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 |
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели