Множественная регрессия
Определение гетероскедастичности и гомоскедасичности. Остаточные суммы квадратов для первой и второй группы. Определение соотношения между критерием Дарбина-Уотсона и коэффициентом автокорреляции остатков первого порядка. Критические значения критерия.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | лабораторная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 07.06.2013 |
| Размер файла | 64,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
[Введите текст]
Министерство образования и науки РФ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Уфимский государственный авиационный технический университет
Кафедра экономики предпринимательства
Отчет к лабораторным работам
по дисциплине «Эконометрика»
на тему «Множественная регрессия»
Уфа 2013
Определение гетероскедастичности и гомоскедасичности.
Все 25 наблюдений упорядочим по величине X по возрастающей.
|
№ наблюдения |
Прибыль от реализации продукции, млн. руб. Y |
Численность промышленно-производственного персонала, чел. X1 |
|||||||
|
19 |
116 |
442 |
|||||||
|
11 |
-984 |
547 |
|||||||
|
12 |
5431 |
710 |
|||||||
|
18 |
857 |
802 |
|||||||
|
1 |
7960 |
864 |
|||||||
|
13 |
2861 |
940 |
|||||||
|
4 |
15503 |
1147 |
|||||||
|
5 |
9558 |
1514 |
|||||||
|
7 |
2631 |
1561 |
|||||||
|
3 |
9948 |
1866 |
|||||||
|
25 |
2948 |
2535 |
|||||||
|
20 |
1021 |
2797 |
|||||||
|
14 |
-1123 |
3528 |
|||||||
|
23 |
6612 |
3801 |
|||||||
|
8 |
18727 |
4197 |
|||||||
|
16 |
16304 |
4409 |
|||||||
|
22 |
10035 |
4560 |
|||||||
|
6 |
10919 |
4970 |
|||||||
|
10 |
39689 |
5237 |
|||||||
|
17 |
35218 |
6139 |
|||||||
|
9 |
18279 |
6696 |
|||||||
|
2 |
42392 |
8212 |
|||||||
|
21 |
102843 |
10280 |
|||||||
|
24 |
163420 |
46142 |
|||||||
|
15 |
203892 |
52412 |
|||||||
|
№ |
У |
X1 |
У*Х |
(Ух) ? |
У-() |
(У- () )2 |
|||
|
19 |
116 |
442 |
51272 |
195364 |
13456 |
5209,5932 |
-5093,5932 |
25944691,69 |
|
|
11 |
-984 |
547 |
-538248 |
299209 |
968256 |
5129,2262 |
-6113,2262 |
37371534,57 |
|
|
12 |
5431 |
710 |
3856010 |
504100 |
29495761 |
5004,466 |
426,534 |
181931,2532 |
|
|
18 |
857 |
802 |
687314 |
643204 |
734449 |
4934,0492 |
-4077,0492 |
16622330,18 |
|
|
1 |
7960 |
864 |
6877440 |
746496 |
63361600 |
4886,5944 |
3073,4056 |
9445821,982 |
|
|
13 |
2861 |
940 |
2689340 |
883600 |
8185321 |
4828,424 |
-1967,424 |
3870757,196 |
|
|
4 |
15503 |
1147 |
17781941 |
1315609 |
240343009 |
4669,9862 |
10833,0138 |
117354188 |
|
|
5 |
9558 |
1514 |
14470812 |
2292196 |
91355364 |
4389,0844 |
5168,9156 |
26717688,48 |
|
|
7 |
2631 |
1561 |
4106991 |
2436721 |
6922161 |
4353,1106 |
-1722,1106 |
2965664,919 |
|
|
3 |
9948 |
1866 |
18562968 |
3481956 |
98962704 |
4119,6636 |
5828,3364 |
33969505,19 |
|
|
25 |
2948 |
2535 |
7473180 |
6426225 |
8690704 |
3607,611 |
-659,611 |
435086,6713 |
|
|
20 |
1021 |
2797 |
2855737 |
7823209 |
1042441 |
3407,0762 |
-2386,0762 |
5693359,632 |
|
|
Итого |
|
|
78874757 |
