Алгоритм виконання

1. Відкриваємо файл DATA PRACT.gdt у особистій папці.

2. Будуємо багатофакторну регресію: Model/Ordinary least squares;

3. У діалоговому вікні проводимо специфікацію моделі: змінну Y визначаємо, як залежну змінну (за допомогою стрілки переміщуємо у рядок Dependent variable); змінну , , , визначаємо одночасно як незалежні змінні (за допомогою стрілки переміщуємо у рядок Independent variable)/OK.

4. Результати моделювання необхідно перенести до практичної роботи: у вікні результатів клікаємо на кнопку Edit/Copy/у діалоговому вікні встановлюємо галочку навпроти RTF(MS Word)/OK.

5. Вставляємо результати моделювання у вигляді таблиці у файл практичної роботи: клікаємо правою кнопкою миші/Вставить. Дану таблицю називаємо «Багатофакторна регресія для змінної Y)».

6. За результатами моделювання необхідно побудувати графік: у вікні результатів моделі Graphs/Fitted, actual plot/Against time.

7. Отриманий графік щільності розподілу необхідно перенести у файл практичної роботи. Для цього на отриманому графіку клікаємо правою кнопкою миші/Copy to clipboard/Color.

8. Після цього вставляємо даний графік у файл практичної роботи: клікаємо правою кнопкою миші/Вставить. Даний рисунок називаємо «Графік багатофакторної регресії для змінної Y».

9. Після таблиці інтерпретуємо коефіцієнти багатофакторної регресії, у тому числі з економічної точки зору, а також коротко характеризуємо графік на предмет розміщення реальних та змодельованих даних.

10. Дану операцію здійснюємо для логарифмів усіх змінних.

У кінці практичної роботи мають міститися висновки стосовно:

1) характеру впливу пояснюючих змінних на залежну відповідно до однофакторних регресій з економічної точки зору;

2) економічної інтерпретації еластичностей

3) характеру впливу пояснюючих змінних на залежну відповідно до багатофакторних регресій.

Перелік питань для самоконтролю:

1. Перерахуйте етапи побудови економетричних моделей.

2. На підставі яких вихідних даних можуть бути побудовані економетричні моделі?

3. У чому суть МНК ?

4. Наведіть формули розрахунку оцінок коефіцієнтів лінійної моделі за МНК ?

5. Якими властивостями володіють МНК - оцінки класичної лінійної економетричної моделі?

6. Геометрична інтерпретація методу найменших квадратів.

7. Множинна лінійна регресія : завдання і основні припущення.

8. Метод найменших квадратів для множинної лінійної регресії .

9. Статистичні властивості оцінок параметрів, теорема Гауса – Маркова.

Література: [5, 14,15]

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Побудова багатофакторної регресії	\|	Практичне заняття 3.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.004 сек.