Построение и анализ простой эконометрической модели

Проверка наличия линейной связи между соответствующими показателями деятельности коммерческих банков Украины в модуле Multiple Regression ППП Statistica. Расчет теоретических значений зависимой переменной и ошибки модели, вид графика линейной функции.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид лабораторная работа
Язык русский
Дата добавления 19.05.2011
Размер файла 1,5 M

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.

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра Экономической кибернетики

Отчет по лабораторной работе № 2:

«Построение и анализ простой эконометрической модели»

Выполнил:

Студент 4 курса, 7 группы

Фомин А.С.

Проверила:

Сергиенко Е.А.

Харьков, 2006

Лабораторная работа № 2 «Построение и анализ простой линейной эконометрической модели»

Цель - закрепление теоретического и практического материала, приобретение навыков построения и анализа простых эконометрических моделей в модуле Multiple Regression.

Задание - необходимо проверить наличие линейной связи между соответствующими показателями деятельности коммерческих банков Украины в модуле Multiple Regression ППП Statistica:

1. Построить линейную эконометрическую модель и определить все её характеристики (параметры модели, среднеквадратическое отклонение параметров модели, дисперсию и среднеквадратическое отклонение ошибок модели, коэффициенты корреляции и детерминации).

2. Проверить статистическую значимость параметров модели и коэффициента корреляции по критерию Стьюдента. Проверить адекватность модели по критерию Фишера.

3. Рассчитать теоретические значения зависимой переменной и ошибки модели. Построить график линейной функции с доверительными интервалами. Сгруппировать данные по значениям ошибок, дать экономическую интерпретацию данной группировке.

4. Рассчитать прогнозное значение зависимой переменной и доверительные интервалы изменения, если известно значение независимого показателя.

5. Сделать выводы относительно адекватности построенной модели, дать экономическую интерпретацию данной зависимости и возможности ее теоретического использования.

Рис. 1. Окно результатов регрессионного анализа

Инициировав кнопку Summary: Regretion results (Результаты регрессионного анализа), мы определим важнейшие характеристики и степень её адекватности (рис. 2).

Рис. 2. Результаты регрессионного анализа

R = 0,894 - коэффициент множественной корреляции;

R? = 0,80068 - коэффициент детерминации модели;

Adjusted R? = 0,7840 - скорректированный коэффициент детерминации на число наблюдений и число параметров;

F(1,12) = 48.206 - критерий адекватности Фишера;

Std.Error of estimate = 1,11559 - среднее квадратическое отклонение ошибок модели;

Beta - стандартизированный коэффициент регрессии;

То есть, наша модель имеет следующий вид:

Построим график линейной функции с доверительными интервалами. Для этого в меню Graphs/Scatterplits необходимо указать переменные, линию уровня и доверительные интервалы (рис. 3).

Рис. 3. Задание параметров графика

Инициировав кнопку ОК, получим следующий график (рис. 4).

Рис. 45. График линейной зависимости

Чтобы рассчитать и проанализировать остатки, в нижней части окна результатов регрессионного анализа имеется опция Perfom residual analysis (Всесторонний анализ остатков). Инициировав данную опцию, мы получим меню для анализа ошибок модели (рис. 5).

Рис. 5. Меню анализа ошибок

Кнопка анализа ошибок Summary: Residuals & Predicted показывает наблюдаемые значения зависимой переменной (Observer value), теоретические значения зависимой переменной (Predicted value) и ошибки модели (Residual) как разность наблюдаемых и теоретических значений (рис.6).

Рис. 6. Анализ ошибок модели

График распределения ошибок на нормальной вероятностной бумаге (Normal plot of residuals) приведен на рис. 7.

Рис. 7. График распределения ошибок на нормальной вероятностной бумаге

Поскольку одна из основных гипотез относительно случайной величины говорит, что ошибки должны быть распределены по нормальному закону, представим гистограмму распределения ошибок (Residuals/Normal plot of residuals) и проанализируем её (рис. 8).

