Главная База знаний "Allbest" Экономико-математическое моделирование Теорія Маршала як внесок у розвиток світової економіки

Теорія Маршала як внесок у розвиток світової економіки

Середні значення та стандартні відхилення. Нормалізація змінних за допомогою формул. Розрахунок кореляційних матриць, частинних коефіцієнтів кореляції. Способи звільнення від мультиколінеарності методом перетворення інформації, темпів зміни показників.

Рубрика	Экономико-математическое моделирование
Вид	лабораторная работа
Язык	украинский
Дата добавления	07.05.2009
Размер файла	152,1 K

посмотреть текст работы

скачать работу можно здесь

полная информация о работе

весь список подобных работ

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.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ УКРАЇНИ

КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМ. ВАДИМА ГЕТЬМАНА

Кафедра економіко-математичних моделювання

ЛАБОРАТОРНА РОБОТА З ЕКОНОМЕТРІЇ № 2

Виконав:

студент ІІ курсу

спец. 6504, гр. № 5

Нікіфоров Клим

Перевірила:

Кузубова В.В.

Київ -- 2009

ВАРІАНТ 11

1. Визначимо середні значення та стандартні відхилення

Місяць	Прибуток	Інвестиції	ОВФ	ФРЧ
1	48	200	25	3
2	49	205	25	3,5
3	50	210	23	4
4	46	180	27	2,5
5	43	160	29	2
6	53	215	23	4,5
7	55	220	20	5
8	56	222	20	5
9	54	220	21	4,5
10	55	221	19	5,5
11	57	225	18	5,5
12	58	228	16	6
13	46	178	26	2,8
14	47	181	24	2,8
15	50	208	22	4,2
16	54	222	19	5,8
17	56	230	17	6
18	59	230	15	6,2
19	58	229	15	6,1
20	61	235	13	6,3
21	60	231	13	6,3
22	63	240	11	6,5
23	62	238	12	6,4
24	66	245	8	7
Середнє	54,41667	215,5417	19,20833	4,891667
Станд.відх.	6,035523	21,84526	5,548044	1,480575

2. Виконаємо нормалізацію змінних за допомогою формул:

Функція нормалізації дозволяє перетворити інформацію в однакові одиниці виміру (стандартні відхилення)

В результаті нормалізації отримаємо:

Y*	X1*	X2*	X3*
-1,06315	-0,71144	1,043911	-1,27766
-0,89746	-0,48256	1,043911	-0,93995
-0,73178	-0,25368	0,683424	-0,60224
-1,39452	-1,62697	1,404399	-1,61536
-1,89158	-2,5425	1,764886	-1,95307
-0,23472	-0,0248	0,683424	-0,26454
0,09665	0,204087	0,142693	0,07317
0,262336	0,29564	0,142693	0,07317
-0,06904	0,204087	0,322937	-0,26454
0,09665	0,249863	-0,03755	0,410876
0,428021	0,43297	-0,21779	0,410876
0,593707	0,570299	-0,57828	0,748583
-1,39452	-1,71853	1,224155	-1,41274
-1,22884	-1,5812	0,863668	-1,41274
-0,73178	-0,34523	0,50318	-0,46716
-0,06904	0,29564	-0,03755	0,613501
0,262336	0,661852	-0,39804	0,748583
0,759393	0,661852	-0,75853	0,883666
0,593707	0,616076	-0,75853	0,816125
1,090764	0,890735	-1,11901	0,951207
0,925079	0,707629	-1,11901	0,951207
1,422136	1,119617	-1,4795	1,08629
1,25645	1,028064	-1,29926	1,018749
1,919193	1,3485	-2,02023	1,423997

3. Розрахунок кореляційних матриць r_xx та r_xy

Знаходимо кореляційні матриці за формулами:

Транспонуємо матрицю Х*:

