Колеблемость признака, Прогноз - Динамика ВВП РФ, статистический анализ

Колеблемость - это отклонения уровней динамического ряда от тренда, т. е. остатки регрессии [13]. Найдем остатки регрессии (т. е. очищаем признак от тренда)

Нарисуем график остатков

график остатков

Рисунок 2. График остатков

Среднее линейное отклонение уровней ряда от тренда описывается показателемт. е. среднее абсолютное отклонение от тренда равно. Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений.

Индексы сезонности находятся по формулам

Средние индексов сезонности

Статистика Дарбина-Уотсона [12]

Попали в зону отсутствия автокорреляции первого порядка [3].

Прогноз

Точечный прогноз для

Можно видеть циклическое отклонение от тренда. Четко прослеживается сезонность ВВП. В первом квартале признак имеет наименьшее значение, а потом возрастает к третьему, а в четвертом квартале опять сокращается. Таким образом, колеблемость ВВП не является хаотической.

Индексы сезонности показывают, что в первом и втором квартале ВВП ниже трендового, а в третьем и четвертом - выше.

Рассмотрим вопрос, насколько сильно в среднем ВВП отклоняется от тренда. Для этого служит показатель среднего линейного отклонение уровней ряда от тренда [11]

Значит в среднем, ряды уровней отклоняются от тренда на 280,28 млрд. рб. Учтем теперь направление отклонения. Для этого будем учитывать направление отклонения, т. е. уберем модуль в предыдущей формуле: получим, что среднее отклонения равно 8.5 млрд. руб.

Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений [9].

Максимальная разность ВВП равна 1464,536 и достигается она в первом и третьем квартале, когда ВВП минимален (в первом) и максимален (во втором).

Степень тесноты связи между последовательностями наблюдаемого временного ряда, сдвинутого относительно друг друга на t единиц может быть определена с помощью коэффициента автокорреляции

Показатель t служит порядком коэффициента автокорреляции. Для разных t получаем r(t) - автокорреляционную функцию,

Показатель t служит порядком коэффициента автокорреляции. Для разных t получаем r(t) - автокорреляционную функцию [5]

Мы видим, что высока автокорреляция 4-го порядка, что еще раз показывает наличие сезонности в уровнях ВВП.

Похожие статьи




Колеблемость признака, Прогноз - Динамика ВВП РФ, статистический анализ

Предыдущая | Следующая