Анализ временного ряда, построение регрессионных моделей

Задание 1. Для зависимой переменной Y(t) требуется:
1) определить наличие тренда Y(t);
2) построить линейную модель , параметры которой оценить с помощью МНК;
3) оценить адекватность построенной модели на основе исследования:
•случайности остаточной компоненты по критерию пиков;
•независимости уровней ряда остатков по d–критерию (в качестве критических используйте уровни и ) или по первому коэффициенту корреляции, критический уровень которого ;
•нормальности распределения остаточной компоненты по –критерию с критическими уровнями 2,7–3,7;
4)для оценки точности модели используйте среднеквадратическое отклонение и среднюю по модулю относительную ошибку;
5)построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед (для вероятности используйте коэффициент );
6)Отобразить на графике фактические данные и результаты расчетов пунктов 1,2 и 5.

Задание 2. Для зависимой переменной Y(t) и факторов X1(t), X2(t) требуется:
1)построить матрицу парной корреляции Y(t) с X1(t) и X2(t) и выбрать фактор, наиболее тесно связанный с зависимой переменной Y(t);
2)построить линейную однопараметрическую модель регрессии ;
3)оценить качество построенной модели, исследовав ее адекватность и точность;
4)для модели регрессии рассчитать коэффициент эластичности и –коэффициент;
5)построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед по модели регрессии (для вероятности используйте коэффициент . Прогнозные оценки фактора на два шага вперед получить на основе среднего прироста от фактически достигнутого уровня);
6)отобразить на графике фактические данные и результаты расчетов пунктов 2 и 5.

1. Бородич С.А. "Эконометрика: Учебное пособие"ю Мн.: Новое знание, 2004. - 416с.
2. Кремер Н. Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ, 2005. – 311 с.