In order to develop a regression mo

In order to develop a regression model, we used London PM Fix for the gold price i.e., the dependent variable. Eight factors were identified to have influenced the gold price as independent variables in the regression model. These factors are the Reuters Commodity Research Bureau (CRB) index, EUROUSD foreign exchange rate, inflation rate, money supply
(M1), New York Stock Exchange (NYSE) composite index, Standard and Poor’s 500 (S and P 500), treasury
bills (T-BILLS) and US Dollar index (USDX). In the process of developing a forecasting model using MLR, there are two main problems: multicollinearity and correlated error terms. s. In this study, stepwise regression is used in an attempt to remove the correlation between the independent variables. The stepwise procedures had successfully solved the problem of multicollinearity by reducing the total number of independent variables to four. The variables selected by stepwise regression are CRB, EUROUSD, INF and M1. The total variance explained slightly increases by 0.5% as we applied
stepwise procedure. In this study, we attempt to remove the correlated error terms. Prais-Winsten procedures
were used to estimate the regression coefficients. We found that this procedure successfully solved the problem of correlated error terms. Note that the total variance explained does not significantly decrease. Thus, we concluded that Prais-Winsten procedure is useful in removing the problem of correlated error terms. The forecasting model obtained using MLR shows that in forecasting the next month average gold price, we have to look into four key factors namely the
CRB index, EUROUSD exchange rate, inflation rate and money supply (M1). Besides that, we have to consider the effects of significant lag in the cause-andeffect process. This study shows that for the CRB index and EUROUSD exchange rate, we need to incorporate one lag and for inflation rate and money supply (M1) we need two lags. It is worth noting that three out of four of these factors are economy indicator for the United States. They are EUROUSD exchange rate,
inflation rate and money supply (M1) in US.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การพัฒนาแบบจำลองถดถอย เราใช้แก้ไข PM ลอนดอนสำหรับราคาทองคำขึ้นอยู่กับตัวแปรเช่น ปัจจัยที่ 8 ได้ระบุให้มีมีอิทธิพลต่อราคาทองคำเป็นตัวแปรอิสระในแบบจำลองถดถอย ปัจจัยเหล่านี้คือ ดัชนีรอยเตอร์ชุดวิจัยสำนัก (crb ข้ามแบ) EUROUSD อัตราแลกเปลี่ยนเงินตรา อัตราเงินเฟ้อ เงิน(M1), ตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์ก (NYSE) ดัชนีคอมโพสิต มาตรฐานและแย่ของ 500 (S และ P 500), ธนารักษ์สูตร (สูตร T) และดัชนีดอลลาร์ (USDX) ระหว่างการพัฒนาโมเดลการคาดการณ์โดยใช้ MLR มีสองปัญหาหลัก: multicollinearity และเงื่อนไขข้อผิดพลาด correlated เอสในการศึกษานี้ stepwise ถดถอยกันในความพยายามเอาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ ขั้นตอน stepwise ได้สำเร็จแก้ไขปัญหา multicollinearity โดยการลดจำนวนตัวแปรอิสระทั้งหมดสี่ ตัวแปรที่เลือก โดย stepwise ถดถอยมี crb ข้ามแบ EUROUSD, INF และ M1 ผลต่างรวมอธิบายเล็กน้อยเพิ่มขึ้น 0.5% ขณะที่เราใช้ขั้นตอน stepwise ในการศึกษานี้ เราพยายามเอาข้อผิดพลาด correlated กระบวนการ Prais-Winstenใช้การประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย เราพบว่า ขั้นตอนนี้สำเร็จแก้ไขปัญหาข้อผิดพลาด correlated หมายเหตุผลต่างรวมอธิบายไม่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้น เราสรุปว่า กระบวนการ Prais-Winsten มีประโยชน์ในการเอาปัญหาของข้อผิดพลาด correlated โมเดลการคาดการณ์ที่ได้ใช้ MLR แสดงว่า ในการคาดการณ์ถัดไปเดือนทองราคาเฉลี่ย เราต้องดูใน 4 ปัจจัยที่สำคัญได้แก่การCrb ข้ามแบดัชนี EUROUSD อัตราแลกเปลี่ยน อัตราเงินเฟ้อ และการจัดหาเงิน (M1) นอกจากนั้น เราต้องพิจารณาผลของความล่าช้าที่สำคัญในกระบวนการ andeffect สาเหตุ การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่า crb ข้ามแบดัชนีและอัตราแลกเปลี่ยน EUROUSD เราจำเป็นต้องรวมความล่าช้าหนึ่ง และสำหรับอัตราเงินเฟ้อและการจัดหาเงิน (M1) เราต้อง lags สอง ได้เร็ว ๆ นี้สามจาก 4 ปัจจัยเหล่านี้บ่งชี้เศรษฐกิจในสหรัฐอเมริกา มีอัตราแลกเปลี่ยน EUROUSDอัตราเงินเฟ้อและเงินซัพพลาย (M1) ในสหรัฐอเมริกา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อที่จะพัฒนารูปแบบการถดถอยเราใช้การแก้ไขปัญหาลอนดอน PM สำหรับเช่นราคาทองคำที่ขึ้นอยู่กับตัวแปร แปดปัจจัยที่ถูกระบุว่าจะมีอิทธิพลต่อราคาทองคำเป็นตัวแปรอิสระในตัวแบบถดถอย ปัจจัยเหล่านี้มีรอยเตอร์ Commodity สำนักวิจัย (CRB) ดัชนีอัตราแลกเปลี่ยน EUROUSD ต่างประเทศอัตราเงินเฟ้อปริมาณเงิน
(M1) ตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์ก (NYSE) ดัชนีคอมโพสิต, สแตนดาร์ดแอนด์พัวร์ 500 (S และ P 500)
การบริหารเงินค่าใช้จ่าย(T ตั๋วเงิน) และสหรัฐอเมริกาดัชนีดอลลาร์ (USDX) ในขั้นตอนของการพัฒนารูปแบบการพยากรณ์โดยใช้อัตราดอกเบี้ย MLR มีสองปัญหาหลักพหุและเงื่อนไขข้อผิดพลาดที่มีลักษณะร่วมกัน s ในการศึกษานี้ถดถอยแบบขั้นตอนที่ใช้ในความพยายามที่จะเอาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ ขั้นตอนขั้นตอนได้ประสบความสำเร็จในการแก้ไขปัญหาของการพหุโดยการลดจำนวนของตัวแปรอิสระสี่ ตัวแปรที่เลือกโดยการถดถอยแบบขั้นตอนมี CRB, EUROUSD, INF และ M1 ความแปรปรวนรวมอธิบายเล็กน้อยเพิ่มขึ้น 0.5%
ในขณะที่เราใช้ขั้นตอนแบบขั้นตอน ในการศึกษานี้เราพยายามที่จะลบคำข้อผิดพลาดที่มีลักษณะร่วม ขั้นตอนการ Prais-Winsten
ถูกนำมาใช้ในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย เราพบว่าขั้นตอนนี้ประสบความสำเร็จในการแก้ไขปัญหาที่เกิดจากข้อผิดพลาดในแง่ความสัมพันธ์ โปรดทราบว่าอธิบายความแปรปรวนรวมไม่ได้ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้นเราจึงสรุปได้ว่าขั้นตอนการ Prais-Winsten จะเป็นประโยชน์ในการลบปัญหาที่เกิดจากข้อผิดพลาดในแง่ความสัมพันธ์ รูปแบบการพยากรณ์ที่ได้รับโดยใช้อัตราดอกเบี้ย MLR แสดงให้เห็นว่าการคาดการณ์ในเดือนถัดไปราคาทองคำเฉลี่ยเราจะต้องมองเข้าไปในปัจจัยสี่ที่สำคัญ ได้แก่
