Эконометрическая модель для прогнозирования будущих значений зависимой переменной обычно используется в предположении, что ситуация в будущем периоде не изменится по сравнению с анализируемым периодом. Кроме того, прогноз может осуществляться в двух вариантах: для проверки адекватности модели и для предсказания будущих значений зависимой переменной.
В первом случае исследователь должен прогнозные расчёты обеспечить известными значениями независимых переменных, а во втором – спрогнозировать эти значения на перспективу. Рассмотрим первый случай. Это – так называемый безусловный прогноз. Применяется он, в основном, для проверки адекватности модели. В этом случае весь период наблюдений разбивается на две части.
Первая служит для оценки параметров модели, а вторая – для оценки качества модели. Проиллюстрируем это на ранее рассмотренном примере (рисунок 3.4). В этом примере имеется 180 наблюдений (поквартальные данные с 1952г. по 1996г.). Пусть, например, последние 20 наблюдений используются для проверки качества модели (прогноз), а первые 160 наблюдений – для оценки параметров модели. C этой целью в окне «Equation» нужно выбрать «Proc/Forecast», после чего появится диалоговое окно (рисунок 3.45).
Шаг #1. Excel для Начинающих
Рисунок 3.45 – Диалоговое окно прогноза
В этом окне в позиции «Forecast name» (имя прогноза) по умолчанию проставляется имя независимой переменной с добавлением буквы «f» в конце (у нас – gdpf). Если стандартные ошибки прогноза надо сохранить в рабочем файле для дальнейшего анализа, в позиции «S.E. (optional) – (стандартная ошибка (дополнительная))» нужно проставить имя для значений этих ошибок (у нас это sef).
Если это поле оставить пустым, то стандартные ошибки сохранены не будут. В позиции «Forecast sample» – выборка для прогноза проставляется интервал, на котором будет осуществлён прогноз по оценённому уравнению регрессии. В позиции «Method» указано, что в уравнении нет элементов динамики (лаговых переменных), поэтому прогноз будет осуществлён по статическому варианту. Флажки в позиции «Output» указывают, что будет отражено в отчёте о прогнозе – график прогноза и значения прогнозных величин, сохранённых в Workfile под именем gdpf. После сделанного выбора получим (рисунок 3.46).
Рисунок 3.46 – Окно прогноза
На графике, показан интервальный прогноз на 20 периодов (на пять лет поквартально) с указанием интервала в виде gdpf ± 2*sef. Справа в окне отчёта указаны показатели точности прогноза.
Остановимся кратко на них.
Rout Mean Squared Error (RMSE) – это корень квадратный из среднего квадрата ошибок – по сути дела, это стандартная ошибка прогноза, вычисляемая из соотношения
Здесь суммирование ведётся на интервале прогноза.
Mean Absolute Error (MAE) – это средне-абсолютная ошибка прогноза, вычисляемая из соотношения
Mean Abs. Percent Error (MAPE) – это средне-абсолютная процентная ошибка прогноза, вычисляемая из соотношения
Theil Inequality Coefficient (THEIL) – это коэффициент различия Тейла, вычисляемый из соотношения
Значение этого коэффициента находится между нулём и единицей. Чем ближе это значение к нулю, тем точнее прогноз аппроксимирует реальные данные.
Кроме того, в этом отчёте отражены ещё три характеристики точности прогноза: Bias Proportion, Variance Proportion и Covariance Proportion. По сути дела, это три составляющие квадрата RMSE и они отражают доли квадрата общей ошибки прогноза за счёт отклонения от центральной тенденции, различия в дисперсии и неполной ковариации. В сумме они всегда дают единицу. В нашем случае треть ошибки прогноза объясняется различием в дисперсии фактических и прогнозных значений зависимой переменной, а две трети – за счёт неполной ковариации этих значений.
