Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
Проста лінійна регресія
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Інші
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Не вказано
Інформація про роботу
Рік:
2024
Тип роботи:
Творча робота
Предмет:
Економетрика
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
Творча робота з курсу “Економетрика” тема: “Проста лінійна регресія”
Розділ 1. Вступ. Короткий опис дослідженння.
Наша мета полягає в дослідженні економічних явищ та закономірностей на мікрорівні. Для цього ми обрали такий об’єкт спостереження: завод оборонного комлексу України. Використовуючи інформацію про ціну ресурсів та оптову ціну на один з товарів, що випускає завод, спробуємо встановити залежність між ціною на ресурс та оптовою ціною на товар.
Оскільки ми повинні використати теорію простої лінійної регресії, очевидно, ми прийдемо до висновку, що оптова ціна товару (НРГС-4) певним чином лінійно залежить від ціни на ресурс. Наша задача – з’ясувати, чи можна взагалі використовувати лінійну залежність в цьому випадку, і отримати лінійну (або зведену до лінійної ) функцію, що адекватно відображає спостережувану залежність.
Пропонуємо проаналізувати модель залежності оптової ціни від ціни вищенаведеного фактору виробництва. Очевидно, така залежність є прямою, тобто знаки параматрів повинні бути додатніми. Приймемо для початку гіпотезу, що як коефіцієнти моделі, так і змінні будуть мати лінійний вигляд. Очікуємо в результаті дослідження виявити таку модель, що буде найбільш адекватною. Проаналізуємо для цього інші функції, що можуть бути зведеними до лінійних і відповідати нашій моделі.
Розділ 1. Теорія побудови регресійної моделі.
Треба зауважити, що теорія виробництва фірми, а також виробничі функції не дають інформації про те, як залежить ціна товару від ціни факторів виробництва. Ми знаємо що виробничі функції, а зокрема і функція Кобба-Дугласа, виводять залежність між кількістю використаних факторів виробництва та кінцевим випуском ( EMBED Equation.DSMT4 ) . З такої функції ми можемо отримати залежність між кількістю використаних ресурсів та вихідним випуском. Тоді, цілком логічним є те, що ціна на товар обернено залежить від відношення між кількістю випущеного товару та кількістю використаного ресурсу. Це випливає з того, що ціна ресурсу обіймає значну частину оптової ціни, тобто складає найбільшу її частку (підтвердження цьому можна побачити в таблиці з даними). Звичайно, ми не можемо з точністю сказати, що така залежність може бути лінійною, але застосовуючи відповідний економетричний аппарат, ми визначимо придатність моделі, що зображена лінійною функцією або функцією, зведеною до лінійної.
Наведемо використану інформацію. Зазначимо, що дані наведено на 1 день кожного другого місяця року.
Зміна оптової ціни товару НРГС-4 за 1998-1999 роки
Одиниці виміру ціни – гривні.
Джерело інформації - бухгалтерський віддів ВО "Радіоприлад", Запоріжжя.
Розділ 2. Оцінка регресійної моделі.
Розглянемо модель залежності оптової ціни від ціни на ресурс:
Pопт = b0 + b1Рресурс, де b0 та b1 – невідомі параметри моделі, Рресурс – ціна ресурсу.
Оскільки ми знаємо, що нашій моделі можуть відповідати не тільки лінійні функції вигляду EMBED Equation.DSMT4 , EMBED Equation.DSMT4 а і степеневі чи екпоненційні, оцінимо 4 види моделей:
Lin-lin модель;
Lin-log модель;
Log-lin модель;
Log-log модель.
Накращою буде модель з найбільшим коефіцієнтом детермінації EMBED Equation.DSMT4 . Розрахункові дані наведені в наступних таблицях.
Lin-lin модель.
Lin-log модель
Log-lin модель
Log-log модель
Як ми бачимо, найбільший коефіцієнт детермінації спостерігаємо в Log-lin моделі. Оберемо саме цю модель для подальшого дослідження.
Лінійний вигляд нашої моделі такий: EMBED Equation.DSMT4 . Як бачимо, тепер коефіцієнти нашої моделі – це EMBED Equation.DSMT4 та EMBED Equation.DSMT4 . Тобто, в нашому випадку, EMBED Equation.DSMT4 . Звичайно, ми очікували отримати інші коефіцієнти для нашої моделі (враховуючи, що вона класично лінійна), оскільки ми використовуємо Log-lin модель, коефіцієнти дорівнюють натуральним логарифмам EMBED Equation.DSMT4 та EMBED Equation.DSMT4 . Як ми і очікували, наявний прямий зв’язок між ціною ресурсу та оптовою ціною продукції, тобто знаки коефіцієнтів моделі є додатніми.
Можемо перетворити її в експоненційну форму, отримавши EMBED Equation.DSMT4 . Тоді рівняння нашої моделі набуде вигляду EMBED Equation.DSMT4 . Для економітричного аналізу використаємо цю функцію, зведену до лінійної. При цьому для застосування моделі достатньо буде взяти антилогарифм від значення EMBED Equation.DSMT4 .
Розрахунок показників.
