ISm2SLS.Instrumental

Синтаксис

Instrumental: ISlSeries;

Описание

Свойство Instrumental определяет инструментальные переменные.

Комментарии

Для определения, будет ли использоваться константа в качестве инструментальной переменной, используйте свойство ISm2SLS.UseConstantAsInstrument.

Пример

Для выполнения примера добавьте ссылку на системную сборку Stat.

Sub UserProc;
Var
    TwoSLS: Sm2SLS;
    can, fra, ger, jpn, uk: Array[15] Of Double;
    C: IIntercept;
    MC: ICoefficients;
    X: ISlSerie;
    res,i: Integer;
Begin
    // Задаем значения переменных
    can[00] := Double.Nan; fra[00] := 4110; ger[00] := 3415; jpn[00] := 1475; uk[00] := 5320;
    can[01] := 6385; fra[01] := 4280; ger[01] := 3673; jpn[01] := 1649; uk[01] := 5484;
    can[02] := 6752; fra[02] := 4459; ger[02] := 4013; jpn[02] := Double.Nan; uk[02] := 5517;
    can[03] := 6837; fra[03] := 4545; ger[03] := 4278; jpn[03] := 1884; uk[03] := 5791;
    can[04] := 6495; fra[04] := 4664; ger[04] := 4577; jpn[04] := 1972; uk[04] := 5971;
    can[05] := 6907; fra[05] := Double.Nan; ger[05] := 5135; jpn[05] := 2108; uk[05] := Double.Nan;
    can[06] := 7349; fra[06] := 5195; ger[06] := 5388; jpn[06] := 2249; uk[06] := 6238;
    can[07] := 7213; fra[07] := 5389; ger[07] := 5610; jpn[07] := 2394; uk[07] := 6322;
    can[08] := 7061; fra[08] := 5463; ger[08] := Double.Nan; jpn[08] := 2505; uk[08] := 6340;
    can[09] := 7180; fra[09] := 5610; ger[09] := 6181; jpn[09] := 2714; uk[09] := 6569;
    can[10] := 7132; fra[10] := 5948; ger[10] := 6633; jpn[10] := 3052; uk[10] := 6813;
    can[11] := Double.Nan; fra[11] := 6218; ger[11] := 6910; jpn[11] := 3453; uk[11] := 6974;
    can[12] := 7473; fra[12] := 6521; ger[12] := 7146; jpn[12] := 3666; uk[12] := 6994;
    can[13] := 7722; fra[13] := 6788; ger[13] := 7248; jpn[13] := 4008; uk[13] := 7220;
    can[14] := 8088; fra[14] := 7222; ger[14] := 7689; jpn[14] := 4486; uk[14] := Double.Nan;
    // Создаем модель
    TwoSLS := New Sm2SLS.Create;
    // Задаем параметры периода идентификации
    TwoSLS.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
    TwoSLS.ModelPeriod.LastPoint := 10;
    // Задаем параметры периода прогнозирования
    TwoSLS.Forecast.LastPoint := 15;
    // Используем автоматическую оценку значения константы
    C:=TwoSLS.ModelCoefficients.Intercept;
    C.Mode := InterceptMode.AutoEstimate;
    // Задаем объясняемую переменную
    TwoSLS.Explained.Value := can;
    // Задаем объясняющие переменные
    X:=TwoSLS.Explanatories.Add;
    X.Value := fra;
    X.Name:= "fra";
    X:=TwoSLS.Explanatories.Add;
    X.Value := ger;
    X.Name:= "ger";
    // Используем константы в инструментальных переменных
    TwoSLS.UseConstantAsInstrument := True;
    // Задаем инструментальные переменные
    TwoSLS.Instrumental.Add.Value := jpn;
    TwoSLS.Instrumental.Add.Value := uk;
    // Задаем метод обработки пропусков
    TwoSLS.MissingData.Method := MissingDataMethod.AnyValue;
    // Выполняем расчёт и выводим результаты
    res := TwoSLS.Execute;
    If res <> 0 Then
        Debug.WriteLine(TwoSLS.Errors);
    Else    
        Debug.WriteLine(" === Коэффициенты модели ===");
        Debug.WriteLine("Константа: " + C.Estimate.ToString);
        MC := TwoSLS.ModelCoefficients.Coefficients;
        For i := 0 To MC.Estimate.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(TwoSLS.Explanatories.Item(i).Name + ": " + MC.Estimate[i].ToString);
        End For;
        Debug.WriteLine(" === Описательные статистики === ");
        Debug.WriteLine("Коэффициент детерминации: " + TwoSLS.SummaryStatistics.R2.ToString);
        Debug.WriteLine("Сумма квадратов остатков: " + TwoSLS.SummaryStatistics.SSR.ToString);
        Debug.WriteLine("Стандартная ошибка регрессии: " + TwoSLS.SummaryStatistics.SE.ToString);
        Debug.WriteLine("");
        Debug.WriteLine(" === Остатки модели === ");
        For i := 0 To TwoSLS.Residuals.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(i.ToString + " " + TwoSLS.Residuals[i].ToString);
        End For;
        Debug.WriteLine(" === Модельный ряд === ");
        For i := 0 To TwoSLS.Fitted.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(i.ToString + " " + TwoSLS.Fitted[i].ToString);
        End For;
        Debug.WriteLine(" === Прогнозный ряд === ");
        For i := 10 To TwoSLS.Forecast.Value.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(i.ToString + " " + TwoSLS.Forecast.Value[i].ToString);
        End For;
    End If;
End Sub UserProc;

В результате выполнения примера будет создана и рассчитана модель линейной регрессии заданной спецификации. Для оценки коэффициентов используется двухшаговый метод наименьших квадратов. Результаты расчёта будут выведены в окно консоли.

См. также:

ISm2SLS