-0,71144	-0,48256	-0,25368	-1,62697	-2,5425	-0,0248	0,204087	0,29564	0,204087	0,249863	0,43297	0,570299	-1,71853	-1,5812	-0,34523	0,29564	0,661852	0,661852	0,616076	0,890735	0,707629	1,119617	1,028064	1,3485
1,043911	1,043911	0,683424	1,404399	1,764886	0,683424	0,142693	0,142693	0,322937	-0,03755	-0,21779	-0,57828	1,224155	0,863668	0,50318	-0,03755	-0,39804	-0,75853	-0,75853	-1,11901	-1,11901	-1,4795	-1,29926	-2,02023
-1,27766	-0,93995	-0,60224	-1,61536	-1,95307	-0,26454	0,07317	0,07317	-0,26454	0,410876	0,410876	0,748583	-1,41274	-1,41274	-0,46716	0,613501	0,748583	0,883666	0,816125	0,951207	0,951207	1,08629	1,018749	1,423997

Отримаємо:

1	-0,90857	0,960757
-0,90857	1	-0,95464
0,960757	-0,95464	1

0,947927
-0,98042
0,964746

Кожен елемент матриці r_xx характеризує тісноту зв'язку однієї пояснювальної змінної з іншою. Парні коефіцієнти кореляції характеризують тісноту між двома змінними. Вони можуть змінюватись в межах від 1 до -1.

Тобто, вони є парними коефіцієнтами кореляції між пояснювальними змінними. Користуючись цими коефіцієнтами можна зробити висновок, що між змінними х₁, х₂, х₃ існує зв'язок.

4. Визначення детермінанту матриці r

0,006749

Детермінант матриці r_xx є точковою мірою мультиколінеарності, в нашому випадку наближається до нуля, а отже мультиколінеарність існує.

5. Розрахунок критерію

105,7992

= 7,815

Розраховане значення порівнюємо з табличним при вибраному рівні значущості і ступені свободи . Оскільки , то мультиколінеарність існує.

6. Розрахунок оберненої матриці

13,13842	-1,27429	-13,8393
-1,27429	11,40152	12,10859
-13,8393	12,10859	25,8555

C==

7. Визначення F-критерію

F₁= 127,4534

F₂= 109,2159

F₃= 260,9828

F_0,05=19,44

Оскільки значення критерію Фішера перевищують критичне значення, то пояснювальні змінні мультиколінеарні з рештою змінних.

8. Визначення частинних коефіцієнтів кореляції

0,104115

0,750872

-0,70524

Частинні коефіцієнти кореляції характеризують рівень тісноти зв'язку між двома змінними, за умови, що решта змінних на цей зв'язок не впливає.

9. Розрахунок t-критерію

0,4797228

5,21

-4,558447

2,11

Оскільки t₁₃ більше за t_табл, то це означає що між змінними x1 та х3 існує мультиколінеарність.

10. Способи звільнення від мультиколінеарності методом перетворення інформації

10.1 Відхилення від свого середнього

Місяць	Прибуток	Інвестиції	ОВФ	ФРЧ
	Y	X1	X2	X3
1	-6,41667	145,5833	-29,4167	-51,4167
2	-5,41667	150,5833	-29,4167	-50,9167
3	-4,41667	155,5833	-31,4167	-50,4167
4	-8,41667	125,5833	-27,4167	-51,9167
5	-11,4167	105,5833	-25,4167	-52,4167
6	-1,41667	160,5833	-31,4167	-49,9167
7	0,583333	165,5833	-34,4167	-49,4167
8	1,583333	167,5833	-34,4167	-49,4167
9	-0,41667	165,5833	-33,4167	-49,9167
10	0,583333	166,5833	-35,4167	-48,9167
11	2,583333	170,5833	-36,4167	-48,9167
12	3,583333	173,5833	-38,4167	-48,4167
13	-8,41667	123,5833	-28,4167	-51,6167
14	-7,41667	126,5833	-30,4167	-51,6167
15	-4,41667	153,5833	-32,4167	-50,2167
16	-0,41667	167,5833	-35,4167	-48,6167
17	1,583333	175,5833	-37,4167	-48,4167
18	4,583333	175,5833	-39,4167	-48,2167
19	3,583333	174,5833	-39,4167	-48,3167
20	6,583333	180,5833	-41,4167	-48,1167
21	5,583333	176,5833	-41,4167	-48,1167
22	8,583333	185,5833	-43,4167	-47,9167
23	7,583333	183,5833	-42,4167	-48,0167
24	11,58333	190,5833	-46,4167	-47,4167
Середнє	2,37E-15	161,125	-35,2083	-49,525
Станд.відх.	6,035523	21,84526	5,548044	1,480575

