рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Экономика
/
Уравнение регрессии по первым разностям

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Уравнение регрессии по первым разностям

Уравнение регрессии по первым разностям - раздел Экономика, Основы эконометрики: практикум Ежегодные Абсолютные Приросты (Первые Разности) Определяются По Формулам ...

Ежегодные абсолютные приросты (первые разности) определяются по формулам , .

y_t	x_t	Δy	Δx

Если ряды динамики характеризуются линейной тенденцией, то модель можно построить в виде . Для подтверждения линейной тенденции найдем по каждому ряду коэффициенты автокорреляции первого порядка.

r1 для у	r1 для x
0,989571476	0,973773

Эти коэффициенты близки к единице, поэтому целесообразно моделировать взаимосвязь рядов по первым разностям. Если бы при невысоких значениях , достаточно высокими окажутся коэффициенты , есть смысл моделировать по вторым разностям .

Строим уравнение .

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R	0,751809412
R-квадрат	0,565217391
Нормированный R-квадрат	0,420289855
Стандартная ошибка	0,868114732
Наблюдения

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия		2,93913	2,93913	3,9	0,142772
Остаток		2,26087	0,753623
Итого		5,2

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
a	2,565217391	1,101068	2,329754	0,102171
b	0,565217391	0,286209	1,974842	0,142772



ВЫВОД ОСТАТКА

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки
	4,260869565	0,73913	0,546314
	3,695652174	0,304348	0,092628	0,189036
	4,826086957	0,173913	0,030246	0,017013
	5,956521739	0,043478	0,00189	0,017013
	4,260869565	-1,26087	1,589792	1,701323
			2,26087	1,924386

Выводы:

Ø Уравнение достоверно на 56,52%.

Ø Статистика критерия Фишера – 3,9; значимость F – 0,14, что превышает допустимый уровень значимости 0,05. Уравнение в целом признаем незначимым.

Ø Из коэффициентов регрессии ни один нельзя признать значимым. Уровень ошибки везде превышает 0,05.

Ø Статистика Дарбина-Уотсона . Критические значения критерия . Поскольку выполняется неравенство , гипотеза о независимости остатков отклоняется, и модель признается неадекватной по данному критерию.

Вывод: таким образом, на данном этапе наиболее пригодным для прогнозирования считаем уравнение с включенным фактором времени.

Вариант 1			Вариант 2			Вариант 3		Вариант 4

Месяц	x	y		Месяц	x	y	Месяц	x	y	Месяц	x	y
	9,8	197,8			12,8	197,8		9,8	197,8		9,8	199,8
	13,0	188,9			14,0	188,9		12,0	189,9		13,0	188,9
	16,2	181,0			17,2	182,0		15,2	180,0		15,2	180,0
	19,4	172,1			18,4	171,1		16,4	172,1		18,4	173,1
	21,6	162,2			20,6	162,2		21,6	163,2		21,6	162,2
	20,7	155,4			21,7	154,4		20,7	155,4		23,7	155,4
	22,9	144,5			25,9	146,5		24,9	144,5		25,9	144,5
	27,1	135,6			25,1	137,6		26,1	135,6		26,1	135,6
	29,3	126,7			29,3	127,7		27,3	127,7		29,3	126,7
	29,5	117,8			32,5	119,8		30,5	119,8		32,5	119,8
	34,7	110,9			34,7	109,9		34,7	110,9		34,7	109,9
	33,8	100,1			36,8	102,1		36,8	100,1		35,8	100,1
	37,0	92,2			38,0	91,2		37,0	93,2		37,0	91,2
	40,2	83,3			39,2	83,3		38,2	82,3		39,2	82,3
	41,4	75,4			43,4	75,4					42,4	73,4
	43,6	65,5			45,6	66,5					43,6	66,5
					44,7	55,6					47,7	57,6
					46,9	47,7					49,9	47,7
					52,1	37,9					51,1	39,9
					53,3	30,0					53,3	30,0
											55,5	21,1
											56,7	12,2
											60,8	4,3
											63,0	-4,6


Вариант 5			Вариант 6			Вариант 7		Вариант 8

Месяц	x	y		Месяц	x	y	Месяц	x	y	Месяц	x	y
	11,8	199,8			9,8	197,8		12,8	198,8		9,8	197,8
	12,0	189,9			13,0	190,9		13,0	190,9		14,0	190,9
	16,2	182,0			16,2	182,0		17,2	181,0		14,2	181,0
	16,4	173,1			16,4	173,1		18,4	173,1		18,4	172,1
	21,6	164,2			21,6	162,2		20,6	163,2		20,6	162,2
	20,7	153,4			21,7	153,4		22,7	153,4		22,7	153,4
	22,9	146,5			25,9	146,5		23,9	144,5		24,9	146,5
	25,1	136,6			25,1	135,6		26,1	135,6		28,1	136,6
	28,3	127,7			27,3	128,7		29,3	128,7		29,3	128,7
	30,5	118,8			30,5	118,8		29,5	117,8		29,5	119,8
	31,7	110,9			31,7	110,9		31,7	110,9		32,7	108,9
	35,8	100,1			36,8	101,1		33,8	101,1		34,8	101,1
	38,0	92,2			39,0	91,2		36,0	92,2		36,0	92,2
	41,2	84,3			41,2	84,3		39,2	82,3		38,2	82,3
	43,4	73,4			42,4	75,4		42,4	75,4		42,4	73,4
	45,6	64,5			45,6	66,5		44,6	66,5		43,6	66,5
	47,7	55,6			47,7	55,6		47,7	56,6
	47,9	48,7			47,9	46,7		46,9	47,7
	50,1	38,9						51,1	37,9
	53,3	29,0						53,3	30,0
	55,5	22,1
	56,7	13,2



