Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области

Среднюю относительную ошибку аппроксимации  рассчитаем по формуле:

*100%

Построим расчетную таблицу:

Таблица 2.5.

t	yt	E(t)	|E(t)|
1	3	-0,867	0,867	0,289
2	7	0,433	0,433	0,062
3	10	0,733	0,733	0,073
4	11	-0,967	0,967	0,088
5	15	0,333	0,333	0,022
6	17	-0,367	0,367	0,022
7	21	0,933	0,933	0,044
8	25	2,233	2,233	0,089
9	23	-2,467	2,467	0,107
Итого				0,797

*100%= 8,85 %

Данную  модель можно считать приемлемой, так как рассчитанное значение средней  относительной ошибки аппроксимации  меньше 15%.

5) Осуществим прогноз спроса на следующие две недели.

Рассчитаем  прогнозные значения для 10 и 11 недели, подставив соответствующие значения в ранее полученное уравнение  регрессии = 1,17+2,7t:

(10)= 1,17+2,7*10= 28,17

(11)= 1,17+2,7*11= 30,87

Доверительные интервалы для прогнозных значений рассчитаем по формуле:

, где

Среднее значения параметра t равно:

= = =5

Рассчитаем знаменатель дроби, находящейся под корнем. Для этого  построим расчетную таблицу:

Таблица 2.6.

t
1	16,00
2	9,00
3	4,00
4	1,00
5	0,00
6	1,00
7	4,00
8	9,00
9	16,00
Итого	60,00

=60

Из таблицы 2.2а берем значение стандартной ошибки оценки: 1,444

Рассчитаем S_пр для каждой недели:

=1,444* = 1,785

=1,444* = 1,889

Рассчитаем t-критерий Стьюдента с помощью формулы СТЬЮДРАСПОБР, при доверительной вероятности равной 70%:           t=1,119

Рассчитаем доверительные интервалы:

Для 10-ой недели:

28,17+1,119*1,785= 30,167

28,17-1,119*1,785= 26,173

Для 11-ой недели

30,87+1,119*1,889=32,983

30,87-1,119*1,889= 28,756

 

6) Представим  графически фактические значения  показателя, результаты моделирования  и прогнозирования.

Рисунок 2.2.

 

 

Данная работа скачена с сайта  Банк рефератов http://www.vzfeiinfo.ru. ID работы: 24350