Нашли ошибку? Выделите
текст с ошибкой и нажмите кнопку "Сообщить об ошибке"
или CTRL+ENTER.
Справочная
система на версию 10.1
от 27/06/2023,
© ООО «ФОРСАЙТ»,
AdditionalRegressors: ISlSeries;
Свойство AdditionalRegressors возвращает дополнительные регрессоры.
Если выбран метод DOLS, то дополнительные регрессоры игнорируются.
Для получения коинтегрирующих и детерминированных регрессоров используйте свойства ISmCointegratingRegression.CointegratingRegressors и ISmCointegratingRegression.DeterministicRegressors.
Для выполнения примера добавьте ссылку на системную сборку Stat.
Sub UserProc;
Var
CointReg: SmCointegratingRegression;
x: ISlSerie;
can, fra, ger, ita, jpn, uk, us: Array[20] Of Double;
ar: Array Of Double;
i, j, res, FirstPoint, LastPoint: Integer;
str: String;
Begin
CointReg := New SmCointegratingRegression.Create;
// значения переменных
can[00] := 6209; fra[00] := 4110; ger[00] := 3415; ita[00] := 2822; jpn[00] := 1475; uk[00] := 5320; us[00] := 8680;
can[01] := 6385; fra[01] := 4280; ger[01] := 3673; ita[01] := 3023; jpn[01] := 1649; uk[01] := 5484; us[01] := 9132;
can[02] := 6752; fra[02] := 4459; ger[02] := 4013; ita[02] := 3131; jpn[02] := 1787; uk[02] := 5517; us[02] := 9213;
can[03] := 6837; fra[03] := 4545; ger[03] := 4278; ita[03] := 3351; jpn[03] := 1884; uk[03] := 5791; us[03] := 9450;
can[04] := 6495; fra[04] := 4664; ger[04] := 4577; ita[04] := 3463; jpn[04] := 1972; uk[04] := 5971; us[04] := 9177;
can[05] := 6907; fra[05] := 4861; ger[05] := 5135; ita[05] := 3686; jpn[05] := 2108; uk[05] := 6158; us[05] := 9756;
can[06] := 7349; fra[06] := 5195; ger[06] := 5388; ita[06] := 3815; jpn[06] := 2249; uk[06] := 6238; us[06] := 9756;
can[07] := 7213; fra[07] := 5389; ger[07] := 5610; ita[07] := 3960; jpn[07] := 2394; uk[07] := 6322; us[07] := 9724;
can[08] := 7061; fra[08] := Double.Nan; ger[08] := 5787; ita[08] := 4119; jpn[08] := 2505; uk[08] := 6340; us[08] := 9476;
can[09] := 7180; fra[09] := 5610; ger[09] := 6181; ita[09] := 4351; jpn[09] := 2714; uk[09] := 6569; us[09] := 9913;
can[10] := Double.Nan; fra[10] := 5948; ger[10] := 6633; ita[10] := 4641; jpn[10] := Double.Nan; uk[10] := 6813; us[10] := 9974;
can[11] := Double.Nan; fra[11] := 6218; ger[11] := 6910; ita[11] := 5008; jpn[11] := Double.Nan; uk[11] := 6974; us[11] := 10046;
can[12] := Double.Nan; fra[12] := 6521; ger[12] := 7146; ita[12] := 5305; jpn[12] := Double.Nan; uk[12] := 6994; us[12] := 10467;
can[13] := 7722; fra[13] := 6788; ger[13] := 7248; ita[13] := 5611; jpn[13] := 4008; uk[13] := 7220; us[13] := 10740;
can[14] := 8088; fra[14] := 7222; ger[14] := 7689; ita[14] := 5693; jpn[14] := 4486; uk[14] := 7570; us[14] := 11157;
can[15] := 8516; fra[15] := 7486; ger[15] := 8046; ita[15] := 5804; jpn[15] := 4663; uk[15] := 7686; us[15] := 11738;
can[16] := 8941; fra[16] := 7832; ger[16] := 8143; ita[16] := 6121; jpn[16] := 5115; uk[16] := 7811; us[16] := 12274;
can[17] := 9064; fra[17] := 8153; ger[17] := 8064; ita[17] := 6546; jpn[17] := 5655; uk[17] := 8012; us[17] := 12450;
can[18] := 9380; fra[18] := 8468; ger[18] := 8556; ita[18] := 6918; jpn[18] := 6358; uk[18] := 8265; us[18] := 12874;
can[19] := 9746; fra[19] := 9054; ger[19] := 9177; ita[19] := 7349; jpn[19] := 6995; uk[19] := 8326; us[19] := 13135;
// период идентификации
CointReg.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
CointReg.ModelPeriod.LastPoint := 15;
// начальная и последняя
точка прогноза
CointReg.Forecast.FirstPoint := 15;
CointReg.Forecast.LastPoint := 20;
// исходный ряд
CointReg.Explained.Value := can;
// коинтегрирующие регрессоры
CointReg.CointegratingRegressors.Clear;
x := CointReg.CointegratingRegressors.Add;
x.Value := fra;
x := CointReg.CointegratingRegressors.Add;
x.Value := jpn;
// детерминированные регрессоры
x := CointReg.DeterministicRegressors.Add;
x.Value := ger;
x := CointReg.DeterministicRegressors.Add;
x.Value := uk;
// дополнительные регрессоры
CointReg.AdditionalRegressors.Clear;
x := CointReg.AdditionalRegressors.Add;