1	-0,90857	0,960757
-0,90857	1	-0,95464
0,960757	-0,95464	1

0,006749

105,7992

= 7,815

Оскільки , то мультиколінеарність існує.

10.2 Абсолютний приріст

Місяць	Прибуток	Інвестиції	ОВФ	ФРЧ
	Y	X1	X2	X3
1
2	1	5	0	0,5
3	1	5	-2	0,5
4	-4	-30	4	-1,5
5	-3	-20	2	-0,5
6	10	55	-6	2,5
7	2	5	-3	0,5
8	1	2	0	0
9	-2	-2	1	-0,5
10	1	1	-2	1
11	2	4	-1	0
12	1	3	-2	0,5
13	-12	-50	10	-3,2
14	1	3	-2	0
15	3	27	-2	1,4
16	4	14	-3	1,6
17	2	8	-2	0,2
18	3	0	-2	0,2
19	-1	-1	0	-0,1
20	3	6	-2	0,2
21	-1	-4	0	0
22	3	9	-2	0,2
23	-1	-2	1	-0,1
24	4	7	-4	0,6
Середнє	0,782609	1,956522	-0,73913	0,173913
Станд.відх.	3,976711	19,10611	3,13655	1,078811

1	-0,89028	0,937177
-0,89028	1	-0,92345
0,937177	-0,92345	1

0,006749

85,87077

= 7,815

Оскільки , то мультиколінеарність існує.

10.3 Спосіб темпів зміни показників

Місяць	Прибуток	Інвестиції	ОВФ	ФРЧ
	Y	X1	X2	X3
1
2	1,020833	1,025	1	1,166667
3	1,020408	1,02439	0,92	1,142857
4	0,92	0,857143	1,173913	0,625
5	0,934783	0,888889	1,074074	0,8
6	1,232558	1,34375	0,793103	2,25
7	1,037736	1,023256	0,869565	1,111111
8	1,018182	1,009091	1	1
9	0,964286	0,990991	1,05	0,9
10	1,018519	1,004545	0,904762	1,222222
11	1,036364	1,0181	0,947368	1
12	1,017544	1,013333	0,888889	1,090909
13	0,793103	0,780702	1,625	0,466667
14	1,021739	1,016854	0,923077	1
15	1,06383	1,149171	0,916667	1,5
16	1,08	1,067308	0,863636	1,380952
17	1,037037	1,036036	0,894737	1,034483
18	1,053571	1	0,882353	1,033333
19	0,983051	0,995652	1	0,983871
20	1,051724	1,026201	0,866667	1,032787
21	0,983607	0,982979	1	1
22	1,05	1,038961	0,846154	1,031746
23	0,984127	0,991667	1,090909	0,984615
24	1,064516	1,029412	0,666667	1,09375
Середнє	1,016849	1,013627	0,96511	1,080477
Станд.відх.	0,077519	0,102025	0,179452	0,33136

1	-0,70849	0,964155
-0,70849	1	-0,62121
0,964155	-0,62121	1

0,031236

73,36757

= 7,815

Оскільки , то мультиколінеарність існує.

