- •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
§2.2. Парный линейный регрессионный анализ в ms Excel
В этом разделе описываются следующие три метода построения линейной регрессии: команда Добавить линию тренда, инструмент анализа Регрессии и функции MS Excel.
Будем анализировать данные о стоимости и жилой площади 15 объектов недвижимости. Естественно ожидать, что стоимость объекта зависит от жилой площади, и, таким образом, стоимость является зависимой переменной, а площадь – независимой. Иногда зависимую переменную называют откликом или - переменной, а независимую будем обозначать через .
Первым шагом является изучение зависимости между стоимостью в тысячах долларах и площадью в квадратных метрах на графике. Общий подход состоит в расположении данных таким образом, чтобы переменная горизонтальной оси была в столбце слева, а переменная вертикальной оси – в столбце справа. Затем выделите область данных без меток, щелкните по кнопке Мастера диаграмм и постройте точечную диаграмму, которая выглядит следующим образом.
Площадь |
Цена |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
521 |
26 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
661 |
31 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
694 |
37.4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
743 |
34.8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
787 |
39.2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
825 |
38 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
883 |
39.6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
920 |
31.2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
965 |
37.2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1011 |
38.4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1047 |
43.6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1060 |
44.8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1079 |
40.6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1164 |
41.8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1298 |
45.2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 2.5. График объектов недвижимости