Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

ДВУХШАГОВЫЙ МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ





Другим подходом к определению значений параметров с0, с1, i0, i1, может служить использование двухшагового метода наименьших квадратов (ДМНК). Для применения данного метода не­обходимо в систему уравнений (7) подставить найденные значения h10, h11, h20, h21 и вычислить теоретические значения переменных .

Затем найденные значения и имеющиеся в исходных данных значения G(t) подставляются в 3-е уравнение системы (2) и находятся теоретические значения . Эти теоретические значения не имеют корреляционной связи со случайными составляющими u1(t) и u2(t). Следовательно, подставив в 1-е и 2-е уравнения системы (2) значения , можно найти параметры с0, c1, i0, i1 с помощью обычного МНК. Оценки при этом будут несмещенными, состоятельными и эффективными.

Основная идея ДМНК – на основе приведенной формы модели получить для сверхидентифицируемого уравнения теоретические значения эндогенных переменных, содержащихся в правой части уравнения. Далее, подставив их вместо фактических значений, можно применить обычный МНК к структурной форме сверхидентифицируемого уравнения.

Таблица №20

t G(t) C(t) I(t)
    371,71 126,69 613,40    
    388,67 133,16 666,83    
    381,88 130,57 645,46 371,8 133,6
    394,88 135,54 686,42 407,6 128,2
    397,71 136,62 695,32 386,6 135,2
    399,40 137,26 700,67 392,4 137,8
    403,36 138,77 713,13 406,6 143,2
    402,80 138,56 711,35    
    403,93 138,99 714,91 419,2 135,4
    407,32 140,28 725,60 414,8 138,6
    409,58 141,15 732,72 393,2 143,4
    408,45 140,71 729,16    
    412,97 142,44 743,41 420,8 140,6
    414,10 142,87 746,97    
    414,67 143,09 748,75 412,6 147,2
    418,62 144,60 761,22 406,8 148,6
    428,23 148,26 791,50    
    429,93 148,91 796,84 438,8 144,6
    433,88 150,42 809,30    
    442,36 153,66 836,02    
    445,75 154,95 846,71 437,6 154,2
    450,84 156,89 862,73    
    457,06 159,27 882,32 471,6 156,2
    459,32 160,13 889,45    

Используя вычисленные значения вместо Y(t), опреде­ляем с помощью МНК из 1-го уравнения системы (2) параметры с0,
с1, а из 2-го уравнения системы (2) параметры i0, i1. Получаем следующие таблицы:

ДЛЯ ФУНКЦИИ ПОТРЕБЛЕНИЯ:

Таблица №21

Регрессионная статистика
Множественный R 0,92
R-квадрат 0,85
Нормированный R-квадрат 0,84
Стандартная ошибка 10,07
Наблюдения  

 

 

Таблица №22

  Дисперсионный анализ
  df SS MS F Значимость F  
Регрессия   12621,37 12621,37 124,39 1,6E-10  
Остаток   2232,21 101,46      
Итого   14853,59        
               

 

 

Таблица №23

 

  Коэффи-циенты Стандарт-ная ошибка t-статис-тика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 177,03 21,50 8,23 3,64E-08 132,45 221,62 132,45 221,62
Y(t) 0,32 0,03 11,15 1,6E-10 0,26 0,38 0,26 0,38

 

Таблица №24

ВЫВОД ОСТАТКА
     
Наблюдение Предсказанное C(t) Остатки
  371,71 7,29
  388,67 4,33
  381,88 -10,08
  394,88 12,72
  397,71 -11,11
  399,40 -7,00
  403,36 3,24
  402,80 -8,80
  403,93 15,27
  407,32 7,48
  409,58 -16,38
  408,45 -4,45
  412,97 7,83
  414,10 9,90
  414,67 -2,07
  418,62 -11,82
  428,23 -3,23
  429,93 8,87
  433,88 5,12
  442,36 -16,36
  445,75 -8,15
  450,84 8,16
  457,06 14,54
  459,32 -5,32

 

с0 177,03
с1 0,32

 

Получаем уравнение регрессии: С(t) = 177,03 +0,32*Y(t) + u1(t)

ДЛЯ ФУНКЦИИ ИНВЕСТИЦИЙ:

Используя исходные данные (таблица №1) I(t) и по Y(t), систему уравнений (7), определяем с помощью МНК значения величин h20, h21. Для расчетов снова применим табличный редактор Excel (программа «Регрессия»).

