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.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование | 
| Вид | контрольная работа | 
| Язык | украинский | 
| Дата добавления | 24.01.2010 | 
| Размер файла | 36,2 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.
Міністерство освіти і науки України
Відкритий міжнародний університет розвитку людини "Україна"
Самостійна робота на тему:
Економетричний аналіз даних
виконала
студентка групи ЗМЗЕД-41
спеціальності ”менеджмент
зовнішньекономічної діяльності”
Викладач: Пономаренко І.В.
Київ-2006
Мета роботи:
за даними спостережень необхідно:
1.провести розрахунки параметрів чотирьохфакторної моделі;
2.обчислити розрахункові значення Yр за умови варыювання пояснюючих змынних х.
3.перевырити істотність моделі за допомогою коефіцієнтів кореляції і детермінації, критерію Фішера та критерію Стюдента.
4.перевірити наявність мультиколінеарності за допомогою алгоритму Фаррара-Глобера.
Хід роботи:
1.1 проведення розрахунків параметрів чотирьохфакторної моделі
а) запишемо матрицю пояснбвальних змінних, яка буде містити: перший стовпчик - одиничні значення; наступні стопчики значення х1, х2, х3, х4 - відповідно інвестиції, виробничі фонди, продуктивність праці та оборотність коштів.
Х=
б) транспонуємо матрицю Х:
ХI=
в) виконуємо множення матриць ХХI в результаті отримуємо:
| 
 11  | 
 12132  | 
 3352  | 
 1279  | 
 282  | 
|
| 
 12132  | 
 13437196  | 
 3710520  | 
 1415909  | 
 312747  | 
|
| 
 3352  | 
 3710520  | 
 1028912  | 
 394291  | 
 86451  | 
|
| 
 1279  | 
 1415909  | 
 394291  | 
 152077  | 
 33041  | 
|
| 
 282  | 
 312747  | 
 86451  | 
 33041  | 
 7300  | 
г) знайдемо матрицю обернену до ХХI:
| 
 27,6707  | 
 -0,0271  | 
 -0,0547  | 
 0,0401  | 
 0,5579  | 
|
| 
 -0,0271  | 
 0,0001  | 
 -0,0003  | 
 0,0003  | 
 -0,0018  | 
|
| 
 -0,0547  | 
 -0,0003  | 
 0,0021  | 
 -0,0024  | 
 -0,0001  | 
|
| 
 0,0401  | 
 0,0003  | 
 -0,0024  | 
 0,0032  | 
 -0,0020  | 
|
| 
 0,5579  | 
 -0,0018  | 
 -0,0001  | 
 -0,0020  | 
 0,0663  | 
д) помножимо ХIY:
| 
 7135  | 
|
| 
 7902232  | 
|
| 
 2187659  | 
|
| 
 836936  | 
|
| 
 184100  | 
є)отримаємо параметри розрахувавши вектор ^A=(ХХI)-1 ХIY
| 
 -24,4079  | 
|
| 
 0,1725  | 
|
| 
 1,4300  | 
|
| 
 -0,2449  | 
|
| 
 2,9469  | 
Після проведення розрахунків було отримано наступні значення параметрів лінійної моделі:
b0 = -24,41
b1 = 0,1725
b2 = 1,43
b3 = -0,2449
b4 = 2,9469
На основі отриманих параметрів чоритьхфакторної лінійної моделі побудуємо рівняння, яке буде мати наступний вигляд:
Yр = (-24,41)+0,1725х1+1,43х2-0,2449х3+2,9469х4.
Отже, отримане рівняня свідчить, що при збільшенні інвестицій на одиницю, прибутки зростуть 172 у.о, за умови незмінності інших факторів; при збільшенні виробничих фондів на одиницю прибутки зростуть на 1430 у.о. за умови незмінності інших факторів; при збіленні продуктивності праці на одиницю прибутки зменьшаться на 244 у.о. за умови незмінності інших факторів; при збільшенні оборотності коштів на одиницю, прибутки збільшаться на 2946 у.о.
