Эконометрика сложных экономических процессов. Давнис В.В - 28 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

5. Построение с помощью «Пакета анализа» регрессионного уравне-
ния
2
110
2
−
+=
tt
e αασ (см . Вывод итогов 2.3).
ВЫВОД ИТОГОВ 2.3
Регрессионная статистика
Множественный
R 0,336649
R-квадрат 0,113333
Нормированный
R-квадрат 0,101187
Стандартная
ошибка 0,059354
Наблюдения 75
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значимость
F
Регрессия 1 0,032872 0,032872 9,330783 0,003145
Остаток 73 0,257173 0,003523
Итого 74 0,290045
Коэффициенты
Стандартная
ошибка
t-
статистика
P-
значение
Нижние
95%
Верхние
95%
Y-пересечение 0,167468 0,007555 22,16555 3,79E-34 0,15241 0,182525
Переменная X 1 0,070833 0,023189 3,054633 0,003145 0,024618 0,117048
Таким образом, построенная модель имеет вид
2
1
2
071,0167,0ˆ
−
+=
tt
eσ .
Расчетные значения t-статистик свидетельствуют о значимости
полученных коэффициентов регрессии.
6. Тестирование ARCH-модели на значимость с помощью
2
TR
-
критерия
50,8113,075
2
=⋅=TR
.
Сравнение полученного значения критерия с табличным зна-
чением распределения
(
)
84,31
2
95,0
=χ свидетельствует о присутст -
вии ARCH-эффекта.
7. Вычисление расчетных значений
2
ˆ
t
σ для Tt ,2= . Оформление ре -
зультатов в виде табл . 5.
8. Формирование новых переменных для Tt ,2= :
1)
(
)
1
ˆ
/
22
−=
ttt
eg σ
; 2)
2
0
ˆ
/1
tt
z σ =
; 3)
22
11
ˆ
/
ttt
ez σ
−
=
. 
      5. П ост роен ие с пом ощ ь ю « П а кет а а н а л иза » регрессион н ого у ра вн е-
           н ия σ t2 = α 0 + α1et2−1 (см . Вывод ит огов 2.3).


В Ы В О ДИТ О ГО В 2.3

     Р ег рессионная ст ат ист ика
М н ож ест вен н ый
R                            0,336649
R-ква д рат                  0,113333
Н орм и рова н н ый
R-ква д рат                  0,101187
Ст а н д а ртн а я
ош ибка                      0,059354
Н а бл юд ен ия                    75

Ди сперсион н ый а н а л из
                                                                                          Знач им ост ь
                               df                  SS              MS            F              F
Регрессия                             1            0,032872       0,032872   9,330783        0,003145
Ост а ток                            73            0,257173       0,003523
И т ого                              74            0,290045

                                              Ст а ндарт ная       t-           P-         Ниж ние        В ерхние
                        Коэф ф иц ие нт ы        ошибка      ст ат ист ика   знач е ние     95%              95%
Y-пересечен ие                 0,167468             0,007555     22,16555    3,79E-34        0,15241      0,182525
П ерем ен н а я X 1            0,070833             0,023189     3,054633    0,003145       0,024618      0,117048


                      Та ким обра зом , пост роен н а я мод ел ь им еет вид
                                              σˆt2 = 0,167 + 0,071et2−1 .
                 Ра счет н ые зн а чен ия t-ст а т ист ик свид ет ел ь ст ву ют о зн а чим ост и
           пол у чен н ыхкоэф ф ициен т ов регрессии.
      6. Тест ирова н ие ARCH-м од ел и н а зн а чим ост ь с пом ощ ь ю TR2 -
           крит ерия
                                              TR 2 = 75 ⋅ 0,113 = 8,50 .
                      С ра вн ен ие пол у чен н ого зн а чен ия крит ерия с т а бл ичн ым зн а -
           чен ием ра спред ел ен ия χ 02,95 (1) = 3,84 свид ет ел ь ст ву ет о прису т ст -
           вии ARCH-эф ф ект а .
      7. Вычисл ен ие ра счет н ых зн а чен ий σˆt2 д л я t = 2, T . Оф орм л ен ие ре-
           зу л ь т а т ов в вид е т а бл . 5.
      8. Ф орм ирова н ие н овых перем ен н ыхд л я t = 2, T :
                         (
           1) g t = et2 / σˆt2 − 1 ;      )       2) zt 0 = 1 / σˆt2 ;   3) zt1 = et2−1 / σˆt2 .

Страницы