Фамилия И.О. _______________________ Учебная группа КЭФ3-___
1. Постановка исходной задачи (записать ее полностью с экономическим содержанием)
______________________________________,
в которой в качестве объясняемой выбрана переменная
Y –
а в качестве объясняющих переменных
Х1 –
X2 —
.
.
X6 –
На основании вектора корреляции (привести вектор) в качестве объясняемой выбрана переменная x1=X__, имеющая максимальное значение коэффициент корреляции (rxy= ):
Исходные данные для парной линейной эконометрической модели
| № | Y | х1 |
| 1 | ||
| 2 | ||
| . | ||
| . | ||
| . | ||
| 30 |
2. Расчетные значения по регрессии
| N | a0 | a1 | F | R2 | σu | Ā | ν1 | Эср |
3. Построенная парная линейная регрессионная модель имеет вид
| ŷ= | + | х1 | |||
| σa0= | σa1= | σu= |
4. Проверка остатков полученной парной линейной регрессии на гетероскедастичность
- A. Тест Голдфелда-Квандта Расчетные значения
| n1 | ν1 | RSS1 | RSS2 | GQ | GQ-1 | Fкрит |
Вывод: ______________________________________________________
4. B. Тест ранговой корреляции Спирмена Расчетные значения
| D2 | r | tx,u | tкрит |
Укажите, какая существует вязь между фактором х и случайными остатками ui ___________________.
Вывод: Так как tкрит _____ tх,u _____, то принимается, что коэффициент ранговой корреляции статистически ____________, и следовательно принимается ______________ случайных остатков.
4.C. Тест Глейзера
После проведения оценки параметров каждой пары (ui, xγ) при γ := -1; -0,5; 0,5; 1; 1,5 получаем следующие результаты:
| tкрит = _____ | x-1 | x-0,5 | x0,5 | x1,5 |
| Значение ta1= | ||||
| Вывод {<,=,>) | ||||
| Параметр а1 (значим, незначим) |
Вывод: ________________________________________________________
4.D. Графический метод
(Приведите график остатков – (в Приложении 2) и сделайте на основании его вывод)
Вывод: ______________________________________________________
Таблица 1
| № | Название теста | Результат тестирования остатков |
| 1 | Голдфелда-Квандта (тест GQ) | |
| 2 | Ранговой корреляции Спирмена | |
| 3 | Глейзера | |
| 4 | Графический метод |
Замечание. При наличии гетероскедастчности случайных возмущений необходимо будет отдельно выполнить их устранение.
5. Проверка остатков полученной парной линейной регрессии на автокорреляцию
5.A. Тест Дарбина-Уотсона
Расчетные значения
| DW | dl | du | Cov {>, <, =, ?} 0 |
Вывод: ______________________________________________________
5.B. Метод рядов Сведа-Эйзенхарта
| N | n1 (знаков «-») |
n2 (знаков «+») |
||
| E(k) | D(k) | k1 | K | k2 |
Вывод: принимается гипотеза, что автокорреляция в случайных остатках ____________.
С. Графический метод
(Приведите соответствующий график (в Приложении 3) на базе полученных остатков и сделайте на основании его вывод о виде автокорреляции )
Вывод: ______________________________________________________
Таблица 2
| № | Название теста | Результат тестирования остатков |
| 1 | Тест Дарбина-Уотсона | |
| 2 | Метод рядов Сведа-Эйзенхарта |
Замечание. При наличии автокорреляции остатков надо будет в последующем выполнить их смягчение.
6.Исследование нормальности распределения случайных возмущений
6.A. Тест согласия Хельвига
| n при α = 0,05 | Пустых целей k | k1 | k2 | |
Вывод: для данной задачи выполняется соотношение _________. Принимается гипотеза о том, что случайные остатки полученной регрессии носят _________ характер.
6.B. Тест Шапиро—Вилька [9]
Значение W = ___________ Значение W* =___________
Вывод: Так как W___W*, то есть основания принять гипотезу о _____________ распределении случайных остатков полученной регрессии.
7. Проверка полученной регрессии на качество
F тест
Расчетные значения
ν1= , ν2= , Fкрит= , Fмод= , R2= .
Вывод: _____________________
8. Проверка параметров полученной регрессии на качество
t тест
Расчетные значения
| a0 | Sa0 | ta0 | a1 | Sa1 | ta1 | tкрит |
Вывод (для каждого параметра): ________________________
9. Проверка параметров полученной парной линейной регрессии на адекватность
Расчетные значения
| a0 | a0— | a0+ | a1 | a1— | a1+ |
Вывод (для каждого параметра): _______________________
10. Проверка полученной парной линейной регрессии на адекватность (в контролирующей выборке должно быть не менее 3-х значений)
Расчетные значения
| nучебн | nконтр— | хсредн | σu | tкрит |
y0=y1 (из контролирующей выборки)
| y0 | x0 | ŷ0 | ŷ0— | ŷ0+ | ||
Вывод: ___________________
y0=y2 (из контролирующей выборки)
| y0 | x0 | ŷ0 | ŷ0— | ŷ0+ | ||
Вывод: ______________________________________________________
y0=y3 (из контролирующей выборки)
| y0 | x0 | ŷ0 | ŷ0— | ŷ0+ | ||
Вывод: ______________________________________________________
Общий вывод по адекватности модели ___________________________
Замечание. Если число переменных в контролирующей выборке более 3-х, то проверку следует провести по всем переменным yi.
11.Вопросы:
Укажите, на сколько % переменная х объясняет переменную y.
На _____%.
Приложения:
- Распечатка результата выполнения инструмента Регрессия для оценки параметров парной регрессии.
- График (гистограмма остатков) с выводом о гомоскедастичности остатков парной регрессионной модели. Напишите под полученным графиком остатков какие они: гомо- или гетероскедастичные.
- График автокорреляции остатков
- Точечный график исходных данных, совмещенный с линейным графиком полученной линейной регрессии.
Есть несколько готовых работ.
Для заказа готовой работы используйте форму оплаты:
Оплата работы :
| Стоимость работы: | 1000 р. |
| Ссылка на оплату: |
Для заказа уникального варианта данной работы заполните форму заказа и мы с вами свяжемся в ближайшее время.
Форма заказ: