Статистическое моделирование экономических показателей, страница 19

Рис.  2.7 Поле корреляции остатков от исследуемых показателей

Рис.  2.8 Поле корреляции остатков от исследуемых показателей

Отсутствие закономерности между случайными остатками и те6оретическими значениями результативного показателя с одной стороны, и с факторным признаком – с другой (Рис 2.7 и Рис. 2.8) позволяют сделать выводы о случайном характере остатков и об их независимости от рентабельности собственного капитала.

         Согласно данным, приведённым в таблице 26, можно сделать вывод о том, что требование гомоскедастичности остатков выполняется.

В таблице 26 представлены данные расчёта критерия Дарбина-Уотсона, который доказывает наличие или отсутствие автокорреляции остатков:

.

Таблица 27

Параметры d₁ и d_u при уровне значимости 5%, объеме выборки, равном 6, и одном факторе регрессионной модели составляют соответственно 0,61 и 1,40. Так как  расчётное значение  коэффициента Дарбина-Уотсона попадает во вторую зону (зону неопределённости), то гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков отклоняется.

3 Сглаживание динамических рядов

3.1 Аналитическое сглаживание

Аналитическое сглаживание предусматривает построение в аналитической форме уравнения тренда, единственным отличием которого от уравнения регрессии является то, что в качестве независимой переменной рассматривается время.

Для У:

Рис. 3.1

Рис. 3.2