|
Контрольная: Эконометрика: Парная и множественная корреляция |
Для выбора лучшей модели построим сводную таблицу результатов.
Таблица 1.7.
| Коэффициент детерм. | F-критерий Фишера | Индекс корреляции | Средняя отн. ошибка | Линейная | 0,425 | 3,70 | 0,652 | 14,18 | Степенная | 0,420 | 3,62 | 0,648 | 12,79 | Показательная | 0,381 | 3,07 | 0,617 | 14,56 | Гиперболическая | 0,422 | 3,65 | 0,649 | 13,46 |
Ни одно из уравнений не является статистически значимым. Поэтому прогноз не
осуществляем.
Все модели имеют примерно одинаковые характеристики, но большее значение F-
критерия Фишера и большее значение коэффициента детерминации имеет линейная
модель.
Изобразим на графике фактические данные и линейную модель.
График 1.
ЗАДАЧА 2.
По десяти кредитным учреждениям получены данные, характеризующие зависимость
объема прибыли (Y) от среднегодовой ставки по кредитам(X1) , ставки
по депозитам(X2) и размера внутри банковских расходов(X3
).
Требуется:
1. Осуществить выбор факторных признаков для построения двухфакторной
регрессионной модели.
2. Рассчитать параметры модели.
3. Для характеристики модели определить:
- линейный коэффициент множественной корреляции,
- коэффициент детерминации,
- средние коэффициенты эластичности,
- бетта-, дельта-коэффициенты.
Дать их интерпретацию.
4. Осуществить оценку надежности уравнения регрессии.
5. Оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость
коэффициентов уравнения множественной регрессии.
6. Построить точечный и интервальный прогнозы результирующего показателя.
7. Отразить результаты расчетов на графике.
Выполнение задач отразить в аналитической записке, приложить компьютерные
распечатки расчетов.
Таблица 2.1.
| Статистические данные | | Y, объем прибыли | Х1, среднегодовая ставка по кредитам | Х2, ставки по депозитам | Х3, внутрибанковские расходы | 50 | 22 | 176 | 150 | 54 | 30 | 170 | 154 | 60 | 20 | 156 | 146 | 62 | 32 | 172 | 134 | 70 | 44 | 162 | 132 | 54 | 34 | 160 | 126 | 84 | 52 | 166 | 134 | 82 | 56 | 156 | 126 | 86 | 66 | 152 | 88 | 84 | 68 | 138 | 120 |
Решение.
1. Построение системы показателей. Анализ матрицы коэффициентов парной
корреляции. Выбор факторных признаков для построения двухфакторной
регрессионной модели.
Таблица 2.2.
t | Y | Х1 | Х2 | Х3 | 1 | 50 | 22 | 176 | 150 | 2 | 54 | 30 | 170 | 154 | 3 | 60 | 20 | 156 | 146 | 4 | 62 | 32 | 172 | 134 | 5 | 70 | 44 | 162 | 132 | 6 | 54 | 34 | 160 | 126 | 7 | 84 | 52 | 166 | 134 | 8 | 82 | 56 | 156 | 126 | 9 | 86 | 66 | 152 | 88 | 10 | 84 | 68 | 138 | 120 | Cумма | 686,00 | 424,00 | 1608,00 | 1310,00 | Среднее значение | 68,60 | 42,40 | 160,80 | 131,00 |
В данном примере n=10, m=3.
а). Осуществим выбор факторных признаков для построения двухфакторной
регрессионной модели с использованием инструмента корреляции в
EXCEL.(Приложение 1)
Для проведения корреляционного анализа необходимо выполнить следующие действия:
1. Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных
диапазонах ячеек.
2. Выбрать команду СервисАнализ данных.
3. В диалоговом окне Анализ данных выбрать инструмент Корреляция, а затем
щелкнуть на кнопке ОК.
4. В диалоговом окне Корреляция в поле Входной интервал необходимо ввести
диапазон Ячеек, содержащих исходные данные. Если выделены и заголовки
столбцов, то установить флажок Метки в первой строке.
5. Выбрать параметры ввода. В данном примере Новый рабочий лист.
6. ОК.
Таблица 2.3.
