Прогнозирование цены компьютера Pentium 166 на 19 декабря 1997 г

rror.00315177373958Mean absolute error.05706002635321Sums of squares.48259413419920Mean squares.00778377635805Mean percentage error.12944834490985Mean abs. pers.1.26337346085392

График по Хольту с = 0.800

Exp.smoothing: SO=6.534 TO = 0.49 CASESMOOTHED SERIES16.12.973.45711117.12.973.42338318.12.973.39865519.12.973.355927 Модель Winters ( =0.300,=0.800)

Модель Уйнтерса при = 0.300

Exp.smoothing:Multipl.season(12) SO=6.433 TO = 0.52

TIME SERIES

Summury of errorLin.trend; no season; Alpha= 0.300 Delta=.100; Gamma=0.1 PENTIUM ErrorMean error.00850967552279Mean absolute error.13196744584935Sums of squares2.02519074270767Mean squares.03266436817876Mean percentage error.27239869561423Mean abs. pers.3.02001823889308

График по Уинтерсу с = 0.300

Exp.smoothing:Multipl.season(12) SO=6.433 TO = 0.52

CASESMOOTHED SERIES16.12.973.37301217.12.973.33716218.12.973.30901919.12.973.283079 Модель Уйнтерса при = 0.800

Exp.smoothing:Multipl.season(12) SO=6.433 TO = 0.52

TIME SERIES

Summury of errorLin.trend; no season; Alpha= 0.800 Delta=.100; Gamma=0.1 PENTIUM ErrorMean error.00387269483310Mean absolute error.06040575200437Sums of squares.54276104822497Mean squares.00875421046649Mean percentage error.14058659957529Mean abs. pers.1.32624409579650

График по Уинтерсу с = 0.800

Exp.smoothing:Multipl.season(12) SO=6.433 TO = 0.52

CASESMOOTHED SERIES16.12.973.45384117.12.973.42977718.12.973.40792819.12.973.380729

1) Модель Брауна ( =0.300,=0.800)

Модель Брауна может отображать развитие не только в виде линейной тенденции, нои в виде случайного процесса, не имеющего тенденции, а также ввиде изиеняющейся параболической тенденции. Модель Брауна при = 0.300

Exp.smoothing: SO=4.982 TIME SERIES

Summury of errorLin.trend; no season; Alpha= 0.300 PENTIUM ErrorMean error-.0780414476807Mean absolute error.1978141110028Sums of squares6.8610393089365Mean squares.1106619243377Mean percentage error-2.2104491142263Mean abs. pers.4.0726990990745График по Брауну с = 0.300

Exp.smoothing: SO=4.982

CASESMOOTHED SERIES16.12.973.53073617.12.973.53073618.12.973.53073619.12.973.530736 Модель Брауна при = 0.800

Exp.smoothing: SO=4.982 TIME SERIES

Summury of errorLin.trend; no season; Alpha= 0.300 PENTIUM ErrorMean error-.0298811251614Mean absolute error.08804695430620Sums of squares3.1058602054085Mean squares.05009465809765Mean percentage error-.90807550618029Mean abs. pers.1.70449937474829

График по Брауну с = 0.800

Exp.smoothing: SO=4.982

CASESMOOTHED SERIES16.12.973.50020317.12.973.50020318.12.973.50020319.12.973.500203 Прогнозирование по вышеуказанным моделям получается не совсем стабильным.

Регрессионная модель В экономической деятельности очень часто требуется не только получать прогнозные оценки исследуемого показателя, но и количественно охарактеризовать степень влияния на него других факторов. Рассматривая зависимость цены на компьютер Pentium166 и инфляции я получаю: REGRESSION SUMMARY for Dependent Variable: PENTIUM R=.68998993 RI=.47608611 Abjusted RI=.45593557 F(1,26)=23.626 p<.00005 std. Err of estimateN = 28BETASt.Err. of BETA BSt.Err. of B t(26) p-levelIntercpt6.701069.53780612.46001.000000Inf-6.899901.41953-.345470.071074-4.86071.000049