2015-05-18
1026
При этом вычисляют значения uxt, uyt, представляющие собой отклонения уровней Xt и Yt от их значений, рассчитанных по уравнениям трендов: 
и 
: 
, 
. Затем измеряют корреляцию между этими отклонениями (ux и uy), например, с помощью коэффициента корреляции:
.
Если предполагаемая функция регрессии линейная, то можно построить уравнение регрессии, измеряющее зависимость отклонения ux от отклонения 
. Параметры данного уравнения могут быть оценены с помощью МНК по формулам:
; 
.
То есть уравнение имеет вид: 
.
Содержательная интерпретация параметра этой модели затруднительна. Так, параметр b показывает, насколько в среднем за период отклонилось значение Y от тренда при отклонении X от своего тренда на 1 единицу измерения.
Однако данное уравнение регрессии можно использовать; для прогнозирования. Для этого необходимо определить трендовое значение факторного признака 
и оценить величину предполагаемого отклонения фактического значения X от трендового. Далее определяют по уравнению тренда Y значение 
. По уравнению регрессии отклонений от трендов находят величину 
. Затем находят точечный прогноз фактического значения Yt+1 по формуле: 
.
|
|
|