1.2 обчислення розрахунків значень Yр за умови варіювання
Вплив факторів на прибуток
| 
 №  | 
 Yp  | 
 Yp(x1)  | 
 Yp(x2)  | 
 Yp(x3)  | 
 Yp(x4)  | 
|
| 
 1  | 
 749,43  | 
 701,88  | 
 728,53  | 
 688,84  | 
 689,33  | 
|
| 
 2  | 
 634,66  | 
 676,60  | 
 645,93  | 
 693,74  | 
 686,38  | 
|
| 
 3  | 
 648,86  | 
 685,03  | 
 652,93  | 
 692,51  | 
 686,38  | 
|
| 
 4  | 
 766,33  | 
 691,73  | 
 770,53  | 
 676,83  | 
 695,22  | 
|
| 
 5  | 
 626,00  | 
 668,17  | 
 659,93  | 
 691,29  | 
 674,59  | 
|
| 
 6  | 
 624,15  | 
 669,89  | 
 652,93  | 
 691,78  | 
 677,54  | 
|
| 
 7  | 
 716,57  | 
 700,16  | 
 708,93  | 
 689,08  | 
 686,38  | 
|
| 
 8  | 
 673,14  | 
 690,01  | 
 673,93  | 
 690,80  | 
 686,38  | 
|
| 
 9  | 
 683,09  | 
 693,45  | 
 680,93  | 
 690,31  | 
 686,38  | 
|
| 
 10  | 
 711,41  | 
 700,16  | 
 694,93  | 
 689,08  | 
 695,22  | 
|
| 
 11  | 
 732,05  | 
 705,32  | 
 708,93  | 
 687,61  | 
 698,17  | 
|
| 
 cер варт  | 
 687,79  | 
 689,31  | 
 688,94  | 
 689,26  | 
 687,45  | 
1.3 перевірити істотність моделі за допомогою коефіціентів кореляції і детермінації
Для перевірки істотності моделі за допомогою коефіцієнтів кореляції, для цього необхідно побудувати кореляційну матрицю.
| 
 
  | 
 Х1  | 
 Х2  | 
 Х3  | 
 Х4  | 
 Y  | 
|
| 
 Х1  | 
 1  | 
 0,2393  | 
 0,3829  | 
 0,8633  | 
 -0,170  | 
|
| 
 Х2  | 
 0,239  | 
 1  | 
 0,3291  | 
 0,259  | 
 -0,218  | 
|
| 
 Х3  | 
 0,383  | 
 0,3291  | 
 1  | 
 0,5175  | 
 0,214  | 
|
| 
 Х4  | 
 0,863  | 
 0,259  | 
 0,5175  | 
 1  | 
 0,326  | 
|
| 
 Y  | 
 -0,170  | 
 -0,2180  | 
 0,2140  | 
 0,3263  | 
 1  | 
Отже, найбільший коефіціент кореляції між пояснювальними змінними спостерігається для х4 та х3:R(х4, х3) = 0,5175. В той же час, найбільший коефіціент кореляції між пояснюваною змінними спостерігається для х1 та х4 :R(х1, х4) = 0,863. Отриманий результат показав, що оборотність коштів найбільше пов'язана з інвестиціями.
Наступним кроком перевірки істотності зв'язку між змінними буде розрахунок коефіцієнта детермінації з використанням середніх квадратів відхилень:
R2 = (Q2y - Q2u)/ Q2y=1-( Q2u - Q2y ).
Виходячи з формули розраховуємо загальну дисперсію (Q2y ) та дисперсію залишків ( Q2u).
