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 |