Экономический анализ характеристик взаимосвязи

2. Оценка параметров модели 1МНК в матричной форме

Предположим, что все предпосылки классической регрессионной модели выполняются и осуществим оценку параметров модели по формуле:

Алгоритм вычисления параметров модели

1. Вычисляем матрицу моментов Xt*X, но сначала найдем транспонированную матрицу Хt

.

1,0

1,0

1,0

1,0

1,0

1,0

1,0

1,0

1,0

16,8

16,9

16,1

15,0

18,0

17,2

17,1

16,4

16,7

117,7

97,5

113,7

122,3

102,0

106,7

108,5

114,3

94,3

Xt*X

9

150,2

977

150,2

2512,16

16266,1

977

16266,1

106763

2. Вычисляем матрицу ошибок

171,3396

-6,807

-0,53086

-6,80699

0,29993

0,0166

-0,53086

0,0166

0,00234

3. Находим матрицу-произведение Xt*Y

23,71

395,311

2576,513

4. Вычисляем вектор оценок параметров модели как произведение матрицы на матрицу Xt*Y

По формуле

   

Регрессия коэффициенты

3,826004

а0

У- пересечение

3,826

   

-0,07058

а1

Х1

 

-0,07058

   

-0,00013

а2

Х2

 

-0,00013

   

Таким образом, оценка эконометрической модели имеет вид

y=3,826004-0,07058x1-0,00013x2

3. Коэффициенты множественной детерминации и корреляции для оцененной модели

3.1 Расчет коэффициентов множественной детерминации и корреляции

Для оценки степени соответствия полученной модели наблюдаемым данным, то есть предварительной оценки адекватности модели, вычисляем коэффициенты множественной детерминации и множественной корреляции.

Коэффициент множественной корреляции является степень соответствия оцененной модели фактическим данным и рассчитывается как коэффициент корреляции между y и .

Квадрат коэффициента множественной корреляции называется коэффициентом множественной детерминации. Коэффициент множественной детерминации характеризует часть дисперсии показателя у, что объясняется регрессией, т.е. вариацией факторов, которые входят в модель:

Коэффициент множественной корреляции удобно рассчитывать как корень из коэффициента множественной детерминации, т.е.

Алгоритм вычисления коэффициентов множественной детерминации и корреляции:

1. Скопируем с итогового листа инструмента анализа Регрессия – Регрессия значения столбцов Предсказанное У и Остатки в таблицу 4.

2. Вычислим среднее значение у расчетного

3. В третий столбец введем формулу общих отклонений у-уср. и просчитаем ее для всех наблюдений.

4. Вычислим суммы квадратов общих отклонений и отклонений, которые не объясняются регрессией (остатков).

5. Вычислим коэффициент множественной детерминации .

6. Рассчитаем коэффициент множественной корреляции R .

7. Для проверки полученных коэффициентов скопируем с итогового листа Регрессия значения ячеек R-квадрат и Множественный R . Значения совпали.

Таблица 4 – Расчет коэффициентов и

 

Факт.

Предсказанное Y

Остатки

Y-Y

     
 

2,48

2,625457299

-0,1455

-0,1544

     
 

2,62

2,620926931

-0,0009

-0,0144

     
 

2,88

2,675366933

0,20463

0,24556

По формуле

 

Регрессия

 

2,68

2,751933387

-0,0719

0,04556

 

R-квадрат

 
 

2,52

2,54272099

-0,0227

-0,1144

0,2126

 

0,212637

 

2,74

2,598600237

0,1414

0,10556

 

Коеф. мн. корреляций

 
 

2,56

2,605433397

-0,0454

-0,0744

0,4611

 

0,461126

 

2,68

2,654116545

0,02588

0,04556

     
 

2,55

2,635444281

-0,0854

-0,0844

     

СРЗНАЧ

2,6344

2,634444444

         

СУММКВ

   

0,09875

0,12542

     

Страница:  1  2  3  4  5  6  7  8 


Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:

Поиск рефератов

Последние рефераты раздела

Copyright © 2010-2024 - www.refsru.com - рефераты, курсовые и дипломные работы