Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 31 стр.

UptoLike

Составители: 

ВЫВОД ИТОГОВ 4
Регрессионная статистика
Множественный R 0,985102
R-квадрат 0,970425
Нормированный R-
квадрат 0,966946
Стандартная ошибка 1,948194
Наблюдения 20
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значи -
мость F
Регрессия 2
2117,1754
1058,588
278,9088
1,01E-13
Остаток 17
64,5228463
3,795462
Итого 19
2181,69825
Коэффи-
циенты
Стандарт
ная
ошибка
t-
статисти-
ка
P-
Значение
Нижние
95%
Верхние
95%
Y-пересечение 0,148364
0,95183574
0,155871
0,877971
-1,85984
2,1565644
Переменная X 1 1,818385
0,14250896
12,75979
3,91E-10
1,517717
2,1190528
Переменная X 2 0,915585
0,05632975
16,25403
8,6E-12
0,79674
1,034431
4.3. Контрольное задание
Задание 4.3.1. По данным табл . 4.3.1 построить линейную регрессион -
ную модель, характеризующую зависимость показателя
y
от факторов
1
x ,
2
x и
3
x . Построение модели начать с тестирования на гетероскедастичность.
Считая наиболее вероятной ситуацию зависимости дисперсии ошибки от не-
зависимых переменных
1
x и
2
x , использовать для проверки тест Бреуша -
Пагана. Если проверкой будет установлена неоднородность данных, то при
построении модели применить многоэтапную процедуру оценивания ее ко-
эффициентов с помощью доступного МНК.
Таблица 4.3.1
1
x
2
x
3
x
y
1
x
2
x
3
x
y
1.
123
53
538
1882
9
153
25782
2565
2.
122
83
734
2006
10
164
23627
1757
3.
143
48
605
2083
11
193
93945
3055
4.
159
29
864
2388
12
151
119590
1636
5.
133
42
703
2334
13
148
33770
2529
6.
183
69
457
1310
14
103
88574
1563
7.
139
141
565
1983
15
140
114344
1389
8.
162
51
390
1117
16
129
31449
1
254
ВЫВОД ИТОГОВ 4

     Регрессионная статистика
Множественный R           0,985102
R-квадрат                 0,970425
Нормированный R-
квадрат                   0,966946
Стандартная ошибка        1,948194
Наблюдения                      20

Дисперсионный анализ
                                                                          Значи-
                               df          SS           MS         F     мость F
Регрессия                            2    2117,1754    1058,588 278,9088 1,01E-13
Остаток                             17   64,5228463    3,795462
Итого                               19   2181,69825

                                                        t-
                             Коэффи-   Стандартная статисти-      P-    Нижние Верхние
                             циенты      ошибка        ка     Значение    95%      95%
Y-пересечение                 0,148364   0,95183574   0,155871 0,877971 -1,85984 2,1565644
Переменная X 1                1,818385   0,14250896   12,75979 3,91E-10 1,517717 2,1190528
Переменная X 2                0,915585   0,05632975   16,25403 8,6E-12 0,79674 1,034431



   4.3. Контрольное задание
   Задание 4.3.1. По данным табл. 4.3.1 построить линейную регрессион-
ную модель, характеризующую зависимость показателя y от факторов x1 ,
x2 и x3 . Построение модели начать с тестирования на гетероскедастичность.
Считая наиболее вероятной ситуацию зависимости дисперсии ошибки от не-
зависимых переменных x1 и x2 , использовать для проверки тест Бреуша-
Пагана. Если проверкой будет установлена неоднородность данных, то при
построении модели применить многоэтапную процедуру оценивания ее ко-
эффициентов с помощью доступного МНК.
                                                                               Таблица 4.3.1
   №        x1     x2          x3        y       №      x1         x2     x3        y
    1.       123        53      538      1882     9.         153     25    782       2565
    2.       122        83      734      2006    10.         164     23    627       1757
    3.       143        48      605      2083    11.         193     93    945       3055
    4.       159        29      864      2388    12.         151    119    590       1636
    5.       133        42      703      2334    13.         148     33    770       2529
    6.       183        69      457      1310    14.         103     88    574       1563
    7.       139       141      565      1983    15.         140    114    344       1389
    8.       162        51      390      1117    16.         129     31    449       1254