Заключение. Проанализировав три модели регрессии, можно сделать вывод, что первые три модели применимыми для описания зависимости между поступлением и расходованием: у

Проанализировав три модели регрессии, можно сделать вывод, что первые три модели применимыми для описания зависимости между поступлением и расходованием: у них достаточно тесная связь между переменными (R² ≈ 0,97), не очень большая средняя ошибка (6–7%). По критерию значимости F наиболее подходят квадратичная и степенная модели.

Остальные две модели неприменимы для описания зависимости между поступлением: в показательной модели слишком большая средняя ошибка (13,8%), а в гиперболической модели – связь между переменными ниже, чем в остальных моделях, а средняя ошибка очень велика: 29,5%.

ЗАДАЧА № 2 Тема: Множественная регрессия

Для набора экономических или финансовых показателей выполнить:

1) спецификацию множественной зависимости. В ходе спецификации
определить:

- мультиколлинеарность факторов;

- набор информативных факторов;

- коэффициенты частной корреляции;

- коэффициент детерминации;

2) построение линейной формы с полным набором факторов и оценку качества построенной модели;

3) построение линейной формы с информативными факторами и оценку качества построенной модели;

4) построение нелинейной формы с полным набором факторов и оценку качества построенной модели

(форма модели выбирается по правилу:

0– полулогарифмическая модель;

1– гиперболическая модель;

2– мультипликативная модель;

3– экспоненциальная модель,

где 0, 1, 2, 3 – остаток от деления номера варианта на 4);

5) расчет коэффициентов эластичности для каждой модели;'

6) проверку предпосылок использования метода наименьших квадратов:

а. Случайность остатков;

б. Постоянство их дисперсии (тест Гольфельда-Квандта);

в. Отсутствие автокорреляции (статистика Дарбина-Уотсона);

г. Нормальный закон распределения остатков;

7) В случае невыполнения предпосылок МНК предложите вариант коррекции модели.

8) Сравните построенные модели. Выберите лучшую. Выбор обоснуйте.

9) Выполните расчет прогнозного значения результата, предполагая, что прогнозные значения факторов составят 104,2% от их среднего уровня.

Вариант	Признаки	Источник данных
	кредиты предприятиям и организациям, млн руб., средства предприятий и организаций, %, выпущенные ценные бумаги, %.	файл2.doc