Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews. Владимир Георгиевич Брюков

Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - Владимир Георгиевич Брюков страница 7

Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - Владимир Георгиевич Брюков

Скачать книгу

усвоить суть МНК могут сначала самостоятельно в «ручном режиме» решить данное уравнение регрессии, а затем сверить свои результаты с теми, что мы получим в Excel.

      Для того чтобы подготовить исходные данные к решению данного уравнения регрессии разместим в Excel два столбца исходных данных. В первом столбце, который озаглавим Time, поместим порядковые номера месяцев, начиная с июня 1992 г. (с номером =1) и кончая апрелем 2010 г. (с номером =215). Во втором столбце, который озаглавим USDOLLAR, поместим данные по курсу доллара на конец месяца, начиная с июня 1992 г. и заканчивая апрелем 2010 г. (последние данные, имевшиеся на тот момент, когда писались эти строки). Таким образом столбец Time представляет собой независимую переменную, которая в формуле (5) обозначена символом T, а столбец USDOLLAR является зависимой переменной Yфакт. Далее переходим к решению уравнения регрессии в Пакете анализа Excel, о том, как это делается, можно прочитать ниже – в алгоритме действий № 3.

      Алгоритм действий № 3 «Как решить уравнение регрессии в Excel»

      Шаг 1. Ввод в уравнение исходных данных

      Делается это следующим образом: сначала в Microsoft Excel 2007 г. в верхней панели инструментов выбирается опция Данные (в Microsoft Excel 1997-2003 гг. нужно выбрать опцию Сервис), потом в появившемся окне Анализ данных – опция Регрессия. После чего появляется новое окно – 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

Скачать книгу