Автокореляція залишків. Звіт з Підприємництво. Робота № 521691

Перехід до торгівельного партнера Binance

Автокореляція залишків

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:

Національний аграрний університет

Інститут:

Не вказано

Факультет:

Не вказано

Кафедра:

Не вказано

Інформація про роботу

Рік:

2007

Тип роботи:

Звіт

Предмет:

Підприємництво

Завантажити

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

Міністерство освіти і науки України Національний державний університет водного господарства та природокористування Кафедра трудових ресурсів і підприємництва Звіт № 6 на тему: „Автокореляція залишків” 1. Мета роботи : Набуття практичних навичок тестування наявності автокореляції залишків і оцінювання параметрів економетричної моделі з автокорельованими залишками узагальненим методом найменших квадратів.. 2. Задачі роботи : Тестування автокореляції залишків за допомогою тесту Дарбіна – Уотсона. Оцінювання параметрів економетричної моделі з автокорельованими залишками узагальненим методом найменших квадратів (методом Ейткена ). 3. Завдання роботи і вихідні дані. На основі вибіркових статистичних спостережень за 10 років будується наступна економетрична модель : ( 1 ) де : yt – роздрібний товарообіг у році t, xt – доходи населення у році t . Вихідні дані: X Рік Роздрібний товарообіг Доходи населення (млрд. грошових одиниць) (млрд. грошових одиниць) 1 29 28,5 27,48739 1,512607 2 30 29,6 -3,98827 1,104409 28,70224 1,297757 3 30,7 30,7 29,91709 0,782907 4 32 32,7 32,12591 -0,12591 5 33,8 35,4 35,10782 -1,30782 6 35,8 37,4 37,31663 -1,51663 7 38,8 40,1 40,29854 -1,49854 8 43,1 44,6 45,26838 -2,16838 9 54,4 51,4 52,77836 1,621636 10 56,5 53,5 55,09762 1,402377 Рік 1,512607 2,28798 1,297757 1,684173 -0,21485 0,046161 1,962997 0,782907 0,612943 -0,51485 0,265071 1,016023 -0,125912 0,015854 -0,90882 0,825951 -0,09858 -1,307816 1,710384 -1,1819 1,396899 0,164669 -1,516635 2,300181 -0,20882 0,043605 1,98348 -1,49854 2,245621 0,018095 0,000327 2,272738 -2,168381 4,701877 -0,66984 0,448688 3,249406 1,621636 2,629704 3,790017 14,36423 -3,51633 1,402377 1,96666 -0,21926 0,048075 2,274145 Сума 0,0 20,15538 -0,11023 17,43901 9,308554 dL 0,88 0,865228 dU 1,32 Автокореляція додатня 0,193923 1 28,5 1 29,6 1 30,7 1 32,7 1 35,4 1 37,4 1 40,1 1 44,6 1 51,4 1 53,5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 28,5 29,6 30,7 32,7 35,4 37,4 40,1 44,6 51,4 53,5 1 -0,19392 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,19392 1,037606 -0,193923 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,19392 1,037606 -0,19392 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,193923 1,037606 -0,19392 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,19392 1,037606 -0,19392 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,19392 1,037606 -0,19392 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,19392 1,037606 -0,19392 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,19392 1,037606 -0,19392 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,19392 1,037606 -0,19392 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1,039076 -0,2015 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,201501 1,078151 -0,201501 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,2015 1,078151 -0,2015 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,201501 1,078151 -0,2015 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,2015 1,078151 -0,2015 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,2015 1,078151 -0,2015 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,2015 1,078151 -0,2015 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,2015 1,078151 -0,2015 0 0 0 0 0 0 0 0 -0,2015 1,078151 -0,2015 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1,039076 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д 0,837575 0,675149 0,675149 0,675149 0,675149 0,675149 0,675149 0,675149 0,87665 0,837575 X′ S-1 23,64923 19,98442 20,54574 21,93634 24,04134 25,10954 26,71079 29,64822 46,43004 45,2334 X′ S-1 X 7,277846 282,8659 283,2891 11603,68 (X′ S-1 X) -1 2,687919 -0,065524 -0,06562 0,001686 284,1739 X′ S-1 Y 11725,29 -4,45289 незміщені, обгрунтовані, ефективні 1,119192 Висновок: Одним з основних припущень класичного лінійного регресійного аналізу є припущення про відсутність взаємозв’язку між значеннями стохастичної складової моделі ε у різних спостереженнях, тобто припущення . ( 1 ) Якщо це припущення порушується виникає явище, яке носить назву автокореляції залишків. Автокореляцією залишків називається залежність між послідовними значеннями стохастичної складової моделі . У випадку автокореляції залишків маємо : , ( 2 ) і ,як у випадку гетероскедастичності, формально можна записати : , ( 3 ) де - деяка невідома константа, S – відома квадратна, додатньо визначена матриця розмірністю n×n. За статистичними таблицями DW – розподілу Дарбіна – Уотсона для рівня значимості ( = 0,05, числа спостережень n = 10 і числа факторів моделі m=1 знаходяться критичні точки dL і dU, які становлять відповідно 0,88 та 1,32 Рис. 1. Зони автокореляційного зв’язку З зон авто кореляційного зв’язку видно, що в даній економетричній моделі присутня автокореляція залишків і вона є додатною. Виконується оцінювання параметрів моделі узагальненим методом найменших квадратів (методом Ейткена) у наступній послідовності : приймається гіпотеза про те, що залишки моделі відповідають авторегресійній схемі першого порядку : обчислюється оцінка коефіцієнта автокореляції ρ за наступною залежністю : де n – число спостережень, m – число факторів моделі. Необхідні для цього данні беруться з таблиці 2. формується матриця спостережень за незалежними змінними моделі X : і знаходиться транспонована до неї матриця X′ (функція ТРАНСП ): формується матриця S-1 знаходиться добуток матриць X′ S-1 (функція МУМНОЖ) ; знаходиться добуток матриць X′ S-1 X (функція МУМНОЖ) ; знаходиться обернена матриця (X′ S-1 X) -1 (функція МОБР); знаходиться матриця X′ S-1 Y (функція МУМНОЖ); знаходиться вектор оцінок параметрів узагальненої моделі B : (функція МУМНОЖ) . Узагальнена економетрична модель має вигляд: Y=-4,5+1,12x Дані параметри є незміщеними, обґрунтованими та ефективними.

Звіт Підприємництво

20.03.2013 12:03-

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

Маєш корисні навчальні матеріали, які припадають пилом на твоєму комп'ютері? Розрахункові, лабораторні, практичні чи контрольні роботи — завантажуй їх прямо зараз і одразу отримуй бали на свій рахунок! Заархівуй всі файли в один .zip (до 100 МБ) або завантажуй кожен файл окремо. Внесок у спільноту – це легкий спосіб допомогти іншим та отримати додаткові можливості на сайті. Твої старі роботи можуть приносити тобі нові нагороди!

поділитись