x.Value := ita;
x := CointReg.AdditionalRegressors.Add;
x.Value := us;
// спецификация тренда
CointReg.TrendSpecification := TrendSpecificationType.ConstLinear;
// метод оценивания
CointReg.EstimationMethod := CREstimationMethodType.FMOLS;
// использование конечных разностей
CointReg.UseDifferencedData := True;
// метод обработки пропусков
CointReg.MissingData.Method := MissingDataMethod.Casewise;
// учет при расчете доверительных границ, что коэффициенты найдены приблизительно
CointReg.Forecast.CoefUncertaintyInSECalc := True;
// расчет модели и вывод результатов
res := CointReg.Execute;
Debug.WriteLine(CointReg.Errors);
FirstPoint := CointReg.Forecast.FirstPoint;
LastPoint := CointReg.Forecast.LastPoint;
For i := 0 To CointReg.WarningsCount - 1 Do
Debug.WriteLine(CointReg.Warnings[i]);
End For;
Debug.WriteLine("Коинтегрирующие коэффициенты модели: ");
Debug.Indent;
For i := 0 To CointReg.CointegratingCoefficients.Estimate.Length - 1 Do
Debug.WriteLine(CointReg.CointegratingCoefficients.Estimate[i].ToString + " " +
CointReg.CointegratingCoefficients.StandardError[i].ToString + " " +
CointReg.CointegratingCoefficients.TStatistic[i].ToString + " " +
CointReg.CointegratingCoefficients.Probability[i].ToString);
End For;
Debug.Unindent;
Debug.WriteLine("Детерминированные коэффициенты модели:");
Debug.Indent;
For i := 0 To CointReg.DeterministicCoefficients.Estimate.Length - 1 Do
Debug.WriteLine(CointReg.DeterministicCoefficients.Estimate[i].ToString + " " +
CointReg.DeterministicCoefficients.StandardError[i].ToString + " " +
CointReg.DeterministicCoefficients.TStatistic[i].ToString + " " +
CointReg.DeterministicCoefficients.Probability[i].ToString);
End For;
Debug.Unindent;
Debug.WriteLine("Характеристики модели");
Debug.Indent;
Debug.WriteLine("Коэффициент детерминации: " + CointReg.SummaryStatistics.R2.ToString);
Debug.WriteLine("Скорректированный коэффициент детерминации: " + CointReg.SummaryStatistics.AdjR2.ToString);
Debug.WriteLine("Стандартная ошибка регрессии: " + CointReg.SummaryStatistics.SE.ToString);
Debug.WriteLine("Сумма квадратов остатков: " + CointReg.SummaryStatistics.SSR.ToString);
Debug.WriteLine("Статистика Дарбина-Уотсона: " + CointReg.SummaryStatistics.DW.ToString);
Debug.Unindent;
Debug.WriteLine("Ковариационная матрица: ");
Debug.Indent;
For i := 0 To CointReg.CovarianceMatrix.GetUpperBound(1) Do
str := "";
For j := 0 To CointReg.CovarianceMatrix.GetUpperBound(2) Do
str := str + (CointReg.CovarianceMatrix[i, j] As Double).ToString + " ";
End For;
Debug.WriteLine(str);
End For;
Debug.Unindent;
ar := CointReg.Explained.Value;
ar[0] := Double.Nan;
Debug.WriteLine("Стандартное отклонение: " + Statistics.StDev(ar).ToString);
Debug.WriteLine("Модельный ряд");
Debug.Indent;
For i := 0 To CointReg.Fitted.Length - 1 Do
Debug.Write(i.ToString + " ");
Debug.WriteLine(CointReg.Fitted[i]);
End For;
Debug.Unindent;
Debug.WriteLine("Ряд остатков");
Debug.Indent;
For i := 0 To CointReg.Residuals.Length - 1 Do
Debug.Write(i.ToString + " ");
Debug.WriteLine(CointReg.Residuals[i]);
End For;
Debug.Unindent;
Debug.WriteLine("Прогнозный ряд");
Debug.Indent;
For i := FirstPoint To LastPoint - 1 Do
Debug.WriteLine(i.ToString + " " + CointReg.Forecast.Value[i].ToString);
End For;
Debug.Unindent;
Debug.WriteLine("Верхняя доверительная граница:");
Debug.Indent;
For i := FirstPoint To LastPoint - 1 Do
Debug.WriteLine(i.ToString + " " + CointReg.Forecast.UpperConfidenceLevel[i].ToString);
End For;
Debug.Unindent;
Debug.WriteLine("Нижняя доверительная граница:");
Debug.Indent;
For i := FirstPoint To LastPoint - 1 Do
Debug.WriteLine(i.ToString + " " + CointReg.Forecast.LowerConfidenceLevel[i].ToString);
End For;
Debug.Unindent;
End Sub UserProc;
В результате выполнения примера в окно консоли будут выведены коинтегрирующие и детерминированные коэффициенты модели, характеристики модели, ковариационная матрица, стандартное отклонение, модельный ряд, ряд остатков, прогнозный ряд и верхняя и нижняя доверительные границы.
См. также: