Error of Reg.= 1.00173
Log(likelihood) = -44.7501 Durbin-Watson = 1.57235
Schwarz Criterion = -51.7431 F ( 3, 29) = 54.7695
Akaike Criterion = -48.7501 Significance = .000000
Autocorrelation Estimation Summary
Initial Rho(1) = .00000 Final Rho(1) = .90923
Std Error of Rho(1) = .07247 t-value (sig) = 12.547 ( .000)
Convergence at iteration 5
p ^foreq
EQUATION ^FOREQ &
KURZ=41.39912+.003877054*HDP+(-.058478494)*INFL+(-.01107596)*SALDO+ &
.909228952*(KURZ{-1}-(((41.39912+.003877054*HDP{-1})+(-.058478494)*INFL &
{-1})+(-.01107596)*SALDO{-1}))
Môžem konštatovať že odstránením autokorelácie resp. neviem o nej rozhodnúť (dl
Simulácia ex post na posledné 4 obdobia
Nastavenie posledných štyroch kvartálov
use 2002q3 2003q2
Using 1995Q1-2003Q2
Vypísanie modelovaných a skutočných hodnôt
p ^yfit kurz
^YFIT KURZ
2002Q3 42.9077 43.8340
2002Q4 43.8236 41.7100
2003Q1 41.1450 41.7990
2003Q2 41.7973 41.2210
Porovnanie skutočných hodnôt a hodnôt na základe odhadnutého modelu
compare ^yfit kurz
2002Q3 2002Q4 2003Q1 2003Q2
^YFIT 42.9077 43.8236 41.1450 41.7973
KURZ 43.8340 41.7100 41.7990 41.2210
Difference -.926305 2.11357 -.653983 .576301
Pct. Difference 2.11% 5.07% 1.56% 1.40%
Ako vidieť odhadnuté a skutočné hodnoty sa od seba moc nelíšia až na štvrtý štvrťrok 2002.
5 Model s funkčným tvarom log-log
Na vytvorenie modelu s funkčným tvarom log – log použijem prvý jednorovnicový lineárny model. Model log-log má všeobecný tvar:
Yt = ß0. xtß1. eut Ţ Ln yt = ln ß0 + ß1 ln xt + ut
Pre tento model si musím zaviesť nové premenné, ktoré budú rovné logaritmu pôvodných premenných v treťom lineárnom modeli.
kurz bude pomenovaný kurz1 Ţ kurz1= ln(kurz)
hdp bude pomenované hdp1 Ţ hdp1= ln(hdp)
infl bude pomenovaná infl1 Ţ infl1= ln(infl)
Výstup zo soritecu:
17> regress kurz1 hdp1 infl1
REGRESS : dependent variable is KURZ1
Using 1995Q1-2003Q2
Variable Coefficient Std Err T-stat Signf
^CONST 1.28448 .456262 2.81523 .009
HDP1 .461015 .868130E-01 5.31044 .000
INFL1 .361965E-01 .195890E-01 1.84779 .074
Equation Summary
No. of Observations = 34 R2= .4771 (adj)= .4434
Sum of Sq. Resid. = .630699E-01 Std.