27047889 |
550075226 |
54538,885 |
3311,115 |
280572559,8 |
|
№ |
У |
X1 |
У*Х |
(Ух) ? |
У-() |
(У- () )2 |
|||
|
23 |
6612 |
3801 |
25132212 |
14447601 |
43718544 |
21724,4978 |
-15112,4978 |
228387589,8 |
|
|
8 |
18727 |
4197 |
78597219 |
17614809 |
350700529 |
23172,9866 |
-4445,9866 |
19766796,85 |
|
|
16 |
16304 |
4409 |
71884336 |
19439281 |
265820416 |
23948,4402 |
-7644,4402 |
58437465,97 |
|
|
22 |
10035 |
4560 |
45759600 |
20793600 |
100701225 |
24500,768 |
-14465,768 |
209258443,8 |
|
|
6 |
10919 |
4970 |
54267430 |
24700900 |
119224561 |
26000,466 |
-15081,466 |
227450616,7 |
|
|
10 |
39689 |
5237 |
207851293 |
27426169 |
1575216721 |
26977,0986 |
12711,9014 |
161592437,2 |
|
|
17 |
35218 |
6139 |
216203302 |
37687321 |
1240307524 |
30276,4342 |
4941,5658 |
24419072,56 |
|
|
9 |
18279 |
6696 |
122396184 |
44836416 |
334121841 |
32313,8288 |
-14034,8288 |
196976419,4 |
|
|
2 |
42392 |
8212 |
348123104 |
67436944 |
1797081664 |
37859,0536 |
4532,9464 |
20547603,07 |
|
|
21 |
102843 |
10280 |
1057226040 |
105678400 |
10576682649 |
45423,384 |
57419,616 |
3297012302 |
|
|
24 |
163420 |
46142 |
7540525640 |
2129084164 |
26706096400 |
176599,4076 |
-13179,4076 |
173696784,7 |
|
|
15 |
203892 |
52412 |
10686387504 |
2747017744 |
41571947664 |
199533,8136 |
4358,1864 |
18993788,7 |
|
|
итого |
|
|
20454353864 |
5256163349 |
84681619738 |
668330,179 |
-0,179 |
4636539320 |
Определим остаточную сумму квадратов для первой () и второй () групп:
гетероскедастичность автокорреляция дарбин критерий
= *280572559,8=23381046,65;
= *4636539320=386378276,7;
Тогда, так как 4,07>4,84, То есть для каждого значения Х, распределение остатков одинаково.
В соответствии с предпосылками метода наименьших квадратов в случае с меньшими значениями остатки получились случайными.
|
№ наблюдения |
Y |
X1 |
Значение уравнения регрессии с е |
Значение критерия Дарбина- Уотсона, d |
||
|
19 |
116 |
442 |
-5 093,59 |
116 |
||
|
11 |
-984 |
547 |
-6 113,23 |
-984 |
0,004 |
|
|
12 |
5431 |
710 |
426,53 |
5431 |
0,152 |
|
|
18 |
857 |
802 |
-4 077,05 |
857 |
0,072 |
|
|
1 |
7960 |
864 |
3 073,41 |
7960 |
0,182 |
|
|
13 |
2861 |
940 |
-1 967,42 |
2861 |
0,091 |
|
|
4 |
15503 |
1147 |
10 833,01 |
15503 |
0,584 |
|
|
5 |
9558 |
1514 |
5 168,92 |
9558 |
0,114 |
|
|
7 |
2631 |
1561 |
-1 722,11 |
2631 |
0,169 |
|
|
3 |
9948 |
1866 |
5 828,34 |
9948 |
0,203 |
|
|
25 |
2948 |
2535 |
-659,61 |
2948 |
0,150 |
|
|
20 |
1021 |
2797 |
-2 386,08 |
1021 |
0,011 |
|
|
Итого |
3 311,12 |
57850 |
1,733 |
|||
|
Среднее |
301,01 |
|||||
|
23 |
6612 |
3801 |
-15 112,50 |
6612 |
||
|
8 |
18727 |
4197 |
-4 445,99 |
18727 |
0,0245 |
|
|
16 |
16304 |
4409 |
-7 644,44 |
16304 |
0,0022 |
|
|
22 |
10035 |
4560 |
-14 465,77 |
10035 |
0,0100 |
|
|
6 |
10919 |
4970 |
-15 081,47 |
10919 |
0,0001 |
|
|
10 |
39689 |
5237 |
12 711,90 |
39689 |
0,1666 |
|
|
17 |
35218 |
6139 |
4 941,57 |
35218 |
0,0130 |
|
|
9 |
18279 |
6696 |
-14 034,83 |