Рассчитываются эти характеристики из соотношений
Интересно сравнить фактические и прогнозные значения анализируемого признака (вычисленные по оцененному уравнению регрессии при известных значениях независимых переменных). Для этого надо сгенерировать ряды, представляющие верхнюю и нижнюю границы прогноза (se_u и se_l) и построить график четырёх рядов: gdp, gdpf, se_u и se_l.
Введём в окно команд
genr se_u = gdpf + 2*sef
genr se_l = gdpf — 2*sef.
После каждой команды щёлкнуть «Enter», тем самым будут сгенерированы нужные ряды границ прогноза и сохранены в Workfile. Затем нужно создать группу переменных gdp, gdpf, se_u и se_l (Open/as Group), скопировать нужную часть этих переменных (последние 20 наблюдений), вставить их в окно «New page» рабочего файла. Для этого надо щёлкнуть кнопкой мыши по этой заставке внизу окна «Workfile» и выбрать «Paste from Clipboard Page». В получившейся группе переменные будут названы «ser01, ser02 и т.д.». их нужно переименовать в соответствии с реальными именами, затем создать группу этих «сокращённых» переменных и построить их графики, выбрав «View/Graph/Line» в окне «Group». Получим (рисунок 3.47)
Рисунок 3.47 – Фактические (GDP) и прогнозные (GDPF) значения ряда gdp
Видно, что фактические значения, начиная со второго наблюдения, сначала отклонились вниз от расчётных значений, а после 13-го наблюдения – вверх. Причём, после 16-го наблюдения эти значения вышли за границы интервального прогноза. Таким образом, признать прогноз по этому уравнению приемлемым представляется проблематичным.
Тест Чоу для прогноза
EViews представляет возможность протестировать, нет ли структурных изменений в прогнозном периоде. Для этого используется тест Чоу для прогноза (The Chow forecast test). Основан этот тест на F-статистике, которая рассчитывается для сравнения параметров выборочного и прогнозного периодов.
С этой целью оцениваются отдельно параметры модели по выборке объёма и для прогнозного периода объёмом .
Алгоритм работы теста следующий:
Оценивают параметры модели для выборки с n наблюдениями и получают остаточную сумму квадратов с числом степеней свободы, равным n-m-1.
Далее оценивают параметры этой же модели по всем наблюдениям и получают остаточную сумму квадратов с числом ограничений . Проверяется нулевая гипотеза о том, что прогнозов при первом оценивании воспроизводят ту же самую структуру, что и при втором оценивании.
Рассчитывается F-статистка , которая следует распределению Фишера и с её помощью проверяется нулевая гипотеза.
Чтобы реализовать этот тест, надо оценить уравнение регрессии и в окне «Equation» выбрать «View/Stability Test/Chow Forecast Test…». В появившемся диалоговом окне надо проставить дату, с которой предполагается осуществить прогноз (рисунок 3.48). В нашем случае предполагается, что прогноз будет осуществлён с первого квартала 1992г. Щёлкнув «ОК», получим (рисунок 3.49).
Рисунок 3.48 – Заполненное диалоговое окно теста Чоу для прогноза
Рисунок 3.49 – Отчёт о работе теста Чоу для прогноза
В заголовке отчёта указан выбранный прогнозный период (с первого квартала 1992г. по четвёртый квартал 1996г.), ниже – F-статистика теста (равна 8,22) и вероятность того, что её расчётное значение не превышает критического значения (она равна нулю). А далее приведено уравнение регрессии для выборочного периода (с 1952q1 по 1991q4).
Обратите внимание, что оценки уравнения на рисунке 3.49 отличаются от аналогичных оценок на рисунке 3.4, т.к. в этих двух случаях выборки разные. На рисунке 3.4 – это период с 1952q1 по 1996q4, а на рисунке 3.49 – с 1952q1 по 1991q4. Оценки для прогнозного периода приведены на рисунке 3.50.
