То гипотеза о нормальном характере распределения отвергается

В случае попадания коэффициентов асимметрии и эксцесса в зону неопределенности (между полутора и двумя СКО) используются другие критерии, частности RS- критерий:

(1.24)

Где

и соответственно максимальный и минимальный уровни ряда остатков;

- среднеквадратическое отклонение ряда остатков .

Если расчетное значение RS попадает между табулированными границами с заданным уровнем вероятности, то гипотеза о нормальном распределении ряда остатков принимается. (Для n = 10 и 5%-ного уровня значимости этот интервал равен 2,7 - 3,7). В этом случае допустимо строить доверительный интервал прогноза.

Если все пункты проверки дают положительный результат, то выбранная трендовая модель является адекватной реальному ряду экономической динамики, и, следовательно, ее можно использовать для построения прогнозных оценок. В противном случае – модель надо улучшать.

Оценка точности модели

В статистическом анализе известно большое число характеристик точности. Наиболее часто в практической работе, кроме среднеквадратического отклонения, используются:

-максимальная по абсолютной величине ошибка

E_max = max| |;

-относительная максимальная ошибка

Е_отн = Е_max / Y_ср *100%

-средняя по модулю ошибка

|Е_ср| = (e(1) +... + e(n))/n

-средняя относительная по модулю ошибка

|Е_ср| _отн = |Е_ср| / Y_ср * 100% (1.25)

Эти показатели дают представление об абсолютной величине ошибки модели и о доле ошибки в процентном отношении к среднему значению результативного признака.

При использовании ретропрогноза - подхода, когда несколько последних уровней ряда оставляются в качестве проверочной последовательности - точность прогнозных оценок определяется на основе этих же показателей.