Прогнозирование на основе регрессионных моделей

Существует два вида прогнозов:

1) Точечный

2) Интервальный

Для получения точечного прогноза на основе корреляционно-регрессионных моделей необходимо знать соответствующие прогнозы всех входящих в адекватную модель факторов. Они могут быть непосредственно заданы исследователем экономического процесса. Кроме того, их можно получить различными способами, в том числе и с применением методики трендовых моделей. Это означает, что для каждого фактора, применяя тренд, следует получить точечный прогноз, а затем, подставив эти значения в уравнение регрессии, можно получить точечный прогноз корреляционно-регрессионной модели.

Интервальный прогноз предусматривает установление границ, внутри которых будет находиться прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости. Интервальный прогноз рассчитывается по формуле:

где n – число наблюдений, L – число шагов вперед, α – уровень значимости прогноза, – средняя квадратичная ошибка выборки , t_α – табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости α и для числа степеней свободы равного n-2, x_i – значение наблюдаемого факторного признака, - прогнозное значение факторного признака на L шагов вперед, – среднее значение i-ого признака.