18279 |
0,0777 |
|
|
2 |
42392 |
8212 |
4 532,95 |
42392 |
0,0744 |
|
|
21 |
102843 |
10280 |
57 419,62 |
102843 |
0,6033 |
|
|
24 |
163420 |
46142 |
-13 179,41 |
163420 |
1,0750 |
|
|
15 |
203892 |
52412 |
4 358,19 |
203892 |
0,0663 |
|
|
Итого |
-0,18 |
7821,021 |
2,1131 |
|||
|
Среднее |
-0,02 |
Соотношение между критерием Дарбина - Уотсона и коэффициентом автокорреляции остатков (r1) первого порядка определяется зависимостью
(17)
Следовательно,
(18)
По таблице определим критические значения критерия Дарбина - Уотсона dL=0,97 и du=1,33 для числа наблюдений равном 12 и уровня значимости 0,95.
(1,33 < 1,91 < 2,67), нет оснований отклонять гипотезу, автокорреляция остатков отсутствует.
Выводы
Изучив взаимосвязи между прибылью от реализации продукции и численностью промышленно-производственного персонала, среднегодовой стоимостью основных фондов, электровооруженностью, технической вооруженность одного рабочего на предприятиях одной отрасли РФ в 2012 году, можно сказать, что численность промышленно-производственного персонала существенно влияет на прибыль предприятия, эта взаимосвязь весьма сильная и прямая.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Основные причины возникновения автокорреляции отклонения модели. Методы выявления автокорреляции. Исследование автокорреляции случайных отклонений модели временного ряда с помощью теста Сведа-Эйзенхарта, статистики Дарбина-Уотсона и графического метода.
курсовая работа [236,0 K], добавлен 29.03.2015Расчет параметров уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация регрессии. Определение остаточной суммы квадратов. Выполнение предпосылок МНК. Расчет коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии с помощью критерия Фишера.
контрольная работа [317,0 K], добавлен 11.05.2009Эконометрическое изучение и анализ производственных затрат и себестоимости зерна. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ. Параметры парной регрессии и корреляции. Автокорреляция временного ряда и в остатках, расчет критерия Дарбина-Уотсона.
курсовая работа [234,8 K], добавлен 21.01.2011Коэффициент автокорреляции как оценка теоретических значений автокорреляции, его достоверность. Коррелограмма. Автокорреляционные функции и их примеры. Критерий Дарбина-Уотсона. Примеры расчетов с помощью макроса Excel "Автокорреляционная функция".
курсовая работа [1,6 M], добавлен 21.08.2008Сущность и содержание корреляционного анализа, его значение и эффективность в оценке связи. Множественная регрессия как один из наиболее распространенных способов получения многофакторных прогнозов, оценка ее преимуществ и недостатков, применение.
лабораторная работа [535,0 K], добавлен 17.11.2010Парная линейная регрессия. Полный регрессионный анализ. Коэффициент корреляции и теснота линейной связи. Стандартная ошибка регрессии. Значимость уравнения регрессии. Расположение доверительных интервалов. Расчет параметров множественной регрессии.
