Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Для порівняння побудуємо поліноміальний тренд із степенем<br />
полінома, рівній 2, тобто параболічну функцію. Одержуємо:<br />
2<br />
y = 3874, 9 − 1611, 2t + 239, 52t<br />
,<br />
2<br />
( R = 0, 9616; R = 0, 9248).<br />
Порівнюючи значення показників детермінації та множинної<br />
кореляції для лінійного та поліноміального трендів, стверджуємо, що<br />
параболічна функція є більш адекватною для відображення<br />
статистичної інформації про іноземні інвестиції.<br />
Розрахуємо прогнозні показники іноземних інвестицій,<br />
використовуючи параболічний тренд: 2008 р. – 28264,029 (млн. дол.);<br />
2009 – 33598,9 (млн. дол.); 2010 – 39412,82 (млн. дол.).<br />
17.1.2. Кореляційний аналіз<br />
Кореляційний аналіз є інструментом домінуючих кореляцій і їх<br />
лагів (затримок, відставань), періодичних повторювань в одному<br />
процесі Х (автокореляція) або між двома процесами X, Y<br />
(кроскореляція). Високі рівні кореляції можуть бути індикатором<br />
причинно-наслідкових зв’язків або взаємодій у середині одного<br />
процесу чи між двома процесами. Величина лага вказує на часову<br />
затримку у передачі взаємодії.<br />
Як відомо, в класичному означенні кореляційної функції на k-му<br />
кроці обчислюється коваріація між відрізком i = 1 , n − k першого ряду<br />
Х та відрізком i = k,<br />
n другого ряду Y, де використовуються середні<br />
значення повних рядів (а власне не цих відрізків), причому ділення<br />
проводиться не на один елемент відрізка (n–j), а на один елемент<br />
повного ряду (n). Далі ця «коваріація» нормується стандартним<br />
відхиленням повного ряду. В результаті отримуємо деяку величину,<br />
для котрої важко провести практичну інтерпретацію.<br />
Тому можливості класичного кореляційного аналізу обмежені<br />
дуже вузьким колом стаціонарних і ергодичних часових рядів, якими<br />
переважно не є випадки, що нас цікавлять. Дійсно, на послідовних<br />
кроках обчислень беруть участь усе спадна за розміром початкова<br />
ділянка першого ряду і кінцевий відрізок другого ряду, що<br />
скорочується. А це вже зовсім інші ряди із іншими статистичними<br />
властивостями. Тому знайдені значення кореляційної функції у<br />
випадку нестаціонарних часових рядів принципово не можливо<br />
порівняти та проінтегрувати. Аналітиків у плані кореляційного<br />
аналізу хвилює дослідження затримок у передачі впливу від одного<br />
542
Change language