Расчёт параметров однофакторного регрессионного уравнения
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
Башкирский государственный университет
экономический факультет
Лабораторная работа по эконометрике
Выполнил: студентка Газизова Алия
группа 3.4Б ФК
Проверила: асс. Ахметшина Г.А.
Уфа 2011
СОДЕРЖАНИЕ лабораторноЙ РАБОТЫ
1. Постановка задачи.
2. Описание используемых данных:
2.1. источник данных;
2.2. описание данных;
2.3. ксерокопии источников данных;
Расчёт параметров однофакторного регрессионного уравнения.
Анализ адекватности однофакторного регрессионного уравнения:
4.1. показатели качества подгонки;
4.2. проверка гипотез;
4.3. проверка условий для получения «хороших» оценок МНК;
Экономический смысл коэффициентов регрессии.
5. Прогнозирование на основе полученной модели. Доверительный интервал прогноза.
Выводы.
Расчёт параметров двухфакторного регрессионного уравнения.
Анализ адекватности двухфакторного регрессионного уравнения:
8.1 показатели качества подгонки;
8.2 проверка гипотез;
8.3 проверка условий для получения «хороших» оценок МНК;
|
|
Экономический смысл коэффициентов регрессии.
9. Прогнозирование на основе полученной модели. Доверительный интервал прогноза.
10 . Выводы
Постановка задачи
Регрессионное уравнение модели отражает зависимость между экономическими переменными, а именно между одной зависимостью (эндогенной) и одной или более независимыми (экзогенными) переменными. Зависимая переменная, как правило, обозначается через «у»(отклик), независимая - через « Х » (предиктор).
Регрессионное уравнение может быть однофакторным и многофакторным, в первом случае одна переменная влияет на другую переменную, во втором случае – от нескольких других переменных.
Регрессионное уравнение, которое отражает зависимость между математическим ожиданием (условным распределением) одной переменной и соответствующим значением другой переменной называется однофакторным регрессионным уравнением.(ОРУ)
М (У/x)= F(x), где М (У/x) - математическое ожидание.
В частном случае Регрессионным уравнением является линейная модель зависимости, которая записывается в следующем виде :
,(однофактроная)
+bx2 (двухфакторная)
Где объясняющая переменная, а - свободный член, b- коэффициент регрессии, - случайная компонента, наличие которой можно объяснить двумя основными причинами :
|
|
1) Любая регрессионная модель является упрощением действительности. На самом деле же есть и другие параметры, от которых зависит переменная «у»;
2) В любых статистических данных присутствуют ошибки измерения.
Параметры регрессии мы можем найти по следующим формулам:
Нелинейные регрессии делятся на два класса: регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам, и регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
Примеры регрессий, нелинейных по объясняющим переменным, но линейных по оцениваемым параметрам:
· полиномы разных степеней
· равносторонняя гипербола
Примеры регрессий, нелинейных по оцениваемым параметрам:
· степенная
· экспоненциальная
Наиболее часто применяются следующие модели регрессий:
– прямой – ŷx = a + b×x ;
– гиперболы – ŷx = a + b / x ;
– параболы – ŷx = a + b×x + cx^2 ;
– показательной функции ŷx = a・bx ;
– степенная функция – ŷx = a・xb и др.
Целью лабораторной работы является построение однофакторного регрессионного уравнения отражающего зависимость двух экономических переменных (для однофакторной модели) и трёх экономических переменных (для двухфакторной модели).
|
|
Общая задача состоит в том, чтобы по наблюдениям (Х(1), У(2)), … (Х(n)У(n)):
· Оценить параметры модели a и b наилучшим образом;
· Построить доверительные интервалы для a и b;
· Проверить гипотезу о значимости регрессии;
· Оценить степень адекватности модели и т.д.
Для оценки параметров регрессий, линейных по этим параметрам, используется метод наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака у от теоретических значений ŷ от x при тех же значениях фактора x минимальна.
Описание используемых данных
2.1. источник данных
Данные для лабораторной работы были использованы с сайта, посвященной государственной статистике (www.gks.ru) в разделах «национальные счета» и «внешняя торговля».
2.2. описание данных
Для однофакторной модели в работе используются данные (показатели) ВВП и экспорта. При расчете ВВП по расходам суммируются расходы всех экономических агентов: домашних хозяйств, фирм, государства и иностранцев (расходы на наш экспорт). Суммарные расходы состоят из:
|
|
- личных потребительских расходов, включающих расходы домашних хозяйств на товары длительного пользования и текущего потребления, на услуги, но не включающие расходы на покупку жилья;
- валовые инвестиции, включающие производственные капиталовложения, или инвестиции в основные фонды, инвестиции в жилищное строительство, инвестиции в запасы. Валовые инвестиции можно представить как сумму чистых инвестиций и амортизации. Чистые инвестиции увеличивают запас капитала в экономике;
· государственные закупки товаров и услуг, например, на строительство и содержание школ, дорог, содержание армии и государственного аппарата. Сюда не входят трансфертные платежи (пособия, пенсии, выплаты по социальному страхованию);
· чистый экспорт товаров и услуг за рубеж, рассчитываемый как разность экспорта и импорта.
ВВП по расходам = П(кон.потребление) + И(валовые накопления) + Г(гос.закупки) + (Экспорт – Импорт). То есть, можно сказать, что влияние экспорта на ВВП можно рассмотреть и обследовать в для однофакторной модели.
Но возникает следующая проблема: ВВП приведено рублях, а экспорт - в долларах США. Поэтому исходные данные экспорта целесообразно конвертировать в рубли, тем самым разделив его значения на 31 рубль.
Для двух факторной модели используются такие показатели как валовое накопление (в приведенной формуле как И) и конечное потребление (П), что целесообразно предположить о существовании между ними определенной связисвязи.
2.3. ксерокопии источников данных
Расчёт параметров однофакторного регрессионного уравнения
При помощи Microsoft EXCEL находим параметры регрессионного уравнения:
Теперь можно привести регрессионное уравнение к виду:
Y= -585,17+3,29X
Считаем экономический смысл:
У(1)=-585,17+3,29*1=-581,88
У(2)=-585,17+3,29*2=-591,75
У(2)-У(1)=-581,88-(-591,75)= 9,87
Дата добавления: 2021-03-18; просмотров: 83; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!