 |
|
||||||||
|
|||||||||
 |
|
Взвешенная регрессиярегрессия, оценки коэффициентов которой получают минимизацией взвешенной суммы квадратов остатков. Применяется для отражения новейших тенденций изучаемого явления. При сохранении формы регрессионного уравнения вводится неравноценное отношение к ошибкам (остаткам) уравнения в начале и в конце выборочного периода: старые ошибки получают меньший вес, а ошибкам последних моментов придаются большие веса. Таким образом, веса становятся функцией времени. Эта функция характеризует «память» модели. Если изучаемый процесс претерпевает быстрые изменения, то и весовая функция должна быстро убывать (затухать) при движении от текущего момента в прошлое. Оптимальность весовой функции определяется минимумом суммы квадратов ошибок прогнозов на ретроспективных данных. |
|
