<< Предыдущая

стр. 53
(из 65 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>

В данном случае модель имеет неплохие статистические показатели. Воз-
можно, есть варианты увеличения коэффициента детерминации R2. В силу значи-
тельного государственного вмешательства в экономику на рассматриваемом вре-
менном интервале можно сделать предположение, что существенное влияние на
исследуемые величины оказывают факторы, не имеющие количественного выра-
жения. Роль этих факторов можно отразить через фиктивные переменные.
Исследуя случайные отклонения от уравнения регрессии, можно заметить,
что с конца лета 1998 г. модель “уходит” от реальных данных. Анализируя дан-
ный период с точки зрения изменения экономических реалий Республики Бела-
русь, можно заметить, что данный период характеризуется значительной деваль-
вацией белорусского рубля, что является инфляционным фактором. Учесть дан-
ные изменения можно двумя способами.
1. Разбиением временного интервала на подынтервалы и оценки новых рег-
рессий для каждого из подынтервалов.
2. Введением фиктивной переменной в состав объясняющей переменных.

302
В данном случае в силу небольших объемов выборок для каждого из подын-
тервалов и повторяющихся периодов девальвации более предпочтительным пред-
ставляется второй вариант.
Таким образом, предлагается ввести в модель (12.58) в качестве объясняю-
щей переменной дополнительно фиктивную переменную D1, отражающую де-
вальвацию белорусского рубля более чем на 5% (D1 = 1, если девальвация превы-
сила 5 %; D1 = 0, в противном случае). Имеем:
CPIt = ?21.6 + 22.313·?EFt?1 + 0.709·CPIt?1 + 3.96·D1, (12.59)
(t) (?4.2) (4.4) (8.8) (3.7)
2
R = 0.85; h = 0.4778.

30

25

20

15

10
%




5

0

-5

-10
Май 96




Май 97




Май 98
Март 96




Март 97




Март 98




Март 99
Сентябрь 96




Сентябрь 97




Сентябрь 98
Ноябрь 96




Ноябрь 97




Ноябрь 98
Январь 96




Январь 97




Январь 98




Январь 99
Июль 96




Июль 97




Июль 98




ОСТАТКИ Расчетные значения ИНФЛЯЦИИ ИНФЛЯЦИЯ


Рис. 12.6
Все статистические характеристики модели получились хорошими, однако
2
коэффициент детерминации R вырос незначительно. Поэтому есть смысл попы-
таться поискать дополнительные объясняющие переменные.
Проводя дальнейший анализ остатков (рис.12.6) регрессии, мы видим, что
имеется определенная периодичность изменения инфляции: в январе каждого го-
да модель уходит от реальных данных. Также можно заметить, что трудности в
валютной сфере, имевшие место в сентябре 1998 г. и марте 1999 г. и приведшие к
закрытию дополнительной сессии на МВБ, также могли повлиять на инфляцию.
Таким образом, в качестве дополнительного шага можно предложить ввести фик-
тивные переменные D2 (D2 = 1 ? в январе месяце каждого года; D2 = 0 ? во всех
остальных месяцах) и D3 (D3 = 1 ? в сентябре 1998 г. и марте 1999 г., D3 = 0 ? во
всех остальных случаях).
Таким образом, имеем:
CPIt = ?24.149 + 27.684·?EFt?1 +0.703·CPIt?1 + 3.0639·D1+2.36934·D2+ 8.13595·D3,
(t) (-7) (7,2) (11.5) (3.7) (2) (5.5)
2
h = ?0.1372.
R = 0.9254; (12.60)

303
30

25

20

15

10
%




5

0

-5

-10
Май 96




Май 97




Май 98
Март 96




Март 97




Март 98




Март 99
Сентябрь 96




Сентябрь 97




Сентябрь 98
Ноябрь 96




Ноябрь 97




Ноябрь 98
Январь 96




Январь 97




Январь 98




Январь 99
Июль 96




Июль 97




Июль 98
ОСТАТКИ Расчетные значения ИНФЛЯЦИИ ИНФЛЯЦИЯ

Рис. 12.7
Последнее уравнение множественной линейной регрессии является удовле-
творительным по рассматриваемым критериям. Оно может быть использовано для
более глубокого понимания движущих сил исследуемого явления, а также кратко-
срочного прогноза.

Месяц, год CPIt Мt EFt Месяц, год CPIt Мt EFt

декабрь 95 3.9 17.9 241 август 97 1 46 186
январь 96 5.6 16.8 248 сентябрь 97 5 49.9 191
февраль 96 4 17.7 256 октябрь 97 3.2 51.9 189
март 96 2 19.2 259 ноябрь 97 1.8 53.4 186
апрель 96 1.5 19.9 248 декабрь 97 2.3 57.7 186
май 96 0.6 21.1 234 январь 98 3.9 55.3 181
июнь 96 2.3 21.4 234 февраль 98 3.1 57.6 180
июль 96 2 22.4 214 март 98 3.3 61.7 177

<< Предыдущая

стр. 53
(из 65 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>