Лабораторная работа: 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 MultipleRegression.

Задание – необходимо проверить наличие линейной связи между соответствующими показателями деятельности коммерческих банков Украины в модуле MultipleRegression 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;

AdjustedR? = 0,7840 – скорректированный коэффициент детерминации на число наблюдений и число параметров;

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

Std.Errorofestimate = 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

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--