-0。0000379 -1。1994
0。0002437 -0。0000330 0。8690
0。0002006 -0。0000431 1。3064
0。0001576 -0。0000430 0。9985
0。0001284 -0。0000293 0。6806
0。0000985 -0。0000299 1。0204
0。0000760 -0。0000225 0。7529
0。0000629 -0。0000131 0。5844
0。0000515 -0。0000114 0。8653
0。0000395 -0。0000119 1。0503
0。0000320 -0。0000075 0。6276
0。0000276 -0。0000045 0。5945
0。0000207 -0。0000069 1。5421
0。0000162 -0。0000045 0。6606
0。0000139 -0。0000023 0。4968
0。0000116 -0。0000023 1。0202
0。0000105 -0。0000011 0。4797
由表 2-3 可以看出,zt 的一阶差比率大致相同,因此可选用皮尔曲线模型。 zt 中的参数 a,b, c ,来*自-优=尔,论:文+网www.youerw.com
用 Minitab 软件对 zt 进行趋势分析:点击统计,选择时间序列下的趋势分析 ,选用 S 曲线 趋势模型并存储拟合值和预测值。趋势分析图见图 2-1:
变量
实际
拟合值
预测
曲线参数
截距 0。00121
渐近线 -0。00094
渐近率 1。22241
准确度度量
平均百分误差 (MAPE) 17。0917
平均绝对误差 (MAD) 0。0000
平均偏差平方和 0。0000
zt 趋势分析图由趋势分析,得出 zt的拟合方程:
化简得到方程:
zt 10。6914 18。9836 1。22241t
zt 1069。14 1898。36 1。22241t
于是,可得出修正曲线模型的参数:
a 1069。14,b 1898。36,c 1。22241
将估计得出的参数代入修正指数曲线模型,得房地产投资的预测模型为:
y 1069。14 1898。36 1。22241t
利用该模型算出拟合值,求得平均偏差平方和 S2 以及平均百分比误差 MAPE,考察模型的 拟合精度:
关于我国房地产投资的分析(3):http://www.youerw.com/jingji/lunwen_84383.html