Реферати українською » Информатика, программирование » Побудова та аналіз простий економетричної моделі


Реферат Побудова та аналіз простий економетричної моделі

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Кафедра Економічною кібернетики

Звіт по лабораторної роботі № 2:

«Побудова і аналіз простийеконометрической моделі»

>Виполнил:

Студент 4 курсу, 7 групи

Фомін О.С.

Перевірила:

СергієнкоЕ.А.

Харків, 2006


>Лабораторная робота № 2 «Побудова і аналіз простий лінійноїеконометрической моделі»

 

Мета – закріплення теоретичного і практичного матеріалу, придбання навичок побудови та якісного аналізу простих економетричних моделей в модулі MultipleRegression.

Завдання – необхідно перевірити наявність лінійної зв'язок між відповідними показниками діяльності комерційних банків України у модулі MultipleRegression ПППStatistica:

1. Побудувати лінійнуеконометрическую модель і побачити всі її характеристики (параметри моделі,среднеквадратическое відхилення параметрів моделі,дисперсию ісреднеквадратическое відхилення помилок моделі, коефіцієнти кореляції і детермінації).

2. Перевірити статистичну значимість параметрів моделі і коефіцієнта кореляції критеріємСтьюдента. Перевірити адекватність моделі критерієм Фішера.

3.Рассчитать теоретичні значення залежною перемінної та системні помилки моделі. Побудувати графік лінійної функції з довірчими інтервалами.Сгруппировать дані про значенням помилок, дати економічну інтерпретацію даної угрупованню.

4.Рассчитать прогнозне значення залежною перемінної й довірливі інтервали зміни, якщо відомо значення незалежного показника.

5. Зробити висновки щодо адекватності побудованої моделі, дати економічну інтерпретацію даної залежності і її теоретичного використання.


>Рис. 1. Вікно результатів регресійного аналізу

Ініціювавши кнопкуSummary:Regretionresults (Результати регресійного аналізу), ми визначимо найважливіші характеристики і рівень її адекватності (рис. 2).

>Рис. 2. Результати регресійного аналізу


R = 0,894 – коефіцієнт множинної кореляції;

R? = 0,80068 – коефіцієнт детермінації моделі;

>Adjusted R? = 0,7840 – скоригований коефіцієнт детермінації на число спостережень і кількість параметрів;

>F(1,12) = 48.206 – критерій адекватності Фішера;

>Std.Error ofestimate = 1,11559 – середнєквадратическое відхилення помилок моделі;

>Beta – стандартизований коефіцієнт регресії;

Тобто, наша модель має такий вигляд:

Побудуємо графік лінійної функції з довірчими інтервалами. І тому в менюGraphs/Scatterplits необхідно вказати перемінні, лінію рівня життя та довірчі інтервали (рис. 3).

>Рис. 3. Завдання параметрів графіка

Ініціювавши кнопку ОК, одержимо наступний графік (рис. 4).


>Рис. 45. Графік лінійної залежності

Щоб розрахувати і проаналізувати залишки, у нижній частині вікна результатів регресійного аналізу є опціяPerfomresidualanalysis (Всебічний аналіз залишків). Ініціювавши цю опцію, ми матимемо меню для аналізу помилок моделі (рис. 5).

>Рис. 5. Меню аналізу помилок

Кнопко аналізу помилокSummary:Residuals &Predicted показує спостережувані значення залежною перемінної (Observervalue), теоретичні значення залежною перемінної (>Predictedvalue) та системні помилки моделі (>Residual) як різницю можна побачити і теоретичних значень (див. мал.6).


>Рис. 6. Аналіз помилок моделі

Графік розподілу помилок на нормальноївероятностной папері (>Normalplot ofresiduals) наведено на рис. 7.

>Рис. 7. Графік розподілу помилок на нормальноївероятностной папері

Оскільки одну з основних гіпотез щодо випадкової величини каже, що помилки мають бути розподілені по нормальному закону, уявімогистограмму розподілу помилок (>Residuals/Normalplot ofresiduals) і проаналізуємо її (рис. 8).


>Рис. 8.Гистограмма розподілу помилок

Оскільки модель є адекватної, а її параметри значимі, то моделі можна скласти прогноз. Щоб розрахувати прогнозні значення залежною перемінної, у нижній частині вікна результатів регресійного аналізу є опціяPredictdependentvariable (Прогнозування залежною перемінної). Ініціювавши цю опцію, необхідно вказати значення незалежної перемінної, на яку необхідно спрогнозувати залежну величину (рис. 9).

>Рис. 9. Значення незалежної перемінної

Результати прогнозування видаються як таблиці, у якій вказані коефіцієнти моделі і Порядок розрахунків (рис. 10).


>Рис. 10. Результати прогнозу

>Прогнозное значення залежною перемінної (>Predicted) = -0.7274; довірчі інтервали для прогнозного значення:

-0,60532 ≤ -0,72740 ≥ 0,15052

Висновок: Ми всебічний аналізоднофакторной лінійноїеконометрической моделі залежності балансового прибутку найбільших банків України від значення чистих активів своєї діяльності.

Вікно результатів регресійного аналізу


Меню аналізу помилок

Вихідні дані

лінійна функціямultipleregressionstatistica


На малюнках представлені всі відомі характеристики, і навіть графіки нормального розподілу.


Схожі реферати:

Навігація