а) загальна дисперсія (для прибутку) розраховуються на основі розрахункової таблиці:
| 
 706  | 
 57,36364  | 
 3290,58678  | 
|
| 
 588  | 
 -60,63636  | 
 3676,76860  | 
|
| 
 617  | 
 -31,63636  | 
 1000,85950  | 
|
| 
 725  | 
 76,36364  | 
 5831,40496  | 
|
| 
 598  | 
 -50,63636  | 
 2564,04132  | 
|
| 
 588  | 
 -60,63636  | 
 3676,76860  | 
|
| 
 686  | 
 37,36364  | 
 1396,04132  | 
|
| 
 608  | 
 -40,63636  | 
 1651,31405  | 
|
| 
 627  | 
 -21,63636  | 
 468,13223  | 
|
| 
 686  | 
 37,36364  | 
 1396,04132  | 
|
| 
 706  | 
 57,36364  | 
 3290,58678  | 
|
| 
 648,6364  | 
 x  | 
 2567,5041  | 
Q2u= 2567,5041/11 = 233,409
б) дисперсія залишків розраховуються за допомогою наступного співвідношення:
Q2u=YIY-^AХIY/n-m
спочатку множимо YI на матрицю Y:
YI=
YIY =| 4649403 |
транспонуємо матрицю ^A:
| 
 -24,411  | 
 0,173  | 
 1,430  | 
 -0,245  | 
 2,947  | 
A=
проводимо розрахунок ^AХIY:
AХIY = | 4654875 |
скориставшись співвідношенням, знаходимо дисперсію залишків:
Q2u=4649403-4654875/11-4=-501,461
розраховуємо коефіцієнт детермінації:
R2 = 1-( -501,461/233,409) = 3,148
Розрахований коефіцієнт детермінації R2 = 3,148, дана чотирьох факторна модель показує, що прибуток повністю визначається врахованими факторами.
1.4 перевірити нявність мультиколінеарності за допомогою алгоритму Фаррара-Глобера
1.4.1 нормалізуємо зміни в економетричній моделі
| 
 №  | 
 Xі1-Х1  | 
 Xі2-Х2  | 
 Xі3-Х3  | 
 Xі4-Х4  | 
 (Xі1-Х1)2  | 
 (Xі2-Х2)2  | 
 (Xі3-Х3)2  | 
 (Xі4-Х4)2  | 
|
| 
 1  | 
 -73  | 
 -28  | 
 -2  | 
 -3  | 
 5342  | 
 799  | 
 2,98347  | 
 11,314  | 
|
| 
 2  | 
 74  | 
 31  | 
 18  | 
 1  | 
 5463  | 
 944  | 
 333,893  | 
 0,40496  | 
|
| 
 3  | 
 25  | 
 26  | 
 13  | 
 1  | 
 620  | 
 662  | 
 176,165  | 
 0,40496  | 
|
| 
 4  | 
 -14  | 
 -58  | 
 -51  | 
 -2  | 
 199  | 
 3396  | 
 2573,26  | 
 5,58678  | 
|
| 
 5  | 
 123  | 
 21  | 
 8  | 
 5  | 
 15107  | 
 430  | 
 68,438  | 
 21,4959  | 
|
| 
 6  | 
 113  | 
 26  | 
 10  | 
 4  | 
 12748  | 
 662  | 
 105,529  | 
 13,2231  | 
|
| 
 7  | 
 -63  | 
 -14  | 
 -1  | 
 1  | 
 3980  | 
 204  | 
 0,52893  | 
 0,40496  | 
|
| 
 8  | 
 -4  | 
 11  | 
 6  | 
 1  | 
 17  | 
 115  | 
 39,3471  | 
 0,40496  | 
|
| 
 9  | 
 -24  | 
 6  | 
 4  | 
 1  | 
 580  | 
 33  | 
 18,2562  | 
 0,40496  | 
|
| 
 10  | 
 -63  | 
 -4  | 
 -1  | 
 -2  | 
 3980  | 
 18  | 
 0,52893  | 
 5,58678  | 
|
| 
 11  | 
 -93  | 
 -14  | 
 -7  | 
 -3  | 
 8666  | 
 204  | 
 45,2562  | 
 11,314  | 
|
| 
 Всьго  | 
 х  | 
 х  | 
 х  | 
 х  | 
 56703  | 
 7466  | 
 3364,18  | 
 70,5455  | 
| 
 Q2X1=  | 
 5154,82  | 
|
| 
 Q2X2=  | 
 678,744  | 
|
| 
 Q2X3=  | 
 305,835  | 
|
| 
 Q2X4=  | 
 6,413  | 
1.4.2 нормалізуємо зміни в економетричній моделі. Матриця нормалізованих змінних буде мати наступний вигляд
| 
 -0,31  | 
 -0,1187  | 
 -0,0298  | 
 -0,4005  | 
|
| 
 0,3104  | 
 0,1290  | 
 0,3150  | 
 0,0758  | 
|
| 
 0,1046  | 
 0,1080  | 
 0,2288  | 
 0,0758  | 
|
| 
 -0,0592  | 
 -0,2447  | 
 -0,8746  | 
 -0,2814  | 
|
| 
 0,5162  | 
 0,0870  | 
 0,1426  | 
 0,5520  | 
|
| 
 0,4742  | 
 0,1080  | 
 0,1771  | 
 0,4329  | 
|
| 
 -0,2649  | 
 -0,0599  | 
 -0,0125  | 
 0,0758  | 
|
| 
 -0,0172  | 
 0,0450  | 
 0,1081  | 
 0,0758  | 
|
| 
