- •080105.65 ‑ Финансы и кредит;
- •080107.65 – Налоги и налогообложение;
- •080103.65 ‑ Национальная экономика
- •Введение 5
- •Введение
- •Глава 1. Корреляционный анализ §1.1. Корреляционный анализ в сильных шкалах
- •§1.2. Корреляционный анализ в слабых шкалах
- •Глава 2. Парный регрессионный анализ §2.1. Линейная модель парной регрессии
- •§2.2. Парный линейный регрессионный анализ в ms Excel
- •2.2.1. Добавление линейного тренда
- •2.2.2. Интерпретация линии тренда
- •2.2.3. Усовершенствование линии тренда
- •2.2.4. Инструмент анализа Регрессия
- •2.2.5. Интерпретация регрессии
- •2.2.6. Диаграммы регрессии
- •2.2.6. Регрессионные функции
- •§2.3. Парный нелинейный регрессионный анализ в ms Excel
- •2.3.1. Полиномиальное приближение
- •2.3.2. Логарифмическое приближение
- •2.3.3. Показательное приближение
- •2.3.4. Экспоненциальное приближение
- •Глава 3. Множественный линейный регрессионный анализ
- •§3.1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии
- •§3.2. Метод наименьших квадратов (мнк). Свойства оценок на основе мнк
- •§3.3. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии
- •§3.4. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками
- •§3.5. Обобщенный метод наименьших квадратов (омнк)
- •§3.6. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные)
- •Решение
- •Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Глава 4. Множественный линейный регрессионный анализ средствами ms Excel
- •§4.1. Интерпретация результатов регрессии
- •Значимость коэффициентов
- •Интерпретация регрессионных статистик
- •Интерпретация анализа дисперсии
- •§4.2. Анализ остатков
- •§4.3. Использование линии тренда для прогноза
- •Интерпретация прогноза
- •Глава 5. Гетероскедастичность и автокорреляция
- •§5.1. Обнаружение гетероскедастичности
- •Графический анализ остатков
- •Тест ранговой корреляции Спирмена
- •Тест Голдфелда-Квандта
- •§5.2. Методы смягчения проблемы гетероскедастичности
- •Дисперсии отклонений известны (метод взвешенных наименьших квадратов)
- •5.2.2. Дисперсии отклонений неизвестны
- •§5.3. Автокорреляция
- •Суть и причины автокорреляции
- •Обнаружение автокорреляции
- •Математико-статистические таблицы в.1. Таблица значений -критерия Фишера при уровне значимости
- •В.2. Критические значения -критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10, 0,05, 0,01 (двухсторонний)
- •В.3. Значения статистик Дарбина-Уотсона при 5%-ом уровне значимости
- •Список основной литературы
- •Александр Леонидович осипов Евгений Алексеевич рапоцевич практикум по эконометрике
- •080105.65 ‑ Финансы и кредит;
- •080107.65 – Налоги и налогообложение;
- •080103.65 ‑ Национальная экономика
Вариант 10
Номер предприятия |
|
|
|
Номер предприятия |
|
|
|
1 |
7 |
3,6 |
12 |
11 |
10 |
7,2 |
23 |
2 |
7 |
4,1 |
14 |
12 |
11 |
7,6 |
25 |
3 |
7 |
4,3 |
16 |
13 |
12 |
7,8 |
26 |
4 |
7 |
4,4 |
17 |
14 |
11 |
7,9 |
28 |
5 |
7 |
4,5 |
18 |
15 |
12 |
8,2 |
30 |
6 |
8 |
4,8 |
19 |
16 |
12 |
8,4 |
31 |
7 |
8 |
5,3 |
20 |
17 |
12 |
8,6 |
32 |
8 |
8 |
5,6 |
20 |
18 |
13 |
8,8 |
32 |
9 |
9 |
6,7 |
21 |
19 |
13 |
9,2 |
33 |
10 |
10 |
6,9 |
22 |
20 |
14 |
9,6 |
34 |
Глава 4. Множественный линейный регрессионный анализ средствами ms Excel
В главе 2 рассматривалась линейная регрессионная модель на примере зависимости цены 15 объектов недвижимости от жилой площади. Стандартная ошибка равнялась $3328, а -квадрат равен 0,664, это означало, что 66% колебаний цены связано с размером жилой площади линейным образом.
Остальные колебания цены могут быть описаны введением дополнительной переменной. Исследователю также доступны последние оценочные данные (для налогообложения объектов) и, возможно, стоимость зависит и от них. Множественная регрессия позволяет исследовать связь цены и двух независимых переменных: жилой площади и оценочного значения. Следующие шаги описывают использование инструмента анализа Регрессии в случае множественной регрессии.
1. Расположите данные в столбцах так, чтобы две независимые переменные располагались в столбцах слева, а зависимая переменная – в столбце справа. Две или больше независимые переменные должны быть в соседних столбцах. Данные о цене, жилой площади и оценочная информация представлены на рис. 4.1.
2. В меню Сервис выберите Анализ данных. В диалоговом окне Анализа данных выберите Регрессия и нажмите ОК.
3. Входной интервал : укажите на листе или введите ссылки на диапазон со значениями зависимой переменной (Цена,С1:С16), включая метку в первой строке.
4. Входной интервал : укажите на листе или введите ссылки на область со значениями двух независимой переменной (Площадь и Оценка А1:В16), включая метки над данными.
5. Остальные параметры диалогового окна: заполните строки ввода и установите переключатели, как показано на рис. 4.1. Затем нажмите ОК. Если вы получите сообщение об ошибке «нельзя добавить диаграмму в опубликованную книгу». Щелкните по кнопке Отмена. Для получения диаграммы в диалоговом окне Регрессия выберите в Параметрах вывода новую рабочую книгу.
6. Дополнительно: чтобы все метки результатов стали видимыми, измените ширину столбцов следующим образом: выделите ячейку с Нормированным -квадратом (Е6) и, удерживая нажатой клавишу Ctrl, выделите ячейки с Коэффициентами (F16), Стандартной ошибкой (G16), Значимостью F (J11) и Верхние 95% (К16). В меню Формат выберите команду Столбец, а затем Автоподбор ширины. Результаты представлены на рис. 4.2.
Рис. 4.1. Диалоговое окно регрессии
Рис. 4.2. Результаты множественной регрессии