Перевірка на значимість коефіцієнтів моделі.
Перевіремо дві нуль-гіпотези EMBED Equation.DSMT4 .
Порівняємо t-статистику кожного з параметрів, що розраховується за формулою ( EMBED Equation.DSMT4 з n – k ступенями вільності, де n – кількість спостережень, k – кількість оцінених параметрів), з t – критичним значенням (найбільше EMBED Equation.DSMT4 отримаємо з таблиці t-розподілу Стьюдента). В нашому випадку k = 2, n = 12. Рзрахункові дані отримаємо з таблиці, що була отримана за допомогою пакету Eviews. Ми отримали tрозр = 10,24 (для коефіцієнта b 1) з ймовірністю, що майже дорівнює нулю. Це означає, що наш коефіцієнт статистично значимий з майже стовідсотковою ймовірністю. До аналогічного висновку приходимо стосовно параметра bo (tрозр = 79,87). Статистична значимість коефіцієнта b 1 також означає, що х має значимий вплив на у.
Інтерпретація коефіцієнта детермінації.
Ми отримали кофіцієнт детермінації EMBED Equation.DSMT4 , що означає, що зміна y, що в нашій моделі є натуральним логарифмом від значення оптової ціни, на 91.2943% пояснюється зміною х.
Побудова інтервалів довіри для оцінених коефіцієнтів.
Як нам відомо, інтервали довіри для оцінених коефіцієнтів мають вигляд:
EMBED Equation.DSMT4 . Оберемо рівень значимості EMBED Equation.DSMT4 .
Розрахуємо EMBED Equation.DSMT4 за формулою: EMBED Equation.DSMT4
Також розрахуємо EMBED Equation.DSMT4 : EMBED Equation.DSMT4
Критичне значення візьмемо з таблиці t – розподілу Стьюдента.
В результаті отримаємо: EMBED Equation.DSMT4
Це означає що коефіцієнти EMBED Equation.DSMT4 та EMBED Equation.DSMT4 лежать у відповідних проміжках з ймовірністю 95%.
Перевірка моделі на адекватність за F – критерієм Фішера.
Для перевірки моделі необхідно:
Сформувати нуль-гіпотезу EMBED Equation.DSMT4 .
Задати EMBED Equation.DSMT4 - рівень значущості (у нашому випадку 5%)
Обчислити F-відношення :
EMBED Equation.DSMT4
за таблицями F – розподілу Фішера знайти F – критичне значення при 5% рівні помилки та (1, n - 2) ступенями вільності.
Цю гіпотезу відкидаємо з 5% ризиком помилитися, оскільки EMBED Equation.DSMT4 .
Тобто, наша модель адекватна за F – критерієм Фішера.
Розробка економічного прогнозу для дослідженої моделі.
Задамо прогнозне значення х = 2000 для 1 січня 2000 року. Отримаємо прогнозне значення для залежної змінної. За допомогою пакету Eviews отримаємо EMBED Equation.DSMT4 .
Задамо 95% рівень значущості. Інтервал довіри для математичного сподівання залежної змінної розраховується за формулою:
EMBED Equation.DSMT4
Для певного значення у формула виглядає так:
EMBED Equation.DSMT4
Отже, в результаті розрахунків отримаємо: EMBED Equation.DSMT4
Інтервали довіри для інших значень залежної змінної схематично наведені на графіку
EMBED PBrush
Наше прогнозне значення у та математичне сподівання у будуть лежати у відповідних проміжках з ймовірністю 95%.
Відповідні значення для оптової ціни та її математичного сподівання будуть лежати у таких проміжках
EMBED Equation.DSMT4
Як бачимо, розраховані інтервали довіри мають дуже відчутні проміжки.
Аналіз економічної ситуації на основі розробленої моделі.
Як ми побачили, оптова ціна суттєво залежить від ціни на ресурси. Такого результату і слід було очікувати, оскільки ціна на ресурс складає значну частку від собівартості товару. Тому слід зважати на зміну ціни ресурсів при визначенні оптової ціни товару. Треба зазначити, що розроблена модель досить адекватно відображає дійсність і може дати інформацію керівництву підприємства про те, яку ціну можна призначити на товар при зміні ціни на ресурс.
Розділ 3. Пдсумки та висновки.
В результаті нашого дослідження ми отримали залежність між оптовою ціною на товар і цінами на ресурс виробництва. Хоча вивчена нами економічна теорія витрат фірми не дає такої залежності, ми довели, що такий зв’язок існує, і його можна вважати лінійним. Треба зазначити, що наша модель не відображена лінійною функцією, на що ми сподівалися на початку дослідження. Для більш адекватного відображення наявної економічної ситуації слід використовувати експоненційну функцію, що може буде зведена до лінійної. При застосуванні саме такої моделі, зміна залежної змінної найбільш пояснюється зміною незалежної.
В результаті ми отримали функцію, за допомогою якої можна визначити оптову ціну товару для заданої ціни на ресурс(за інших рівних умов): EMBED Equation.DSMT4 . Де х – ціна ресурсу, EMBED Equation.DSMT4 - оптова ціна продукції.
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора