
Д - т n + l n + 2L-l Величина tmru - t =п + L = . Учиты-
расч 2 2
вая отмеченное, корень выражения (4. ) можно обозначить К и записать следующим образом: K = + (418)
\п +1 | Ъ(п + 2Ь-\)2 п п(п2 -1)
Значение К зависит только от п и L, т.е. продолжительности периода наблюдения и периода упреждения и может быть протабулировано. Доверительный интервал
%+LtaayK. (4.19)
С увеличением ретроспективного периода значения К уменьшаются, а с увеличением L растет.
Методика расчетов временных трендов с применением статистического пакета "STATISTICА" и варианты заданий для самостоятельной работы даны в работе (1).
<< Предыдушая Следующая >>
= К содержанию =
Похожие документы: "Расчет доверительных интервалов."
  1. Глава Рынок ценных бумаг
    расчеты по ним происходит через определенный контрактом срок, происходит развитие срочного рынка и его инструментов - различного вида контрактов на определенные сроки, которые принято называть производными ценными бумагами, или производными финансовыми инструментами. Иногда применяется термин лдериваты от английского слова ёепуа1е, означающего производный. Производные ценные бумаги (дериваты)
  2. 1.2. Математические модели Чоснова программирования
    расчету показателей также требует, чтобы специалист обладал различными способностями, которые нельзя обычно найти у одного человека. Иначе говоря, такая работа требует сотрудничества большого числа специалистов, и прежде всего специалистов в раз личных областях техники. Особенно это относится к оценке проектов инвестиций во многие секторы хозяйства, а также, хотя и в меньшей степени, к оценке
  3. глоссарий
    расчеты, необходимые для распреде ления выгод и риска, зафиксировать это в формальных условиях договора и добиться соблюдения этих условий. Неприятие риска (антипатия к риску) (risk aversion) - характеристика индивида, который предпочитает стабильный доход работе, связанной с риском, но с тем же ожидаемым доходом, например, он выберет ста бильный доход в размере 100 долл., а не возможность
  4. з 5. Налогооблагаемая прибыль и особенности ее определения
    расчете при определении облагаемого налогом дохода в виде дивидендов. Если полученная разница отрицательна, обязанность по уплате налога не возникает и возмещение из бюджета не производится. Если российская организация - налоговый агент выплачивает дивиденды иностранной организации или физическому лицу - нерезиденту РФ, налоговая база получателя дивидендов по каж дой такой выплате определяется
  5. Словарь
    расчетов. - М.: "Дело Лтд", 1995. Четыркин Е.М., Васильева Н.Е. Финансово-экономические расчеты.- М.: Финансы и статистика, 1990. Шанк Дж., Говиндараджан В. Стратегическое управление издержками. - СПб.: Бизнес- Микро, 1999. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. - М.: ИНФРА -М, 1998. Шеремет А.Д. Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. - М.: ИНФРА-М, 1996. Шим Джей К.,
  6. 2.4.2. Расчет с использованием компьютерной программы
    расчета коэффициентов регрессии Таким образом, на примере предложенной задачи мы познакомились с проведением регрессионного анализа различными приемами: весьма архаичным, требующим значительных и трудоемких расчетов, и компьютерным, легко и быстро позволяющим получить итоговый результат. И последнее. После вычисления коэффициентов полученное уравнение регрессии надлежит подвергнуть проверке на
  7. Предпосылка 7.
    расчете МНК оценки параметров при условии, что приведенные выше предпосылки справедливы, обладают ценными для применения регрессий в прогнозировании свойствами. Оценки параметров являются несмещенными, т.е. математическое ожидание оценок параметров равно истинному значению параметров. Такие оценки можно использовать для сравнения результатов по разным исследованиям. Оценки параметров
  8. 4.4.Метод наименьших квадратов и его оценки
    расчетах. Рассмотрим метод наименьших квадратов на простом примере зависимости между двумя переменными х и у, причем у зависит от х. Если установлено, что связь ме- жду ними криволинейная и описывается параболой, т.е. полиномом второй степени, с параметрами o^aj^ : у = а0 +а1х + а2х2, то задача сводится к отысканию неизвестных трех параметров. При числе наблюдений (количестве уровней в
  9. Прогнозирование по абсолютным уровням временных рядов.
    расчетов значения переменных рассматриваются как статические величины без учета их вероятного изменения в будущем. По исходным данным, характеризующим взаимодействие признаков в каждый данный момент времени, строятся уравнения множественной регрессии Я = ат + ад, + a2tx2t + Х Х Х + aPtxPt? либо 1 = аоЛа}'х2у...ха;'. Поскольку значения переменных xlt,x2t,...,x t не остаются постоянными во
  10. 9.5. Сценка эффективности фондового портфеля
    расчет показателей их эффективности на базе известных значений рыночных цен, текущей доходности и срока обращения на рынке. Следовательно, стремление приобрести наиболее достоверную и полную информацию по интересующим инвестора вопросам о фондовом рынке представляется правомерным и оправданным. Однако следует учитывать возможность устаревания собранной информации из-за быстрого изменения ситуации