Макроэкономическая статистика: анализ динамических рядов
Заказать уникальный реферат- 13 13 страниц
- 4 + 4 источника
- Добавлена 05.03.2017
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Приложение 5Статистики моделиМодельЧисло предикторовСтатистики подгонки моделиQ-статистика Льюнга-Бокса (18)Число выбросовСтационарный R-квадратСтатистикаDFЗначимостьV2-Модель_10,58016,22315,3670Прогнозируемые значенияМодельКв.1 2015Q2 2015Кв3 2015К4 2015Кв.1 2016Q2 2016Кв3 2016К4 2016V2-Модель_1Прогнозируемые значения1229531,11277837,61306907,11385742,61364426,31412732,81441802,31520637,8UCL1269977,11332946,51385500,61494130,41507942,21594684,51665685,51789600,2LCL1189085,21222728,71228313,61277354,81220910,41230781,01217919,11251675,4Для каждой модели прогнозы начинаются после последнего непропущенного значения в диапазоне затребованного периода оценки и заканчиваются в последнем периоде, в течение которого доступны непропущенные значения всех предикторов, или в дату окончания затребованного периода прогнозов, в зависимости от того, что наступит раньше.
1. Национальные счета России в 2007-2014 годах: Стат. сб./ Росстат. – M., 2015. – 304 c.
2. Теория статистики [Электронный ресурс]: учебник/ Р.А. Шмойлова [и др.].— Электрон.текстовые данные.— М.: Финансы и статистика, 2014.— 656 c.
3. Экономическая статистика. Учебник/Под ред. Ю. Н. Иванова – М.: Инфра-М, 2013.
4. Электронные таблицы – «Показатели национальных счетов России в 2011-2015 гг.» [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/accounts/#
Вопрос-ответ:
Какие статистики используются для анализа динамических рядов в макроэкономической статистике?
В макроэкономической статистике для анализа динамических рядов используются различные статистики, такие как Q-статистика Льюнга-Бокса, число выбросов, стационарный R-квадрат и другие.
Каковы значения статистик подгонки модели в данном случае?
В данном случае значения статистик подгонки модели составляют: Q-статистика Льюнга-Бокса равна 18, число выбросов равно 10, стационарный R-квадрат равен 0.58016.
Какие выводы можно сделать на основе представленных данных?
На основе представленных данных можно сделать вывод, что анализируемая модель имеет значительное число выбросов, что может указывать на наличие неточностей или аномалий в данных. Также стационарный R-квадрат говорит о том, что модель может быть статистически значимой, но не слишком хорошо описывает данные. Дальнейший анализ и дополнительные статистические методы могут быть полезны для более точного понимания и интерпретации этих результатов.
Какие статистики используются для анализа динамических рядов в макроэкономической статистике?
В макроэкономической статистике для анализа динамических рядов используются различные статистики, такие как Q статистика Льюнга-Бокса, число выбросов, стационарный R квадрат, статистика_DF и значимость.
Какие статистики можно использовать для подгонки модели динамического ряда?
Для подгонки модели динамического ряда можно использовать статистику Q статистики Льюнга-Бокса, число выбросов, стационарный R квадрат и статистику_DF с их соответствующими значениями.
Каковы значения статистик подгонки модели для данной модели?
Для данной модели значения статистики подгонки модели составляют: Q статистика Льюнга-Бокса равна 18, число выбросов составляет 10, стационарный R квадрат равен 58016, статистика_DF равна 22315, а значимость - 3670.
Каковы прогнозируемые значения для данной модели?
Для данной модели прогнозируемые значения составляют: Кв 1 2015 - 1229531, Кв 2 2015 - 11277837, Кв 3 2015 - 61306907, К 4 2015 - 11385742, Кв 1 2016 - 61364426, Кв 2 2016 - 31412732, Кв 3 2016 - 81441802 и Кв 4 2016 - 31520637.
Каковы верхние пределы доверительного интервала для каждого прогнозируемого значения?
Верхние пределы доверительного интервала для каждого прогнозируемого значения составляют: UCL для Кв 1 2015 - 1269977, UCL для Кв 2 2015 - 11332946, UCL для Кв 3 2015 - 51385500, UCL для Кв 4 2015 - 61494130, UCL для Кв 1 2016 - 41507942, UCL для Кв 2 2016 - 21.