Рисунке 3.50 – Отчёт об уравнении регрессии в прогнозном периоде
Сравнивая оценки для двух разных периодов (на рисунке 3.49 и на рисунке 3.50), видим, что они действительно различаются значимо. При этом расчётные и фактические значения зависимой переменной не различаются так значимо, как при рассмотрении всего периода (сравните рисунок 3.47 и рисунок 3.51). На рисунке 3.50 приведено уравнение регрессии для последних 20 наблюдений. Чтобы его получить, надо скопировать эти последние наблюдения и вставить их в новую страницу окна «Workfile», после чего переименовать переменные в соответствии с исходными именами, а затем рассчитать уравнение регрессии по этим данным.
Рисунок 3.51 – График фактических (Actual), расчётных (Fitted) значений и остатков (Residual) уравнения регрессии для прогнозного периода
Тест Чоу на точку перегиба
Рассмотрим применение теста Чоу для проверки структурных изменений внутри рассматриваемой выборки (The Chow breakpoint test – тест Чоу на точку перегиба). Этот тест позволяет определить, надо ли менять спецификацию модели для различных подвыборок выборочного периода. Здесь проверяется нулевая гипотеза о том, что в выборочном периоде в исходных данных нет структурных изменений и их можно описать одним уравнением регрессии.
Этот тест похож на только что рассмотренный, но в нём предполагается, что можно рассматривать не два периода, а несколько. Итак, пусть предполагается, что весь выборочный период разбит на l подпериодов, в которых изучаемый показатель претерпевает структурные изменения (разные режимы вариации). Пусть для каждого i-го периода имеется наблюдений ( ). Обозначим через – остаточную сумму квадратов для всей выборки, а через – остаточную сумму квадратов для i-й подвыборки. Тогда даст остаточную сумму квадратов для всех подвыборок. Для проверки нулевой гипотезы о том, что в выборочном периоде нет структурных изменений, рассчитывается F-статистика
Известно, что при верности нулевой гипотезы эта статистика следует распределению Фишера . Следовательно, можно пользоваться критическими точками этого распределения для проверки выдвинутой гипотезы.
При использовании этого теста можно указать только одну точку, тогда будет проверяться гипотеза о том, что в двух подвыборках нет структурных изменений и всю выборку можно описать одним уравнением регрессии. Если указывается, например, две точки, то будет проверяться гипотеза о том, что в трёх подвыборках нет структурных изменений (данные две точки всю выборку разделят на три подвыборки) и т.д. Рассмотрим реализацию этого теста на ранее рассмотренном примере (рисунок 3.4). После оценки уравнения регрессии по всей выборке график остатков имеет следующий вид (рисунок 3.52).
Рисунок 3.52 – График остатков (Residual) исходного уравнения
Видно (по поведению остатков), что после первого квартала 1960-го года и после второго квартала 1980-го года динамика исходных и расчётных значений расходится. Возьмём эти точки для проверки гипотезы о том, что в трёх периодах, разделённых этими точками, структурных изменений не произошло. После оценки исходного уравнения для всего периода в диалоговом окне теста Чоу проставим (рисунок 3.53).
Рисунок 3.53 – Диалоговое окно теста Чоу для двух точек перегиба
Щёлкнув «ОК», получим (рисунок 3.54).
Рисунок 3.54 – Отчёт теста Чоу для двух точек перегиба
Итак, вероятность для F-статистики теста Чоу равна нулю, следовательно, гипотеза об отсутствии структурных изменений в рассматриваемые периоды отклоняется.
Если в качестве исследуемой точки взять только одну (1980q3), то результат будет следующий (рисунок 3.55).
Рисунок 3.55 – Тест Чоу для одной точки перегиба
Следовательно, в эти два периода произошло изменение динамики анализируемого показателя.
Последнее изменение этой страницы: 2018-06-01; просмотров: 1122.
stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда.
Источник: stydopedya.ru
Ивьюс программа для чего
Made In Tula
[SoftoRooMTeaM]
Группа: Администраторы
Сообщений: 28.735
Регистрация: 22.02.2004
Пользователь №: 7
Респектов: 5895
Eviews
описание (rus) Eviews — эконометрический пакет обеспечивает особо сложный и тонкий инструментарий обработки данных, позволяет выполнять регрессионный анализ, строить прогнозы в Windows-ориентированной компьютерной среде. С помощью этого программного средства можно очень быстро выявить наличие статистической зависимости в анализируемых данных и затем, используя полученные взаимосвязи, сделать прогноз изучаемых показателей.
