IMsLinearRegressionTransform.PDLStatCoefficients

Синтаксис

PDLStatCoefficients(Coord: IMsFormulaTransformCoord; Index: Integer): IMsPDLCoefficients;

Параметры

Coord. Срез моделируемой переменной, для которого осуществляется расчет;

Index. Индекс лаговой переменной.

Описание

Свойство PDLStatCoefficients возвращает коэффициенты для лаговых переменных.

Комментарии

Перед получением коэффициентов они должны быть идентифицированы. Для этого используйте IMsStochasticMethod.Identify.

Пример

Для выполнения примера предполагается наличие контейнера моделирования с идентификатором CONT_MODEL. Контейнер содержит модель линейной регрессии (оценка МНК) с идентификатором MODEL, содержащей несколько факторов. Добавьте ссылки на системные сборки: Metabase, Ms, Stat.

Sub UserProc;
Var
    mb: IMetabase;
    ContModelDescr: IMetabaseObjectDescriptor;
    ModelObj: IMetabaseObject;
    pModel: IMsModel;
    pTransform: IMsFormulaTransform;
    pFormula: IMsFormula;
    pRegress: IMsLinearRegressionTransform;
    Term: IMsCompositeFormulaTerm;
    pPDLTerm: IMsPDLTermOptions;
    pVar: IMsFormulaTransformVariable;
    pCalc: IMsMethodCalculation;
    pCoord: IMsFormulaTransformCoord;
    PDLCoeff: IMsPDLCoefficients;
Begin
    mb := MetabaseClass.Active;
    ContModelDescr := mb.ItemById("CONT_MODEL");
    ModelObj := mb.ItemByIdNamespace("MODEL", ContModelDescr.Key).Edit;
    pModel := ModelObj As IMsModel;
    pTransform := pModel.Transform;
    pFormula := pTransform.FormulaItem(0);
    pRegress := pFormula.Method As IMsLinearRegressionTransform;
    Term := pRegress.Explanatories.Item(0);
    pPDLTerm := Term.CustomOptions As IMsPDLTermOptions;
    pPDLTerm.IsPDLTerm := True;
    pPDLTerm.LagLengthK := 3;
    pPDLTerm.PolinomialDegreeP := 1;
    pPDLTerm.PDLConstraint := PDLConstraintType.Both;
    ModelObj.Save;
    pCalc := pTransform.CreateCalculation;
    pCalc.Period.IdentificationStartDate := DateTime.ComposeDay(2000, 1, 1);
    pCalc.Period.IdentificationEndDate := DateTime.ComposeDay(2010, 12, 31);
    pCalc.Period.ForecastStartDate := DateTime.ComposeDay(2011, 1, 1);
    pCalc.Period.ForecastEndDate := DateTime.ComposeDay(2015, 12, 31);
    pVar := pTransform.Outputs.Item(0);
    pCoord := pTransform.CreateCoord(pVar);
    pRegress.Identify(pCalc, pCoord);
    PDLCoeff := pRegress.PDLStatCoefficients(pCoord, 0);
    Debug.WriteLine("Сумма коэффициентов: " + PDLCoeff.EstimatesSum.ToString);
    Debug.WriteLine("Сумма стандартных ошибок: " + PDLCoeff.StdErrSum.ToString);
    Debug.WriteLine("Сумма t-статистик: " + PDLCoeff.TStatSum.ToString);
End Sub UserProc;

После выполнения примера первый регрессор модели будет преобразован в лаговую переменную. Для переменной будут заданы лаг, степень полинома и тип ограничения. Модель будет сохранена, её коэффициенты будут идентифицированы, в окно консоли будут выведены коэффициенты созданной лаговой переменной.

См. также:

IMsLinearRegressionTransform