13. Прогнозування значень залежної змінної.

Якщопобудована модель адекватна за F-критерієм, то її застосовують для прогнозування залежної змінної.

Про прогнозування регресанда говорять тоді, коли в часових рядах прогнозний період настає пізніше, ніж базовий. Якщо регресія побудована за просторовими даними, прогноз стосується тих елементів генеральної сукупності, що перебувають за межами застосованої вибірки.

Якість прогнозу тим краще, чим повніше виконуються передумови моделі в прогнозний часовий період, надійніше оцінено параметри моделі й більш точно визначено прогнозні значення регресорів.

Значення для майбутнього періоду чи додаткового елемента обчислюють за формулою, за відомим вектором оцінених параметрів і за вектором значень незалежних змінних , що не належить до базового періоду. Розрізняють прогноз середній (оцінку математичного сподівання регресанда) та індивідуальний (оцінку певної реалізації регресанда , що відповідає моменту р). Перша з них базується на передумові МНК про нульове математичне сподівання випадкової складової рівняння регресії, а друга застосовує оцінене значення . Оцінену дисперсію прогнозу обчислюють відповідно за формулами ; ;

Зрозуміло, що здебільшого реальне значення показника не збігатиметься зі значенням його математичного сподівання, але якщо розглядати велику кількість вибірок, на підставі яких визначатиметься прогноз, то можна гарантувати, що приблизно (1-α)*100% результатів потраплять відповідно до інтервалів ; , де – табличне значення критерію Стьюдента з n-m-1 ступенем вободи та при заданому рівнв значущості α/2. (Значення α/2 вибирають, як і раніше, через двостороння критичні межі.)

Зауваження. Очевидно, з віддаленням від середнього значення вибірки спостережень похибка прогнозу зростатиме, що призведе до збільшення довірчого інтервалу для індивідуального значення залежної змінної.

14. Визначення коефіцієнта еластичності.

Коефіцієнт еластичності показує відносну зміну досліджуваного економічного показника під дією одиничної відносної зміни економічного чинника, від якого він залежить при незмінних інших чинників, що впливають на нього.

Коефіцієнт еластичності показує, на скільки відсотків змінитися в середньому результат, якщо чинник зміниться на 1%.

Формула для розрахунку коефіцієнта еластичності має вигляд: Зазвичай розраховується середній коефіцієнт еластичності.

Формули для розрахунку середніх коефіцієнтів еластичності для найчастіше використовуваних типів рівнянь регресії :

Незважаючи на широке застосування в эконометрике коефіцієнтів еластичності, можливі випадки, коли розрахунок коефіцієнта еластичності не має сенсу. Це відбувається тоді, коли для даних ознак безглузде визначення зміни у відсотках.

15. Економетричний аналіз лінійної функції парної регресії в msExcel.

В регресійному аналізі розрізняють рівняння парної(простої) та множинної (багатофакторної) регресії. Коли зв’язок у здійснюється з одним видом незалежних змінних х, то рівняння регресії є найпростішим і має назву рівняння парної регресії (проста модель). Використовуються такі види рівнянь регресії:

1.Лінійна залежність: ;