10.4 Спосіб темпів приросту показників

Місяць	Прибуток	Інвестиції	ОВФ	ФРЧ
	Y	X1	X2	X3
1
2	1,020833	1,025	1	1,166667
3	1,020408	1,02439	0,92	1,142857
4	0,92	0,857143	1,173913	0,625
5	0,934783	0,888889	1,074074	0,8
6	1,232558	1,34375	0,793103	2,25
7	1,037736	1,023256	0,869565	1,111111
8	1,018182	1,009091	1	1
9	0,964286	0,990991	1,05	0,9
10	1,018519	1,004545	0,904762	1,222222
11	1,036364	1,0181	0,947368	1
12	1,017544	1,013333	0,888889	1,090909
13	0,793103	0,780702	1,625	0,466667
14	1,021739	1,016854	0,923077	1
15	1,06383	1,149171	0,916667	1,5
16	1,08	1,067308	0,863636	1,380952
17	1,037037	1,036036	0,894737	1,034483
18	1,053571	1	0,882353	1,033333
19	0,983051	0,995652	1	0,983871
20	1,051724	1,026201	0,866667	1,032787
21	0,983607	0,982979	1	1
22	1,05	1,038961	0,846154	1,031746
23	0,984127	0,991667	1,090909	0,984615
24	1,064516	1,029412	0,666667	1,09375
Середнє	1,016849	1,013627	0,96511	1,080477
Станд.відх.	0,077519	0,102025	0,179452	0,33136

1	-0,70849	0,964155
-0,70849	1	-0,62121
0,964155	-0,62121	1

0,031236

73,36757

= 7,815

Оскільки , то мультиколінеарність існує.

10.5 Логарифмування вихідної інформації

Місяць	Прибуток	Інвестиції	ОВФ	ФРЧ
	Y	X1	X2	X3
1	3,871201	5,298317	3,218876	1,098612
2	3,89182	5,32301	3,218876	1,252763
3	3,912023	5,347108	3,135494	1,386294
4	3,828641	5,192957	3,295837	0,916291
5	3,7612	5,075174	3,367296	0,693147
6	3,970292	5,370638	3,135494	1,504077
7	4,007333	5,393628	2,995732	1,609438
8	4,025352	5,402677	2,995732	1,609438
9	3,988984	5,393628	3,044522	1,504077
10	4,007333	5,398163	2,944439	1,704748
11	4,043051	5,4161	2,890372	1,704748
12	4,060443	5,429346	2,772589	1,791759
13	3,828641	5,181784	3,258097	1,029619
14	3,850148	5,198497	3,178054	1,029619
15	3,912023	5,337538	3,091042	1,435085
16	3,988984	5,402677	2,944439	1,757858
17	4,025352	5,438079	2,833213	1,791759
18	4,077537	5,438079	2,70805	1,824549
19	4,060443	5,433722	2,70805	1,808289
20	4,110874	5,459586	2,564949	1,84055
21	4,094345	5,442418	2,564949	1,84055
22	4,143135	5,480639	2,397895	1,871802
23	4,127134	5,472271	2,484907	1,856298
24	4,189655	5,501258	2,079442	1,94591
Середнє	3,990664	5,367804	2,909514	1,533637
Станд.відх.	0,112558	0,107973	0,322294	0,354314

0,106663	-0,10581	0,107762
0,107973	-0,08877	0,105211
-0,26498	0,322294	-0,27325

1,37E-05

236,9638

= 7,815

Оскільки , то мультиколінеарність існує.

11. Побудова моделі на основі нормалізованих змінних і перехід до моделі в абсолютному виразі

Економетрична модель на основі нормалізованих данних записується так:

a^1=	0,097302
a^2=	-0,76639
a^3=	-0,18812

a^0=	49,08539

Таким чином модель має вигляд:

=49,08539+0,097X₁-0,766X₂-0,188X₃

лабораторная работа "Теорія Маршала як внесок у розвиток світової економіки" скачать

Подобные документы

Методи економетрії
Особливість проведення розрахунків параметрів чотирьохфакторної моделі, обчислення розрахунків значень Yр за умови варіювання. Аналіз методів перевірки істотності моделі за допомогою коефіцієнтів кореляції і детермінації, наявності мультиколінеарності.

контрольная работа [36,2 K], добавлен 24.01.2010
Побудова багатофакторної і однофакторної лінійних моделей нормальної регресії
Статистичний і економічний зміст коефіцієнтів кореляції і детермінації. Економічне тлумачення довірчих інтервалів коефіцієнтів моделі, точкового значення прогнозу. Форма відображення статистичних даних моделі. Параметри стандартного відхилення асиметрії.

контрольная работа [20,1 K], добавлен 03.08.2010
Математична модель економічної задачі лінійного програмування
Визначення оптимального плану графічним та симплексним методом. Побудова економетричної моделі залежності між витратами обігу та вантажообігом. Розрахунок детермінаціі, кореляції, еластичності. Виявлення мультиколінеарності між заданими факторами.

контрольная работа [451,8 K], добавлен 03.12.2013
Економічна статистика
Розрахунок зміни помилки повторної вибірки, якщо середнє квадратичне відхилення ознаки було збільшено в 2 рази. Визначення індексу фізичного обсягу товарообігу та товарообігу в фактичних цінах. Обчислення індексу ефективності суспільного виробництва.

контрольная работа [45,6 K], добавлен 28.07.2016
Післяоптимізаційний аналіз задач лінійного програмування
Аналіз коефіцієнтів лінійних моделей: розрахунок коефіцієнтів цільової функції. Аналіз діапазону зміни компонент вектора обмежень. Приклад практичного використання двоїстих оцінок у аналізі економічної задачі. Складання по ній симплексної таблиці.

лекция [543,5 K], добавлен 10.10.2013
Прогнозування зміни економічних показників у часі відкритого акціонерного товариства „Дніпровагонрембуд"
Характеристика підприємства ВАТ "Дніпровагонрембуд". Фінансові коефіцієнти, на підставі яких зроблено аналіз фінансового стану підприємства в динаміці на дослідний період. Розрахунок прогнозних якостей отриманих залежностей для великої групи коефіцієнтів.

дипломная работа [2,9 M], добавлен 08.11.2009
Дослідження прибутку і чинники, які на нього впливають
Кількісний зв'язок між прибутком та основними ресурсами, що на нього впливають. Визначення мультиколінеарності у чинників прибутку за допомогою алгоритму Фаррара-Глобера. Побудова економетричної моделі прибутку методом Ейткена; гетероскедастичність.

контрольная работа [72,5 K], добавлен 21.09.2011
Конкурентоспроможність національної економіки і валютний курс: оцінка впливу, прогнозування динаміки
Створення економіко-математичної моделі на основі рівняння множинної регресії та прогнозування конкурентоспроможності національної економіки за допомогою системи показників її розвитку. Оцінка впливу валютного курсу, практика його державного регулювання.

автореферат [50,3 K], добавлен 06.07.2009
Лінейна балансова модель і її використання в економічних розрахунках
Характеристика та призначення лінійної балансової моделі, порядок визначення коефіцієнтів прямих витрат. Методика вирішення балансових рівнянь за допомогою зворотної матриці, визначення коефіцієнтів повних витрат. Повні витрати праці і капіталовкладень.

контрольная работа [31,0 K], добавлен 21.10.2009
Методологія обробки статистичних даних
Зміст методики перевірки статистичної вибірки на розподіл за нормальним законом. Формування рандомізованого плану проведення спостережень за обсягами перевезень, поняття регресійної моделі та коефіцієнтів детермінації і кореляції, виявлення помилок.

контрольная работа [77,8 K], добавлен 18.05.2011

Другие документы, подобные "Теорія Маршала як внесок у розвиток світової економіки"

весь список подобных работ

скачать работу можно здесь

сколько стоит заказать работу?

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.