 

 

Таблица №25

Регрессионная статистика
Множественный R 0,91
R-квадрат 0,83
Нормированный R-квадрат 0,82
Стандартная ошибка 4,19
Наблюдения  

 

 

Таблица №26

Дисперсионный анализ
  df SS MS F Значимость F
Регрессия   1838,75 1838,75 104,7861 7,88E-10
Остаток   386,0483 17,54765    
Итого   2224,798      

 

 

Таблица №27

 

  Коэффициенты Стандар-тная ошибка t-статисти-ка P-Значе-ние Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 52,39 8,94 5,86 6,78E-06 33,84 70,93 33,84 70,93
Y(t) 0,12 0,01 10,24 7,88E-10 0,10 0,15 0,10 0,15

Таблица №28

ВЫВОД ОСТАТКА
     
Наблюдение Предсказанное I(t) Остатки
  126,69 -4,69
  133,16 4,84
  130,57 3,03
  135,54 -7,34
  136,62 -1,42
  137,26 0,54
  138,77 4,43
  138,56 2,44
  138,99 -3,59
  140,28 -1,68
  141,15 2,25
  140,71 4,29
  142,44 -1,84
  142,87 -3,87
  143,09 4,11
  144,60 4,00
  148,26 -4,26
  148,91 -4,31
  150,42 3,58
  153,66 5,34
  154,95 -0,75
  156,89 -6,89
  159,27 -3,07
  160,13 4,87

 

i0 52,39
i1 0,12

 

Получаем уравнение регрессии: I(t)=52,39+0,12*Y(t)+u2(t)

Вывод:

Получаем систему уравнений:

 

При определении значений параметров уравнений регрессии с помощью ДМНК оценки будут несмещенными, состоятельными и эффективными. Значения параметров с0, с1, i0, i1, определенные с помощью КМНК и ДМНК совпадают, то следовательно расчеты проведены верно.








Дата добавления: 2015-08-30; просмотров: 489. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Практические расчеты на срез и смятие При изучении темы обратите внимание на основные расчетные предпосылки и условности расчета...


Функция спроса населения на данный товар Функция спроса населения на данный товар: Qd=7-Р. Функция предложения: Qs= -5+2Р,где...


Аальтернативная стоимость. Кривая производственных возможностей В экономике Буридании есть 100 ед. труда с производительностью 4 м ткани или 2 кг мяса...


Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...

Правила наложения мягкой бинтовой повязки 1. Во время наложения повязки больному (раненому) следует придать удобное положение: он должен удобно сидеть или лежать...

ТЕХНИКА ПОСЕВА, МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ЧИСТЫХ КУЛЬТУР И КУЛЬТУРАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА МИКРООРГАНИЗМОВ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА БАКТЕРИЙ Цель занятия. Освоить технику посева микроорганизмов на плотные и жидкие питательные среды и методы выделения чис­тых бактериальных культур. Ознакомить студентов с основными культуральными характеристиками микроорганизмов и методами определения...

САНИТАРНО-МИКРОБИОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВОДЫ, ВОЗДУХА И ПОЧВЫ Цель занятия.Ознакомить студентов с основными методами и показателями...

Примеры решения типовых задач. Пример 1.Степень диссоциации уксусной кислоты в 0,1 М растворе равна 1,32∙10-2   Пример 1.Степень диссоциации уксусной кислоты в 0,1 М растворе равна 1,32∙10-2. Найдите константу диссоциации кислоты и значение рК. Решение. Подставим данные задачи в уравнение закона разбавления К = a2См/(1 –a) =...

Экспертная оценка как метод психологического исследования Экспертная оценка – диагностический метод измерения, с помощью которого качественные особенности психических явлений получают свое числовое выражение в форме количественных оценок...

В теории государства и права выделяют два пути возникновения государства: восточный и западный Восточный путь возникновения государства представляет собой плавный переход, перерастание первобытного общества в государство...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2025 год . (0.009 сек.) русская версия | украинская версия