double arrow

Реализация типовых задач на персональном компьютере.

2

 

В России получили широкое распространение десятки пакетов прикладных программ, эффективно используемых в задачах эконометрики. Следует отметить STATGRAPHICS, Econometric Views, STADIA, SPSS и другие. Для несложных задач можно порекомендовать MS Excel. Поскольку данный пакет программ не является специализированным, следует с особой тщательностью проверять допустимость используемых математических процедур. Дальнейшее описание будет касаться именно MS Excell.

1. Проверьте доступ к пакету анализа. В главном меню выберите СЕРВИС/НАДСТРОЙКИ. Установите ПАКЕТ АНАЛИЗА

2. В главном меню выберите СЕРВИС/АНАЛИЗ ДАННЫХ/РЕГРЕССИЯ.

3. Заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода.

4. Выберите режимы полной регрессионной статистики. Помимо результатов регрессионной статистики, дисперсионного анализа и доверительных интервалов можно получить остатки и графики подбора линии регрессии остатков и нормальной вероятности.

5. Матрицу парных коэффициентов корреляции можно получить, используя инструмент анализа данных КОРРЕЛЯЦИЯ.

На стадии выбора типа оцененной модели полезно опробовать нелинейную регрессию, а так же анализ с использованием рядов Фурье.

Применение MS Excell допустимо лишь на первых стадиях эконометрического анализа.

В практических целях необходимо использовать специализированные пакеты прикладных программ.

В качестве примера рассмотрим модель парной регрессии, оцененную ранее.

Используем на первой стадии инструмент МАСТЕР ДИАГРАММ. Выберем точечный график, на третьем шаге построения которого добавим линию тренда с указанием вида уравнения, значения коэффициента детерминации и точечного прогноз на два шага вперед. В результате получаем характеристики наилучших в своем классе моделей:

· линейная -  = 0.932х + 25.303,                                             R2 = 0,953,

· логарифмическая-  = 32.245 lnx – 55,809,                         R2 = 0.9323,

· степенная -  = 8.2616 х 0,5417 ,                                          R2 =0,9495,

· экспоненциальная- = 33.025 е 0.0152х ,                                R2 =0,9601,

· полиноминальная (n=2) -  = 0.0135х2 – 0,0446х +42,042, R2 = 0,9608

 Выбрав модель, обладающую наилучшим качеством оценивания переходим к  использования ПАКЕТА АНАЛИЗА. Отметим, что значение коэффициента детерминации не является единственным критерием отбора модели. Обычно отбирают несколько «пилотных» моделей. Ниже приводятся результаты классического регрессионного анализа.

 

 

Регрессионная статистика

Множественный R 0.97628640

R-квадрат 0.95313513

Нормированный R-квадрат 0.94727703

Стандартная ошибка 1.88787520

 

10

 

Дисперсионный анализ

  df SS MS

F

Значимость F


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  


2

Сейчас читают про: