close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Лабораторная работа №6,Митина

код для вставкиСкачать
Лабораторная работа №6
Данные наблюдений.
Табл.(1)
Построение уравнения авторегрессии
y_t=a+b_0 x_t+c_1 ( y) ̂_(t-1)+ε_t
Для введения инструментальной переменной построим уравнение регрессии
используя функцию "Сервис. Анализ данных.Регрессия" табличного процессора MS Excel.
Задавая соответствующие диапазоны данных в окне определения параметров регрессии, получим
Результаты регрессионного анализа
Уравнение, определяющее инструментальную переменную y ̂_(t-1) имеет вид
y ̂_(t-1)=-11,296+0,0011x_(t-1) (1.0)
Расчётные значения инструментальной переменной ( y) ̂_(t-1) приведены в таблице (1).
Используя функцию "Сервис. Анализ данных.Регрессия" табличного процессора MS Excel получим множественный коэффициент корреляции R=0,997
коэффициент детерминации R2=0,994
Fфакт.=1240
уровень значимости уравнения регрессии α=3,86∙〖10〗^(-9)
Результаты регрессионного анализа
Уравнение регрессии
y_t=-0,772+0,0009x_t+0,308y_(t-1) (1)
Интерпретация значений параметров уравнения.
Краткосрочный мультипликатор b_0=0,0009
Долгосрочный мультипликатор b=b_0/(1-c_1 )=0,0009/(1-0,308)=0,001
Таким образом, увеличение x_t на единицу приводит к росту y_t в том же периоде на 0,0009 единиц. Долгосрочное изменение y_t составит 0,001 единиц, т.е. изменение x_t на 1 единицу в каком-либо периоде приведёт к изменению y_t в долгосрочной перспективе в среднем на 0,001 единиц.
Проверка значимости
Уравнение (1) значимо при α=0,05, так как его значимость α=3,86∙〖10〗^(-9)
Из таблицы следуют следующие значения уровней значимости значений параметров уравнения -параметр -0,772 : α=0,967
-параметр 0,0009 : α=0,000024
-параметр 0,772 : α=0,023
Следовательно при уровне значимости α=0,05 параметры -0,772 не значим, а параметры 0,0009 и 0,772 значимы
Для проверки гипотезы об автокорелляции остатков в моделях авторегрессии используется критерий h Дарбина. Фактическое значение критерия вычисляется по формуле где d- фактическое значение критерия Дарбина-Уотсона для данной модели
Результаты расчётов значений инструментальной переменной y ̂_(t-1) по уравнению (1.0) и остатки показаны в таблице
Вычислим величину d
Результаты расчётов для проверки автокорреляции остатков.
d= 32718,91/11328,43=2,88
Квадрат стандартной ошибки коэффициента при переменной y_(t-1)
V=0,1072=0,0114
(Заметим, т.к n∙V<1, то этот критерий применим)
Вычислим величину критерия h
h=-1,46
Определим значения t_(α/2) и t_(1-α/2) квантилей порядка α/2 и 1-α/2 стандартизированного нормального распределения при уровне значимости α=0,05 с помощью функции НОРМСТРОБР
Так как выполняется условие t_(α/2)=-1,96< h= -1,46 <〖 t〗_(1-α/2)=1,96 делаем вывод об отсутствии автокорреляции в остатках для уравнения (1).
Построим уравнение авторегрессии с учётом фактора времени
y_t=a+b_0 x_t+c_1 y_(t-1)+c_2 t+ε_t
y_t=-19,48+0,0008x_t+0,283y_(t-1)+6,902t+ε_t
Уравнение значимо при α=0,05, так как его значимость α=2,3∙〖10〗^(-8)
Из таблицы следует следующее значение уровня значимости параметра t
-параметр t : α=0,679
Следовательно при уровне значимости α=0,05 параметр t не значим.
Документ
Категория
Рефераты
Просмотров
115
Размер файла
2 430 Кб
Теги
митинг, работа, лабораторная
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа