Для выбора лучшего уравнения тренда воспользуемся максимальным показателем коэффициента детерминации.

№	Модель	Уравнение (экспорт)
1	Линейная		80,54
2	Мультипликативная (степенная)		78,02
3	Экспоненциальная		82,74
4	Полином 2-ой степени		84,31
5	Полином 3-ей степени		96,39
6	Гипербола 1 типа		49,30
7	Обратная (гипербола 2 типа)		90,34
8	Гипербола 3 типа		73,35
9	Логарифмическая		69,19
10	Обратнологарифмическая		92,00
11	Линейная		80,42
12	Мультипликативная (степенная		75,74
13	Экспоненциальная		85,07
14	Полином 2-ой степени		87,69
15	Полином 3-ей степени		97,64
16	Гипербола 1 типа		42,92
17	Обратная (гипербола 2 типа)		92,52
18	Гипербола 3 типа		70,12
19	Логарифмическая		64,77
20	Обратнологарифмическая		84,61

Сопоставив значения коэффициентов детерминации для различных типов кривых можно сделать вывод о том, что для исследуемого периода лучшей формой тренда будет полином 3й степени – для экспорта и полином 3й степени – для импорта.

Обе модели значимы по t критерию, что видно из таблиц Regression Summary for Depended Variable и по F критерию, исходя из следующих таблиц:

Рассчитаем коэффициенты автокорреляции в остатках выбранного (лучшего) уравнения, описывающего тренд исследуемого периода исходного динамического ряда.

Автокорреляция в остатках анализируемых уравнений тренда присутствует, что свидетельствует о невозможности использования их для прогнозирования.

Рассмотрим следующие уравнения тренда с наибольшими значениями коэффициента детерминации: полином второй степени – для экспорта, полином 2 степени – для импорта. Обе модели не значимы по t критерию, что видно из таблиц Regression Summary for Depended Variable. Поэтому в дальнейшем анализе их использовать нельзя.