Результаты корреляционного анализа.
| Y, объем прибыли | Х1, среднегодовая ставка по кредитам | Х2, ставки по депозитам | Х3, внутрибанковские расходы | Y, объем прибыли | 1 | | | | Х1, среднегодовая ставка по кредитам | 0,9245574 | 1 | | | Х2, ставки по депозитам | -0,644592 | -0,704528548 | 1 | | Х3, внутрибанковские расходы | -0,704905 | -0,792925348 | 0,606153861 | 1 |
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что на зависимую
переменную, т.е. объем прибыли больше влияют среднегодовая ставка по кредитам
(ryx1), и внутри банковские расходы(ryx2).
Для построения двухфакторной регрессионной модели выбираем Х1 и Х3.
2. Построим линейную модель регрессии с использованием инструмента регрессия
в Excel.(приложение 2)
Для проведения регрессионного анализа выполняются следующие действия:
1. Выбрать команду Сервис Анализ данных.
2. В диалоговом окне Анализ данных выбрать инструмент Регрессия, а затем
щелкнуть на кнопке ОК.
3. В диалоговом окне Регрессия в поле Входной интервал Y необходимо ввести
адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В
поле Входной интервал X ввести адреса одного или нескольких диапазонов,
которые содержат значения независимых переменных.
4. Если выделены и заголовки столбцов, то установить флажок Метки в первой
строке.
5. Выбрать параметры ввода. В данном примере Новый рабочая книга.
6. В поле остатки поставить необходимые флажки.
7. ОК.
Таблица 2.4.
| Коэффициенты | Y-пересечение | 26,70290364 | Х1, среднегодовая ставка по кредитам | 0,808488112 | Х3, внутрибанковские расходы | 0,058146568 |
Оценка параметров регрессии осуществляется по методу наименьших квадратов по
формуле а=(ХТХ)-1ХТY, используя данные,
приведенные в таблице 2.1.
(ХтХ) =
(ХтХ)-1 =
а =
Уравнение регрессии зависимости среднегодовой ставки по кредитам и размера
внутри банковских расходов можно записать в следующем виде
Y=26,7029+0,8085Х1+0,0581Х3
2.Оценим адекватность построенной модели.
Таблица 2.5.
t | Y | Yр | Х1 | Х2 | Х3 | Е (t) | Е (t)2 | (Е (t)*Е (t-1) | {(Е (t)-Е (t-1)}2 | 1 | 50 | 53,2049 | 22 | 176 | 150 | -3,2049 | 10,271384 | | | 2 | 54 | 59,9053 | 30 | 170 | 154 | -5,9053 | 34,872568 | 18,92589597 | 7,29216016 | 3 | 60 | 51,3555 | 20 | 156 | 146 | 8,6445 | 74,72738 | -51,04836585 | 211,69668 | 4 | 62 | 60,3603 | 32 | 172 | 134 | 1,6397 | 2,6886161 | 14,17438665 | 49,067223 | 5 | 70 | 69,9461 | 44 | 162 | 132 | 0,0539 | 0,0029052 | 0,08837983 | 2,51476164 | 6 | 54 | 61,5125 | 34 | 160 | 126 | -7,5125 | 56,437656 | -0,40492375 | 57,250409 | 7 | 84 | 76,5303 | 52 | 166 | 134 | 7,4697 | 55,796418 | -56,11612125 | 224,466317 | 8 | 82 | 79,2995 | 56 | 156 | 126 | 2,7005 | 7,2927003 | 20,17192485 | 22,7452686 | 9 | 86 | 85,1767 | 66 | 152 | 88 | 0,8233 | 0,6778229 | 2,22332165 | 3,52387984 | 10 | 84 | 88,6529 | 68 | 138 | 120 | -4,6529 | 21,649478 | -3,83073257 | 29,9887664 | Cумма | 686,00 | 685,94 | 424,00 | 1608,00 | 1310,00 | 0,056 | 264,41693 | -55,81623447 | 608,545466 | Среднее значение | 68,60 | | 42,40 | 160,80 | 131,00 | | | | |
Страницы: 1, 2, 3, 4
|
|
|
© 2003-2013
Рефераты бесплатно, курсовые, рефераты биология, большая бибилиотека рефератов, дипломы, научные работы, рефераты право, рефераты, рефераты скачать, рефераты литература, курсовые работы, реферат, доклады, рефераты медицина, рефераты на тему, сочинения, реферат бесплатно, рефераты авиация, рефераты психология, рефераты математика, рефераты кулинария, рефераты логистика, рефераты анатомия, рефераты маркетинг, рефераты релиния, рефераты социология, рефераты менеджемент. |
|
|