Читать «Как предсказать курс доллара. Расчеты в Excel для снижения риска проигрыша» онлайн - страница 15

Следует иметь в виду, что чем ближе значимость F к нулю, тем более обоснованным будет наш вывод о статистической значимости в целом всего уравнения регрессии. Причем, если значимость F меньше 0,01, то можно говорить о статистической значимости уравнения регрессии с 1% значимостью (или 99% уровнем надежности). Если значимость F больше 0,01, но меньше 0,05, то тогда говорят о статистической значимости уравнения регрессии с 5% значимостью (или 95% уровнем надежности).

Таблица 2.3. Дисперсионный анализ

Источник: расчеты автора

Правда, значимость F-критерия в данном случае дается Excel в экспоненциальном виде, который может быть непонятен для некоторых неискушенных в математике читателей. Для тех, кто хочет разобраться, хочу заметить, что число в экспоненциальном виде легко преобразовать в обычную цифру. Например, 1,60E+04=1*10^4=16000, а 1,60E-04 = 1*(1/10^4)=0,00016. При этом E+04 в данном случае означает умножение 1,60 на 104, а E-04 означает умножение 1,60 на 10-4 или (что одно и то же) умножение 1,60 на 1/104.

Тот, кто не хочет ломать голову над числом в экспоненциальном виде, может эту проблему решить, преобразовав формат данной ячейки с экспоненциального в числовой. С этой целью наведем курсор мышки на эту ячейку, и, щелкнув ее правой кнопкой, в появившемся диалоговом окне выберем опцию ФОРМАТ ЯЧЕЕК. После этого появится диалоговое окно ФОРМАТ ЯЧЕЕК, в котором нужно выбрать опцию ЧИСЛОВОЙ – см. рис. 2.2. В результате нам удастся выяснить, что значимость F=0,00. Следовательно, в данном случае значимость F меньше 0,01, то есть можно сделать вывод, об 1% статистической значимости этого уравнения регрессии с (или 99% уровнем надежности). Хочу обратить внимание читателей, что для большей надежности для целей прогнозирования лучше использовать уравнения регрессии со значимостью F меньше 0,01.

Рис. 2.2

В таблице 2.4 представлены коэффициенты уравнения регрессии и оценки их статистической значимости. При этом в разделе Коэффициенты цифра 32,10052 слева от Y-ПЕРЕСЕЧЕНИЕ в формуле линейного тренда: Y=AX+С обозначает исходный уровень (его также называют свободный член или константа), то есть дает числовое значение буквы С. А вот коэффициент 0,123085 слева от независимой переменной «Порядковый номер торгового дня» дает числовое значение буквы A в формуле линейного тренда.

Следовательно, в результате решения в Excel уравнения регрессии нами получена следующая формула для расчета линейного тренда (числовые значения после запятой округлены до четырех знаков):

Y = 0,1231X + 32,1005

Где: Y‑ курс доллара к рублю по итогам торгового дня, а X – порядковый номер торгового дня.