ดัชนี CRB, EUROUSD อัตราแลกเปลี่ยน, อัตราเงินเฟ้อและปริมาณเงิน (M1) นอกจากนั้นเราจะต้องพิจารณาผลกระทบของความล่าช้าอย่างมีนัยสำคัญในกระบวนการสาเหตุ andeffect การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นว่าสำหรับดัชนี CRB EUROUSD และอัตราแลกเปลี่ยนที่เราต้องการที่จะรวมเป็นหนึ่งในความล่าช้าและอัตราเงินเฟ้อและปริมาณเงิน (M1) เราต้องสองล่าช้า มันเป็นที่น่าสังเกตว่าสามในสี่ของปัจจัยเหล่านี้เป็นตัวบ่งชี้เศรษฐกิจของประเทศสหรัฐอเมริกา พวกเขาเป็น EUROUSD อัตราแลกเปลี่ยน,
อัตราเงินเฟ้อและปริมาณเงิน (M1) ในสหรัฐอเมริกา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อพัฒนาแบบจำลองการถดถอย เราใช้ลอนดอน PM แก้ไขราคาทองคำได้แก่ ตัวแปรตาม แปดด้านระบุที่จะมีอิทธิพลต่อราคาทองคำในฐานะตัวแปรอิสระในสมการถดถอยแบบ ปัจจัยเหล่านี้เป็นสำนักวิจัยสินค้าโภคภัณฑ์รอยเตอร์ ( CRB ) ดัชนีอัตราเงินเฟ้อ eurousd อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ , จัดหาเงิน
( M1 )ตลาดหุ้นนิวยอร์ก ( NYSE ) ดัชนีคอมโพสิต , มาตรฐานและแย่ของ 500 ( S และ P 500 ) , คลัง
ตั๋ว ( ตั๋วเงิน - T ) และดัชนีค่าเงินดอลลาร์ ( USDX ) ในขั้นตอนของการพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์การใช้ MLR มีสองปัญหาหลัก : ข้อมูลมีเงื่อนไขข้อผิดพลาด s . ในการศึกษานี้ใช้ Stepwise Regression ในความพยายามที่จะเอาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระวิธีการแก้ไขปัญหาของนักเรียน มีความสัมพันธ์โดยการลดจำนวนตัวแปรอิสระ 4 ตัวแปรคัดสรร โดยมี eurousd CRB Stepwise Regression , วิศวกรรมโครงสร้าง และ M1 ความแปรปรวนทั้งหมดอธิบายเล็กน้อยเพิ่มขึ้น 0.5% ขณะที่เราใช้
วิธีแบบมีขั้นตอน ในการศึกษานี้เราพยายามลบข้อผิดพลาดมีเงื่อนไขขั้นตอนการแปลงของเพรสวินเซิน
ถูกใช้เพื่อประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย . เราพบว่าขั้นตอนนี้เสร็จเรียบร้อยแล้ว แก้ไขปัญหาของความสัมพันธ์เงื่อนไขข้อผิดพลาด หมายเหตุทั้งหมดที่อธิบายไม่ได้ลดความ . ดังนั้นเราจึงสรุปได้ว่า ขั้นตอนการแปลงของเพรสวินเซินเป็นประโยชน์ในการลบปัญหาความสัมพันธ์ของเงื่อนไขข้อผิดพลาดการพยากรณ์การขายที่ได้รับแสดงให้เห็นว่าในการพยากรณ์ราคาทองคำในเดือนถัดไป โดยเราต้องมองออกเป็น 4 ปัจจัย ได้แก่ ดัชนี CRB
, eurousd อัตราแลกเปลี่ยน อัตราเงินเฟ้อ และเงินจ่าย ( 1 ) นอกเหนือจากนั้น เราต้องพิจารณาผลของความล่าช้าในสาเหตุแสดงกระบวนการ การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าสำหรับดัชนี CRB และ eurousd อัตราแลกเปลี่ยน ,เราต้องการที่จะรวมหนึ่งล่าช้า และอัตราเงินเฟ้อ และการจัดหาเงิน ( 1 ) เราต้องการสองล่าช้า เป็นมูลค่า noting ว่า 3 ใน 4 ของปัจจัยเหล่านี้เป็นดัชนีบ่งชี้เศรษฐกิจสหรัฐอเมริกา พวกเขาจะ eurousd อัตราแลกเปลี่ยน
อัตราเงินเฟ้อและการจัดหาเงิน ( M1 ) ในสหรัฐอเมริกา