IModelling.Ols

Синтаксис

Ols(Input: ITimeSeries;

    Period: IMsPeriod;

    ConstantValue: Variant;

    AROrder: String;

    MAOrder: String;

    Casewise: MsCasewise;

    Explanatories: Array): Variant;

Параметры

Input. Моделируемая переменная;

Period. Период, на котором рассчитывается метод;

ConstantValue. Константа, используемая в расчётах;

AROrder. Порядок авторегрессии;

MAOrder. Порядок скользящего среднего;

Casewise. Метод обработки пропусков;

Explanatories. Объясняющие переменные.

Описание

Метод Ols осуществляет моделирование переменной линейной регрессией (оценка МНК).

Комментарий

Метод Ols следует использовать только при векторном режиме расчёта.

Особенности задания параметров:

Пример

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;

В результате 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 использования в выражениях

Выражение 1:

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 универсального редактора выражения в любом инструменте платформы, где он доступен.

Выражение 2:

Ols(X1, Null, Estimate, "1", "2;backcast.No", MsCasewise.Yes, X2, X3)

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.

См. также:

IModelling | Метод наименьших квадратов | База данных временных рядов: калькулятор, Линейная регрессия | Контейнер моделирования: модель «Линейная регрессии (оценка МНК)», редактирование регрессора/формулы