IModelling.Ols

Ols(Context: Prognoz.Platform.Interop.Fore.ForeRuntimeContext;
Input: Prognoz.Platform.Interop.Ms.ITimeSeries;
Period: Prognoz.Platform.Interop.Ms.IMsPeriod;

Параметры

Context. Контекст. Параметр используется только в Fore.NET;

Period. Период, на котором рассчитывается метод. Если значение параметра Null, то метод рассчитывается на всём временном периоде;

ConstantValue. Константа, используемая в расчетах;

Описание

Метод Ols осуществляет моделирование переменной с помощью линейной регрессии (оценка МНК).

Комментарий

Метод Ols следует использовать только при векторном режиме расчета.

ConstantValue. Значение константы может быть задано пользователем, либо оценено автоматически. Для автоматической оценки значений используйте метод IModelling.Estimate. Если модель должна быть рассчитана без константы используйте метод IModelling.None.

AROrder, MAOrder. Параметры задаются в строковом виде. Укажите номера или диапазоны порядка авторегрессии/скользящего среднего, разделяя их запятыми. Диапазон порядка авторегрессии/скользящего среднего указывается через знак «-». Например: AROrder = "1-3,5".

MAOrder. Если задан порядок скользящего среднего, то можно использовать ретрополяцию при оценке его коэффициентов. По умолчанию ретрополяция используется. Если ретрополящию необходимо отключить, то параметр MAOrder должен содержать строку «backcast.No». Например: MAOrder = "1-4;backcast.No".

Explanatories. Термы, соответствующие переменным, указываются через запятую. Необходимо помнить, что число объясняющих переменных (m) должно удовлетворять неравенству: 0 < m < n-1 для модели с константой и 0 < m < n для модели без константы, где n - число наблюдений в моделируемой переменной.

Пример Fore

Для выполнения примера в репозитории предполагается наличие контейнера моделирования с идентификатором «MS». В данном контейнере содержится модель с идентификатором «MODEL_D», рассчитываемая методом детерминированного уравнения и содержащая более одного фактора.

Добавьте ссылки на системные сборки: Metabase, Ms.

Sub UserProc;
Var
    Mb: IMetabase;
    ModelSpace, ModelObj: IMetabaseObject;
    Transf: IMsFormulaTransform;
    Formula: IMsFormula;
    Model: IMsModel;
    Determ: IMsDeterministicTransform;
    TransVar: IMsFormulaTransformVariable;
    Slice: IMsFormulaTransformSlice;
    TermInfo: IMsFormulaTermInfo;
    Inp_1, Inp_2: String;
    Expr: IExpression;
Begin
    Mb := MetabaseClass.Active;
    ModelSpace := Mb.ItemById("MS").Bind;
    ModelObj := Mb.ItemByIdNamespace("MODEL_D", ModelSpace.Key).Edit;
    Model := ModelObj As IMsModel;
    Transf := Model.Transform;
    Formula := Transf.FormulaItem(0);
    Determ := Formula.Method As IMsDeterministicTransform;
    TransVar := Transf.Inputs.Item(0);
    Slice := TransVar.Slices.Item(0);
    TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
    TermInfo.Slice := Slice;
    TermInfo.Type := MsFormulaTermType.Pointwise;
    Inp_1 := TermInfo.TermInnerText;
    TransVar := Transf.Inputs.Item(1);
    Slice := TransVar.Slices.Item(0);
    TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
    TermInfo.Slice := Slice;
    TermInfo.Type := MsFormulaTermType.Pointwise;
    Inp_2 := TermInfo.TermInnerText;
    Expr := Determ.Expression;
    Expr.References := "Ms";
    Expr.AsString := "Ols(" + Inp_1 + ", SetPeriod(" +
        """" + "01.01.2000" + """" + "," + """" + "01.01.2015" + """" +
        "), Estimate, """ + "1" + """, """ + "" + """, MsCasewise.Yes, " + Inp_2 + ")";
    If Expr.Valid Then
        ModelObj.Save;
    Else
        Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
    End If;
End Sub UserProc;

После выполнения примера модель будет выполнять моделирование первой входной переменной с помощью линейной регрессии (оценка МНК) на периоде с 2000 по 2015 год. Значение константы будет оценено автоматически. Расчёт выполняется с применением обработки пропусков методом Casewise.

Пример Fore.NET

Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.

Imports Prognoz.Platform.Interop.Ms;
Imports Prognoz.Platform.Interop.ForeSystem;
…
Public Shared Sub Main(Params: StartParams);
Var
    Mb: IMetabase;
    ModelSpace, ModelObj: IMetabaseObject;
    Transf: IMsFormulaTransform;
    Formula: IMsFormula;
    Model: IMsModel;
    Determ: IMsDeterministicTransform;
    TransVar: IMsFormulaTransformVariable;
    Slice: IMsFormulaTransformSlice;
    TermInfo: IMsFormulaTermInfo;
    Inp_1, Inp_2: String;
    Expr: IExpression;
Begin
    Mb := Params.Metabase;
    ModelSpace := Mb.ItemById["MS"].Bind();
    ModelObj := Mb.ItemByIdNamespace["MODEL_D", ModelSpace.Key].Edit();
    Model := ModelObj As IMsModel;
    Transf := Model.Transform;
    Formula := Transf.FormulaItem[0];
    Determ := Formula.Method As IMsDeterministicTransform;
    TransVar := Transf.Inputs.Item[0];
    Slice := TransVar.Slices.Item[0];
    TermInfo := Transf.CreateTermInfo();
    TermInfo.Slice := Slice;
    TermInfo.Type := MsFormulaTermType.mfttPointwise;
    Inp_1 := TermInfo.TermInnerText;
    TransVar := Transf.Inputs.Item[1];
    Slice := TransVar.Slices.Item[0];
    TermInfo := Transf.CreateTermInfo();
    TermInfo.Slice := Slice;
    TermInfo.Type := MsFormulaTermType.mfttPointwise;
    Inp_2 := TermInfo.TermInnerText;
    Expr := Determ.Expression;
    Expr.References := "Ms";
    Expr.AsString := "Ols(" + Inp_1 + ", SetPeriod(" +
        """" + "01.01.2000" + """" + "," + """" + "01.01.2015" + """" +
        "), Estimate, """ + "1" + """, """ + "" + """, MsCasewise.Yes, " + Inp_2 + ")";
    If Expr.Valid Then
        ModelObj.Save();
    Else
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
    End If;
End Sub;

Пример использования в выражениях

Ols({Brazil|BCA[t]},SetPeriod("01.01.2002", "01.01.2015"), None,"","", MsCasewise.Yes,{China|BCA})

Результат: ряд Brazil|BCA будет смоделирован методом линейной регрессии (оценка МНК) на периоде с 2002 по 2016 год по следующим параметрам: константа не используется, порядки авторегрессии и скользящего среднего не заданы, объясняющая переменная - показатель China|BCA, расчёт выполняется с применением обработки пропусков методом Casewise.

Применение: можно использовать в формулах вычисляемых рядов базы данных временных рядов и в формулах моделей контейнера моделирования, основанных на атрибутах.

Результат: фактор X1 будет смоделирован методом линейной регрессии (оценка МНК) по следующим параметрам: константа оценена методом IModelling.Estimate, порядок авторегрессии - «1», порядок скользящего среднего «2», для оценивания коэффициентов скользящего среднего ретрополяция не используется, объясняющие переменные - факторы X2 и X3, расчёт выполняется с применением обработки пропусков методом Casewise.

Применение: можно использовать в формулах моделей контейнера моделирования, основанных на переменных.