Особо широкие возможности открывает EViews 10 при анализе данных, представленных в виде временных рядов. Сфера применения пакета Eviews охватывает все аспекты современной теории и практики бизнеса. EViews 10 позволяет работать с различными типами переменных, однако лучше всего его возможности раскрываются при решении задачи прогнозирования количественных показателей, представляющих собой временной ряд. Высокие функциональные возможности при обработке количественных переменных, позволяют говорить о Eviews как о надежном инструменте для прогнозирования продаж, динамики ресурсов, финансовых показателей. Следует отметить, что в пакете EViews 10 «зашит» достаточно полный арсенал методов по обнаружению и борьбе с типичными для поставленных выше задач проблемами:
— гетероскедастичность (HC NW, HAC White, ARCH-LM, White)
— автокорреляция (DW, LM-test)
— нестационарность и наличие коинтеграции (DF, ADF, cointegration test)
Встроенные тесты на (Chow forecast, Chow breackpoint, Ramsey reset) позволят проверить гипотезы о наличии структурных сдвигов. Аналогичные задачи, можно решать в EViews 10, с использованием, к примеру, теста Вальда, или различных вариантов тестов на идентичность параметров. Тест Грейнджера на причинность позволяет аккуратно обосновать выбранное направление причинно-следственной зависимости. Для прогнозирования финансовых временных рядов EViews, помимо традиционных инструментов прогнозирования позволяет использовать анализ отклика на импульсы и моделирование условной гетероскедастичности.
description (eng) EViews offers academic researchers, corporations, government agencies, and students access to powerful statistical, forecasting, and modeling tools through an innovative, easy-to-use object-oriented interface.
Find out for yourself why EViews 10 is the worldwide leader in Windows-based econometric software and the choice of those who demand the very best…
EViews 10 offers more of the power and ease-of-use that you’ve come to expect. Improvements include:
Smooth Threshold Regression (STR and STAR).
Structural VAR restriction improvements.
New seasonal adjustment methods.
New charting tools, including Bubble plots.
Automatic backup and data history system.
Improved R integration
Connectivity with World Bank, Eurostat and others.
Saving as Tableau®
Homepage: eviews.com
скачать бесплатно | download free Eviews 10 32bit https://softoroom.org/topic86943.html» target=»_blank»]softoroom.org[/mask_link]
EZView — программа для видеонаблюдения. Инструкция. Скачать
- View Larger Image
EZView — программа для видеонаблюдения. Инструкция. Скачать
EZView — это мобильное приложение для видеонаблюдения. С помощью этого приложения вы можете получить доступ к продуктам наблюдения UniView через сеть и просматривать живое или записанное видео, получать сигналы тревоги и управлять облачными устройств с помощью вашего мобильного телефона.
Скачать программу с Google Play можно здесь, с App Store — здесь.
Программа также выводит подсказки в динамических сценах видео, автоматически приостановливает видео, если пользователь ничего не делает в течение определенного периода времени.
Также есть канал CDN для VMS и CDN для demo-устройств.
В последней версии программы улучшена скорость запуска потока для SDK3.
Как настроить программу для работы с камерами можно посмотреть на этом видео. К сожалению, языу английский, как и инструкция, представленная ниже.
Инструкция представлена в листающемся PDF файле. Если она не отображается, перезагрузите сайт или кликните по ссылке внизу статьи.
p4GcRGuXFmeV4ZWTYHVAt18A2 2021-02-12T17:12:28+03:00 4, Январь, 2019 | Программы для видеонаблюдения | Комментарии к записи EZView — программа для видеонаблюдения. Инструкция. Скачать отключены
Источник: zapishemvse.ru