Toto kritérium nepostačuje pre výber najlepšieho modelu

5,výsledky simulácie ex post
Toto kritérium je tiež u všetkých modeloch skoro rovnaké ,kde odhadované a skutočné hodnoty sa pohybovali v rozmedzí od 1,4% po 5,07 Ţpercentuálne rozdiely v jednotlivých modeloch boli minimálne.

Na základe týchto kritérií som si vybral ako najlepší model tretí, a teda má najlepšiu vypovedaciu (prognostickú) schopnosť.

7 Prognózovanie na nasledujúcich 8 období

Pre prognózovanie som si vybral model s najväčšou prognostickou schopnosťou
Tento model mal kvartálne údaje za roky 1995 až 2003druhý kvartál.
Postup bude nasledovný:
· po odstránení autokorelácie si tento model uložím do pamäti ak rcprog,
· vytvorím časovú premennú t do druhého kvartálu roku 2005,
· nastavím si použitie obdobia od 1995q1 do 2003q2, vytvorím si lineárny model pre nezávislú premennú hdp v závislosti od času, ktorú si potom uložím do pamäti pod názvom rcrog1(takto to spravím so všetkými vysvetľujúcimi premenným a uložím si ich pod rcprog2 a rcprog3)
· nastavím si obdobie na prognózovaných osem nasledujúcich kvartálov a na základe lineárneho modelu časového trendu nezávislej premennej hdp, saldo, infl odhadnem jej hodnoty.
· vytlačím si naprognózované hodnoty
· to isté spravím aj zo závislou premennou


3> regress kurz hdp infl saldo


REGRESS : dependent variable is KURZ

Using 1995Q1-2003Q2


Variable Coefficient Std Err T-stat Signf

^CONST 20.8840 3.52122 5.93089 .000
HDP .102038 .202060E-01 5.04987 .000
INFL .297117 .101722 2.92087 .007
SALDO -.605913E-01 .270658E-01 -2.23867 .033


Equation Summary
No. of Observations = 34 R2= .5560 (adj)= .5116
Sum of Sq. Resid. = 89.3637 Std. Error of Reg.= 1.72592
Log(likelihood) = -64.6719 Durbin-Watson = .95575
Schwarz Criterion = -71.7246 F ( 3, 30) = 12.5222
Akaike Criterion = -68.6719 Significance = .000018

4> corc kurz hdp infl saldo


CORC : dependent variable is KURZ

Using 1995Q1-2003Q2


Variable Coefficient Std Err T-stat Signf

^CONST 41.3991 4.33157 9.55754 .000
HDP .387705E-02 .203724E-01 .190309 .850
INFL -.584785E-01 .883856E-01 -.661629 .513
SALDO -.110760E-01 .111800E-01 -.990690 .330
^RHO .909229 .724679E-01 12.5466 .000


Equation Summary
No. of Observations = 33 R2= .8500 (adj)= .8345
Sum of Sq. Resid. = 29.1005 Std. 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

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}))

6> recover rcprog foreq
7> use 1995q1 2003q2
8> time t
9> se 1995q1 2005q2


*** SERIOUS 66: Command SE at line 9.
*** Command name not recognized: "SE"

10> use 1995q1 2005q2
11> time t
12> use 1995q1 2003q2
13> regress hdp t


REGRESS : dependent variable is HDP

Using 1995Q1-2003Q2


Variable Coefficient Std Err T-stat Signf

^CONST 141.330 2.35203 60.0884 .000
T 1.40602 .117236 11.9931 .000


Equation Summary
No. of Observations = 34 R2= .8180 (adj)= .8123
Sum of Sq. Resid. = 1439.30 Std.