Вариант 9			Вариант 10

Месяц	x	y		Месяц	x	y
	12,8	199,8			12,8	197,8
	14,0	189,9			12,0	190,9
	14,2	180,0			14,2	181,0
	17,4	173,1			18,4	172,1
	19,6	162,2			19,6	164,2
	23,7	155,4			21,7	154,4
	23,9	146,5			25,9	144,5
	26,1	136,6			28,1	137,6
	28,3	126,7			27,3	126,7
	31,5	118,8			31,5	118,8
	31,7	108,9			32,7	108,9
	36,8	101,1			36,8	102,1
	39,0	91,2			37,0	91,2
	41,2	83,3			41,2	83,3
					42,4	74,4
					43,6	64,5
					45,7	55,6
					49,9	48,7

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Основы эконометрики: практикум

Пензенский государственный...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Уравнение регрессии по первым разностям

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Основы эконометрики: практикум
Пенза 2012 УДК 519.862.6(075.8) ББК 65в6+74.58я73 Рецензенты: доцент кафедры менеджмент ПГУАС, к.э.н. Игошина И.А

Парная линейная регрессия
Предварительные расчеты:

Активизация надстройки Пакет анализа
Для активизации надстройки Пакет анализа необходимо выполнить следующие действия: 1. Выбрать команду Сервис/Надстройки. 2. В появившемся диалоговом окне установить ф

Нелинейные модели парной регрессии
Полином 2-го порядка:. Параметры a, b и c находят, решая мет

Обоснования возможности замены нелинейной регрессии линейной функцией
1) если величина не превышает 0,1, то предположение о линейной форме связи считается оправданным; 2) е

Оценка параметров линейной множественной регрессии
1) в натуральном масштабе, т.е. для уравнения система нормальных уравнений имеет вид:

Оценка тесноты связи и статистической значимости во множественной регрессии
1) коэффициент множественной детерминации ,

Значимость уравнения множественной регрессии в целом
оценивается с помощью F-критерия Фишера: , где n – число наблюдений, m –

Прогнозирование по уравнению линейной множественной регрессии

Мерой для оценки включения фактора в модель
служит частный F-критерий, т.е. . Так, если оцениваем значимость влияния фактора

По особенностям остаточных величин
Практические рекомендации по выполнению расчетов с помощью табличного редактора MS Excel Представлены данные о доходах по акциям x и балансовой прибыли y

На гетерокедастичность остатков
Практические рекомендации по выполнению расчетов с помощью табличного редактора MS Excel Представлены данные о доходах по акциям x и балансовой прибыли y

Для верхней группы
ВЫВОД ИТОГОВ

Для нижней группы
ВЫВОД ИТОГОВ

Анализ динамики временных рядов
Для выявления специфики развития изучаемых явлений за отдельные периоды времени определяют: Ø абсолютные приросты уровней ряда; Ø относительные приросты уровней ряда

С сезонными колебаниями
Модель временного ряда с сезонными колебаниями можно рассматривать в следующих возможных формах: · – а

Анализ взаимосвязи двух временных рядов
Последовательность выявления автокорреляции с помощью критерия Дарбина-Уотсона Расчетное значение критерия определяется по формуле

Уравнение линейной регрессии по уровням временных рядов
Уравнение регрессии и все статистические параметры получим по Анализ данных/Регрессия. Причем, в диалоговом окне ввода данных и параметров вывода можно поставить флажок на позиции Остатки

С включенным фактором времени
Построим уравнение регрессии, включив в него фактор времени. ВЫВОД ИТОГОВ

С распределенным лагом
Рассмотрим модель с распределенным лагом в ее общем виде в предположении, что максимальная величина лага конечна:

Авторегрессионные модели временных рядов
Модели, которые наряду с текущими или лаговыми значениями факторных переменных, содержат лаговые значения зависимой переменной называются моделями авторегрессии, например, модель вида

И их составляющие
Системы одновременных уравнений могут быть представлены в структурной и приведенной формах. Основными составляющими обеих форм записи являются эндогенные и экзогенн

Проблема идентификации
При переходе от приведенной формы модели к структурной исследователь сталкивается с проблемой идентификации. Идентификация – это единственность соответствия между приведенной и структурной формой м

Исходные данные к лабораторной работе № 11
Текущий период Процентная ставка R (%) ВВП Y (млн руб.) Денежная масса М (млн руб.) Внутренние инв

На 5%-ном уровне значимости
n

Библиографический список
1. Гореева Н.М., Демидова Л.Н. и др. Эконометрика в схемах и таблицах./ под ред. проф. С.А. Орехова. – М.: Эксмо, 2008г. 2. Елисеева И.И. Эконометрика: учебное пособие/И.И. Елисеева, С.В.