Рис. 8. Гистограмма распределения ошибок

Поскольку модель является адекватной, а её параметры значимы, то по модели можно составить прогноз. Чтобы рассчитать прогнозные значения зависимой переменной, в нижней части окна результатов регрессионного анализа имеется опция Predict dependent variable (Прогнозирование зависимой переменной). Инициировав данную опцию, необходимо указать значение независимой переменной, для которой необходимо спрогнозировать зависимую величину (рис. 9).

Рис. 9. Значение независимой переменной

Результаты прогнозирования представляются в виде таблицы, в которой указаны коэффициенты модели и порядок расчетов (рис. 10).

Рис. 10. Результаты прогноза

Прогнозное значение зависимой переменной (Predicted) = -0.7274; доверительные интервалы для прогнозного значения:

-0,60532 ? -0,72740 ? 0,15052

Вывод: Мы провели всесторонний анализ однофакторной линейной эконометрической модели зависимости балансовой прибыли крупнейших банков Украины от значения чистых активов их деятельности.

Окно результатов регрессионного анализа

Меню анализа ошибок

Исходные данные

линейная функция мultiple regression statistica

На рисунках представлены все известные характеристики, а также графики нормального распределения.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Идентификация объектов методом наименьших квадратов. Анализ коэффициентов парной, частной и множественной корреляции. Построение линейной модели и модели с распределенными параметрами. Итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции.

    курсовая работа [893,3 K], добавлен 20.03.2014

  • Расчет и построение таблицы значений функции (протабулирование функции) при различных значениях аргумента. Нахождение наибольшего и наименьшего значений функции на отрезке и построение графика. Рабочий лист Excel в режимах отображения значений и формул.

    контрольная работа [30,0 K], добавлен 27.05.2010

  • Математическая модель задачи: расчет объема производства, при котором средние постоянные издержки минимальны. Построение графика функции с помощью графического редактора MS Excel. Аналитическое исследование функции, зависящей от одной переменной.

    курсовая работа [599,7 K], добавлен 13.02.2010

  • Предварительный анализ заданного временного ряда на предмет наличия тренда. Обоснование наличия сезонности по графическому представлению одноименных элементов ряда разных лет. Применение модели для прогноза. Выбор типа остатков и корректировка модели.

    контрольная работа [218,8 K], добавлен 12.09.2011

  • Компьютерная графика и обработка изображений электронно-вычислительными машинами являются наиболее важным аспектом использования ЭВМ во всех сферах человеческой деятельности. Разработка "подсистемы линейной сегментации", описание алгоритма и логики.

    дипломная работа [1,1 M], добавлен 23.06.2008

  • Создание макроса на языке Statistica Visual Basic (SVB) для проверки гипотезы о нормальности остатков множественной регрессии. Возможности программирования на языке SVB в пакете STATISTICA. Проверка гипотезы в модели вторичного рынка жилья в г. Минске.

    курсовая работа [573,1 K], добавлен 02.10.2009

  • Интерполяция данных с использованием значений функции, заданной множеством точек, для предсказания значения функции между ними. Результаты линейной интерполяции в графическом виде. Кубическая сплайн-интерполяция. Функции для поиска вторых производных.

    презентация [2,7 M], добавлен 29.09.2013

  • Построение концептуальной модели системы и ее формализация. Алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация. Построение логической схемы модели. Проверка достоверности модели системы. Получение и интерпретация результатов моделирования системы.

    курсовая работа [67,9 K], добавлен 07.12.2009

  • Решение нелинейного уравнения вида f(x)=0 с помощью программы Excel. Построение графика данной функции и ее табулирование. Расчет матрицы по исходным данным. Проведение кусочно-линейной интерполяции таблично заданной функции с помощью программы Mathcad.

    контрольная работа [1,8 M], добавлен 29.07.2013

  • Процесс моделирования имитационной модели функционирования класса персональных компьютеров на языке GPSS World. Поиск линейной зависимости и оценка полученного уравнения. Отчет по результатам работы имитационной модели. Листинг разработанной программы.

    курсовая работа [49,2 K], добавлен 07.09.2012

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.