Modele analityczne:*składowe szeregu czas:trend+wahania przyp;*przesłanki:regularne zmiany dające się opisać f. Czasu, niezmienność trendu, stałość charakteru zmian, stabilność rozkładu składnika losowego;*mechanizm:reguła podst lub podst z poprawką, prog punktowe i rpzedziałowe;*horyzont prog krótkookresowe(reguła podst) i średniookresowe(reguła post z poprawką);*ocena dopuszczalności:błąd ex ante.*wady:ryzyko że prog będą oparte na modelu nieaktualnym, założenie o niezmienności mech rozwojowego zjawisk, Określenie trendu met analityczna polega na znależieniu funkcji f optymalnie w świetle przyjętych kryt oceny, pasującej do wyrazów szer czas zmiennej prog. Do oceny dopasowania modelu do danych empirycznych używa się na ogół współczynnika determinacji R2.najczęstsza jest met linowa, która jest stała wyznaczona przez kierunkowy współczynnik prostej b.beta-współ stałego przyr wart zmiennej prog w ciągu jednostki czasu. F o rosnącym tempie wzrostu:*f wykładnicza(właściowść-stałe tmepo wzrosu)*wilomian stopnia 2(zaleta-duża elastyczność ze wzgl na 3 parametry, odzwierciedla nieliniowe tendencje rozwojowe);*f potęgowa: (odpowiednia do opisu tendencji rozwojowych, które wykazują przebieg liniowy).Np.przedsięb wprow jakiś prod na rynek i popyt nań szybko wzrasta; F o malejącym temp: kiedy wzrost wart zmiennej prognozowanej przebiega coraz wolniej i zdąża do pewnego poziomu.*logarytmiczna*potęgowa wykładnik>0ale<1*wielomian odwrotnościowy*wielomian stopnia2; *w przyp gdy wzrost jest coraz wolniejszy i zdąża do pewnego poziomu f liniowo-odwrotnościowa oraz ilorazowa-stosunek 2 f liniowych(bardziej elastyczny, lepiej odzwierciedlający przyp wklęsłości)Np.gdy mamy do czyneinia z prod już istniejącymi na rynku, stopniowo wypieranymi przez nowe lepsze prod.Przedział prog- przedział liczbowy do którego ze z góry zadanym prawdop (p), zwanym wiarygodnością prog, należeć będzie przyszła wart prognozowanej zmiennej.Współ determinacji R2 – miara dopasowania liniowego modelu regresji do danych rzeczywistych, gdy parametry modelu są szacowane met najmniejszyc kwadratów, R2 przybiera wart[0,1]im>tym lepsze dopasowanie modelu, jeśli porów kilka modeli=skorygowany wsp determ; Współczynnik wyrazistości-inf jaka część śr wart zmiennej Y stanowi jej odchylenie standardowe reszt, jest charakterystyką zmienności losowej zmiennej Y, model tym lepszy im<wart w.
Współczynnik determinacji przyjmuje wartości z przedziału [ ] 1 ; 0 .
Informuje on, jaką część całkowitej zmienności zmiennej objaśnianej stanowi
zmienność wartości teoretycznych tej zmiennej, tj. część zdeterminowana przez
zmienne objaśniające. R2 przemnożony przez 100% mówi w ilu procentach
model wyjaśnia zmienność zmiennej objaśnianej. Dopasowanie modelu do
danych jest tym lepsze, im współczynnik determinacji jest bliższy jedności.
Odchylenie standardowe reszt modelu, które jest pierwiastkiem z ich wariancji okresla o ile wartości teoretyczne oszacowane na podstawie modelu roznia się srednio od wartości rzeczywistych yt.
Jaki procent średniej wartości zmiennej objaśnianej stanowi odchylenie standardowe
trijo4