контрольная работа [932,7 K], добавлен 09.06.2012Понятие, виды производственных средств. Расчет линейного коэффициента корреляции. Аналитическое выражение связи между факторным и результативным показателем на основе регрессионного анализа. Расчет параметров уравнения тренда методом наименьших квадратов.
курсовая работа [80,9 K], добавлен 07.03.2016Корреляция, линейная и нелинейная регрессия. Дисперсионный, лискриминантный и кластерный анализ. Линейное программирование. Параметрические и непараметрические критерии. Определение существования взаимосвязи между рентабельностью и затратами на рекламу.
курсовая работа [502,6 K], добавлен 13.01.2015Эконометрика - совокупность методов анализа связей между экономическими показателями на основании статистических данных. Требования к уровню освоения содержания дисциплины. Методологические основы курса, парная и множественная регрессия и корреляция.
методичка [219,8 K], добавлен 15.11.2010Построение корреляционного поля между ценой акции и доходностью капитала. Гипотеза о тесноте и виде зависимости между доходностью и ценой. Расчет коэффициента детерминации. Оценка статистической значимости уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.
контрольная работа [274,3 K], добавлен 25.09.2013Порядок построения линейного уравнения парной регрессии, расчет коэффициентов и оценка статической значимости параметров регрессии и корреляции. Точность прогноза. Множественная регрессия и корреляция. Системы эконометрических уравнений. Временные ряды.
контрольная работа [1,3 M], добавлен 24.09.2013Схема собственно-случайной бесповторной выборки. Определение средней ошибки выборки для среднего значения, среднего квадратического отклонения и предельной ошибки выборки. Определение эмпирического распределения. Расчетное значение критерия Пирсона.
контрольная работа [96,3 K], добавлен 05.03.2012Изучение понятий общей эконометрики. Сущность классической и обобщенной моделей линейной регрессии. Анализ методов наименьших квадратов, временных рядов и системы одновременных уравнений. Многомерная регрессия: мультиколлинеарность, фиктивные переменные.
книга [26,6 M], добавлен 19.05.2010Академический опыт в области исследований воздействия госпрограмм поддержки ипотечного кредитования на участников рынков ипотеки и жилья. Проблемы мультиколлинеарности, гетероскедастичности и автокорреляции. Влияние госпрограммы на кредитные риски.
дипломная работа [418,5 K], добавлен 23.08.2017Проверка выполнения предпосылок МНК. Значимость параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента и F-критерия Фишера. Средняя относительная ошибка аппроксимации. Гиперболические, степенные и показательные уравнения нелинейной регрессии.
контрольная работа [253,4 K], добавлен 17.03.2011Сущность и применение метода наименьших квадратов для однофакторной линейной регрессии. Нахождение коэффициента эластичности для указанной модели в заданной точке X и его экономический анализ. Прогноз убыточности на основании линейной регрессии.
контрольная работа [47,3 K], добавлен 15.06.2009Определение порядка формирования денежных фондов и раскрытие экономического значения прибыли в деятельности предприятия. Анализ влияния учетной политики на финансовый результат предприятия. Исследование порядка и оценка методов распределения прибыли.
курсовая работа [46,3 K], добавлен 25.09.2011Структурно-аналитическая группировка по двум признакам-факторам, расчет среднего значения группировочного признака. Сущность правила сложения дисперсий и коэффициента регрессии. Характеристика и расчет систематической вариации результативного порядка.
контрольная работа [86,4 K], добавлен 02.09.2009Определение среднего значения показателя в совокупности. Вариационный анализ статистической совокупности по показателю. Проведение выборочного наблюдения и корреляционно-регрессионного анализа. Построение уравнения парной регрессии, ряды динамики.
курсовая работа [290,2 K], добавлен 29.11.2011Основные этапы многофакторного корреляционного анализа и интерпретация его параметров. Назначение коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэффициентов. Расчет значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью f-критерия Стьюдента.
контрольная работа [605,2 K], добавлен 29.07.2010
