Вместе с тем вывод итогов как в Excel, так и в EViews для этого уравнения свидетельствует, что величина P-значений включенных в него коэффициентов далеко не одинакова (см. табл. 3.2 и 3.3). Так, Р-значения для коэффициентов регрессии факторных переменных USDollar(-l) и USDollar(-2) практически равны нулю, что свидетельствует об их статистической значимости с 99 %-ным уровнем надежности. А вот Р-значение для коэффициента свободного члена (константы) этого уравнения регрессии равно 0,037226, что свидетельствует о его статистической значимости лишь с 95 %-ным уровнем надежности (точнее сказать, с 96,28 %-ным уровнем надежности: 100 %-3,72 %).
Следовательно, чтобы повысить точность наших прогнозов, мы попробуем решить уравнение регрессии, исключив из формулы (3.14) статистически менее значимый свободный член. С этой целью необходимо воспользоваться алгоритмом действий № 6 «Как решить уравнение регрессии в EViews» (см. главу 3), но при выборе параметров оцениваемой статистической модели (см. шаг 3 этого алгоритма) мини-окно EQUATION SPECIFICATION нужно заполнить следующим образом:
USDollar USDollar(-l) USDollar(-2). (4.1)
Фактически в буквенной форме формула (4.1) приобретет следующий вид:
USDOLLAR = а × USDOLLAR(-l) + b × USDOLLAR(-2). (4.2)
Причем, введя спецификацию (4.1) в EViews, мы тем самым даем программе задание оценить коэффициенты а и b из формулы (4.2). В результате EViews выдает итоги, которые заносятся в табл. 4.1. На основе данных этой таблицы мы получаем уравнение авторегрессии 2-го порядка AR(2) без константы со следующими параметрами:
USDOLLAR = 1,321092 × USDOLLAR(-l) — 0,319415 × USDOLLAR(-2), (4.3)
где USDollar — зависимая переменная, курс доллара США;
USDollar(-l) — независимая переменная, курс доллара США с лагом в один месяц;
USDollar(-2) — независимая переменная, курс доллара США с лагом в два месяца.
Экономическая интерпретация этого уравнения авторегрессии 2-го порядка следующая: во-первых, в период с июня 1992 г. по апрель 2010 г. рост на 1 руб. курса доллара в текущем месяце приводил к повышению прогнозируемого курса доллара в будущем месяце в среднем на 1,3210 руб.; во-вторых, одновременно с этим рост курса доллара в прошлом месяце приводил к снижению прогнозируемого курса доллара в будущем месяце в среднем на 0,3194 руб.
Судя по табл. 4.1, все коэффициенты в этом уравнении имеют Р-значения (Prob.) = 0, а следовательно, можно сделать вывод, что они значимы с 99 %-ным уровнем надежности. Вполне очевидно, этого нам удалось добиться благодаря тому, что мы убрали из уравнения авторегрессии свободный член. Но как этот факт повлиял в целом на прогностические качества этой статистической модели?
