Прогнозирование спроса на природный газ

Источник: рассчитано автором.

Средняя ошибка аппроксимации составит:

Это свидетельствует о хорошем подборе модели к данным.

Проверим остатки модели на выполнение предпосылок метода наименьших квадратов.

Таблица 15. Вывод остатков

Источник: Рассчитано автором

При оценивании параметров эконометрической модели выдвигаются различные допущения о характере случайных отклонений. Анализ свойств случайных отклонений позволяет оценить точность подбора аналитической формы модели и набора объясняющих переменных. В качестве инструментария для проверки свойств случайных отклонений применяются статистические тесты [Новак, 2004, с. 100]. Мы воспользуемся тестом количества серий.

Остатки образуют S=6 серий (см. таблицу 15),n1= 7, n2=8, уровень значимости 0,05.

, . Поскольку , значит распределение случайных отклонений случайно, следовательно аналитическая форма тренда выбрана удачно.

Проверим модель тренда на предмет несмещенности случайных отклонений. Так как мы исследуем линейную модель, поэтому , По формуле (5) получим что I=0. Критическое значение (Приложение 6).,что говорит о несмещенности случайных отклонений.

Наличие гетероскедастичности может в отдельных случаях привести к смещенности оценок коэффициентов тренда, она также сказывается на уменьшении эффективности оценок [Эконометрика, 2011, с. 66].