Студопедия — Побудова економетричної моделі на основі матричного оператора 1 МНК, пакет «Excel».
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

Побудова економетричної моделі на основі матричного оператора 1 МНК, пакет «Excel».






;

;

;

; .

Економетрична модель:

.

Запишемо логарифми вихідної інформації:

.

Характеристики дисперсійного аналізу:

.

; .

Результати розрахунку економетричної моделі на основі стандартної програми «Линейн»:

– лінійна модель

– степенева модель

Перший рядок результатів розрахунку містить оцінки параметрів моделі.

Для лінійної моделі:

Для степеневої моделі:

Другий рядок в обох таблицях результатів містить стандартні похибки оцінок параметрів моделі.

Для лінійної моделі:

Для степеневої моделі:

Третій рядок в обох таблицях результатів містить два показники і .

Для лінійної моделі:

; .

Для степеневої моделі:

; .

Четвертий рядок також містить дві характеристики: F -кри­терій та ступені свободи .

Для лінійної моделі:

; .

Для степеневої моделі:

; .

П’ятий (останній) рядок таблиць результатів містить два показники:

1) суму квадратів регресії – ;

2) суму квадратів залишків – .

Зауважимо, що в таблиці результатів степеневої моделі маємо ці характеристики для логарифмів залежної змінної:

1) ;

2) ;

3) результати обчислення економетричної моделі та кількісних характеристик взаємозв’язку на основі стандартної програми «Регресія» (Excel, розділ меню «Сервіс»).

 

Вивід підсумків

Регресійна статистика
Множин 0,949622
R-квадрат 0,901782
Нормов 0,869043
Стандарт 2,110562
Спостереж  

 

Дисперсійний аналіз

  df SS MS F Значущість F
Регресія   490,7816 122,6954 27,54431 5,76E-06
Залишок   53,45368 4,454473    
Разом   544,2353      

 

  Коеф. Ст. пох. t -крит. Знач. t Нижня межа Верхня межа Нижня межа Верхня межа
Y-переріз 60,14654 10,76299 5,588273 0,000118 36,69599 83,59708 36,69599 83,59708
Змінна 1 0,316353 0,130773 2,419098 0,032371 0,031423 0,601283 0,031423 0,601283
Змінна 2 –1,93605 0,498263 –3,88559 0,002166 –3,02167 –0,85042 –3,02167 –0,85042
Змінна 3 –2,31555 2,309234 –1,00274 0,33578 –7,34694 2,715834 –7,34694 2,715834
Змінна 4 –0,18151 0,512519 –0,35416 0,729367 –1,29819 0,935171 –1,29819 0,935171

Вивід залишку

Спостереження Прогноз Залишки
  50,59577 1,404229
  51,87419 –1,125811
  51,83715 –2,44493
  53,44493 –0,0568
  54,0568 0,175671
  55,19777 1,802226
  55,19777 –1,73371
  53,73371 3,03786
  56,96214 –1,7115
  61,7115 –1,64387
  63,64387 0,303757
  63,69624 1,619933
  63,38007 1,605961
  65,39404 2,274593
  64,72541 –2,8422
  64,8422 –2,8422
  64,07987 –1,07987

 

Результати розрахунку за цією програмою дають найбільшу кількість характеристик взаємозв’язку.

Регресійна статистика

– коефіцієнт кореляції;

– коефіцієнт детермінації без урахування числа ступенів свободи;

– коефіцієнт детермінації з урахуванням числа ступенів свободи (формула Амемія)

;

– стандартна похибка залишків;

– кількість спостережень.

Дисперсійний аналіз містить 5 стовпчиків.

Перший – ступені свободи: ; ; .

Другий – суми квадратів: – регресії;

– залишків;

– залежної змінної.

Третій – дисперсії: – регресії;

– залишків.

Четвертий – F -критерій: .

П’ятий – рівень значущості F -критерію

Оцінки параметрів моделі та їх значущість

Цей блок результатів містить 9 стовпчиків.

Перший і другий – назва та рівень оцінок параметрів моделі:

Y – переріз – ;

змінна Х 1;

змінна Х 2;

змінна Х 3;

змінна Х 4.

Третій стовпець – стандартні похибки оцінок параметрів моделі:

; ; ;

; .

Четвертий – t -критерії:

; ; ;

; .

П’ятий стовпець – рівень значущості:

; ; ;

; .

Якщо рівень значущості менший за 0,05, то з імовірністю 0,95 можна стверджувати, що оцінені параметри – достовірні. Звідси параметри і – недостовірні.

Інші чотири стовпці з імовірністю 0,95 визначають верхні то нижні границі оцінок параметрів моделі, в яких вони існують.

Виведення залишків

У цьому блоці результатів наводяться розрахункові значення залежної змінної та залишки, які визначаються як відхилення розрахункових значень залежної змінної від фактичних.

Отже, економетрична модель продуктивності праці матиме такий вигляд:

1) у лінійній формі:

;

2) у степеневій формі (зауважимо, що ми її реалізуємо у лінійно-логарифмічній формі):

.







Дата добавления: 2015-09-15; просмотров: 664. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



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...

Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...

Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит...

Кран машиниста усл. № 394 – назначение и устройство Кран машиниста условный номер 394 предназначен для управления тормозами поезда...

Приложение Г: Особенности заполнение справки формы ву-45   После выполнения полного опробования тормозов, а так же после сокращенного, если предварительно на станции было произведено полное опробование тормозов состава от стационарной установки с автоматической регистрацией параметров или без...

ТЕРМОДИНАМИКА БИОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ. 1. Особенности термодинамического метода изучения биологических систем. Основные понятия термодинамики. Термодинамикой называется раздел физики...

Травматическая окклюзия и ее клинические признаки При пародонтите и парадонтозе резистентность тканей пародонта падает...

Подкожное введение сывороток по методу Безредки. С целью предупреждения развития анафилактического шока и других аллергических реак­ций при введении иммунных сывороток используют метод Безредки для определения реакции больного на введение сыворотки...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.013 сек.) русская версия | украинская версия