 -0,1012  | 
 0,0241  | 
 0,0737  | 
 0,0758  | 
|
| 
 -0,2649  | 
 -0,0179  | 
 -0,0125  | 
 -0,2814  | 
|
| 
 -0,3909  | 
 -0,0599  | 
 -0,1160  | 
 -0,4005  | 
Х* =
1.4.3 визначаємо кореляційну матрицю на основі елементів матриці нормалізованих змінних
Rхх = Х*I Х*
| 
 1  | 
 0,2393  | 
 0,3829  | 
 0,8633  | 
|
| 
 0,239  | 
 1  | 
 0,3291  | 
 0,259  | 
|
| 
 0,383  | 
 0,3291  | 
 1  | 
 0,5175  | 
|
| 
 0,863  | 
 0,259  | 
 0,5175  | 
 1  | 
Rхх =
Обчислимо Х2 за наступною формулою:
Х2=-[n-1-1/6(2m+5)]ln | Rхх |.
розраховуємо визначник кореляційної матриці скориставшись правилом Сарруса:
|Rхх | =1*1*1*1-0,863*0,3291*0,863*0,3291 = 0,9193.
Знаходимо Х2:
Х2=-[11-1-1/6(2*4+5)]ln | 0,9193|=7,8342*-0,08=-0,63.
З ймовірністю 0,919 можна стверджувати, що між факторними ознаками не існує мультиколінеарності, оскільки Х факт. < Х табл.
Подобные документы
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 18.05.2011Статистичний 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 03.08.2010Параметри проведення економетричного аналізу. Метод найменших квадратів. Оцінка параметрів лінійної регресії за методом найменших квадратів. Властивості простої лінійної регресії. Коефіцієнти кореляції і детермінації. Ступені вільності, аналіз дисперсій.
контрольная работа [994,5 K], добавлен 29.03.2009Визначення кореляційної залежності ціни і витрат від кількості реалізованої продукції; встановлення зв'язку між відповідними ознаками та обчислення коефіцієнту детермінації; перевірка адекватності значень параметрів параболічної однофакторної моделі.
практическая работа [613,4 K], добавлен 30.03.2013Застосування функції "ЛИНЕЙН" для оцінки параметрів та аналізу моделі. Перевірка загальної якості товару за допомогою коефіцієнта детермінації. Модель з якісними змінними. Значення F-критерію, який відповідає за статичну значущість всієї моделі.
контрольная работа [28,5 K], добавлен 09.11.2014Застосування математичних методів у економіці. Об'єкти та предмети економетрії. Аналіз реальних економічних систем за допомогою економетричних методів і моделей. Непрямий метод найменших квадратів при оцінюванні параметрів ідентифікованої системи рівнянь.
контрольная работа [41,1 K], добавлен 12.02.2010Техніко-економічний аналіз підприємства ЗАТ БМФ "Азовстальстрой". Аналіз існуючих методів оптимізації трудових ресурсів. Розробка економіко-математичної моделі та програмного продукту. Методика автоматизуванння розрахунків за даною обраною моделлю.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 18.10.2010Характеристика економетрії, яка є галуззю економічної науки, що вивчає методи кількісного вимірювання взаємозв’язків між економічними показниками. Розрахунок та побудова споживчої функції. Методи дослідження мультиколінеарності між пояснюючими змінними.
курсовая работа [211,9 K], добавлен 29.01.2010Економетричні моделі - системи взаємопов'язаних рівнянь і використовуються для кількісних оцінок параметрів економічних процесів та явищ. Прикладні економетричні моделі Франції та США. Макроеконометричні моделі України та прогнозування економіки.
реферат [20,6 K], добавлен 01.02.2009Середні 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.
лабораторная работа [152,1 K], добавлен 07.05.2009
