зависимом материале, то в ходе такой проверки необходимо учи-
тывать число оцениваемых параметров А и А, в каждой из них.
Если оценка пПог решностей выполнялась на независимом материа-
ле, то в последующих расчетах значения 161 И Ё2 следует заменять
нулями.
Критерий 1
Данный критерий обладает максимально возможной мощно-
стью, если выполнены следующие условия.
1. Зависимость прогнозируемой величины от используемых
первой методикой предикторов описывается рассмотренной в раз-
деле 5.1 линейной регрессионной моделью, а ее прогноз по первой
методике определяется формулой вида (5.4).
2. Неоднозначность связи между прогнозируемой величиной и
используемыми в первой методике предикторами обусловлена
стационарным гауссовским случайным процессом &(1), у которого
отсутствует автокорреляция, и, следовательно, коэффициент кор-
реляции р) между величинами 5(0) и &(Е+1) равен нулю.
3. Вторая методика представляет упрощенный вариант первой
за счет сокращения числа предикторов, уменьшения числа слагае-
мых в формуле (5.4) или отказа от оценки части ее параметров за
счет использования их заранее заданного, например обобщенного,
значения. Такое упрощение формулы получения прогноза по вто-
рой методике можно выразить в виде предположения о Ттом, что
последние т параметров равны нулю: а;- .. = а, = 0.
4. Оценка параметров формулы выпуска прогноза по обеим
методикам и оценка погрешностей получаемого с их помощью
прогноза осуществляется по одному и тому же многолетнему ряду
значений прогнозируемой величины и ее предикторов, т. ©. выпол-
няется равенство М, = М, = М, = М.
5. Погрешности сравниваемых методик И, и И, определяют-
ся методом 4 с помощью формул (5.2) и (5.15), в которых число
параметров & заменяется величинами 
& =& и , = & -т соот-
ветственно, а коэффициент ;; в формуле (5.15) равен нулю.
104