Практичне завдання. Практична робота (завдання) з Економетрія. Робота № 528935

Перехід до торгівельного партнера Binance

Практичне завдання

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:

Інші

Інститут:

Не вказано

Факультет:

УІ

Кафедра:

Не вказано

Інформація про роботу

Рік:

2016

Тип роботи:

Практична робота (завдання)

Предмет:

Економетрія

Завантажити

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

№155108 ПРАКТИЧНЕ ЗАВДАННЯ №3 Таблиця 1 Дані по 10 домогосподарствах, тис. у.о. № п/п витрати на споживання, у рівень доходів, заощадження, заробітна плата, х3 х1 х2 1 41,65 4,75 1,79 44,54 2 40,76 7,28 1,11 47,37 3 58,1 6,87 0,71 50,25 4 50,96 7,18 2,07 56,26 5 50,88 9,02 2,21 47,72 6 58,56 8,83 3,67 54,05 7 56,92 9,42 3,96 55,69 8 58,2 11,01 3,99 55,85 9 60,36 12,22 4,95 61,55 10 62,76 12,82 6,65 61,5 11 61,15 11,79 5,18 60,44 12 65,05 12,38 6,21 78,37 Задача 1. На основі даних задачі 4 (Теми 2) визначити наявність чи відсутність мультиколінеарності всіма чотирма методами. 1) І метод: Розрахунок парних коефіцієнтів кореляції. Побудуємо кореляційну матрицю парних коефіцієнтів кореляції Пірсона y x1 x2 x3 y 1 0,819222247 0,775809746 0,78150937 x1 0,819222247 1 0,908604493 0,779267952 x2 0,775809746 0,908604493 1 0,815882814 x3 0,78150937 0,779267952 0,815882814 1 Оскільки rx1x2 = 0,909 > 0,8 – то мульколінеарність наявна rx1x3 = 0,779 < 0,8 – мульколінеарність відсутня rx2x3 = 0,816 > 0,8 – мульколінеарність наявна Отже, за результатами розрахунків кореляційної матриці встановлено, що між рівнем доходів та заробітної плати мультиколінеарність відсутня, а заощадженнями – наявна. 2) ІІ метод: аналіз R2 і t-критерія Згідно розрахунків задачі 4 (Теми 2), маємо такі значення t для параметрів: ta0 6,650 ta1 0,663 ta2 -0,089 ta3 0,122 t- критичні будуть при рівні значимості α=0,01 tкр = 3,71, а при рівні значимості α=0,05 tкр = 2,45 При рівні значимості α=0,01: |ta0| > |tкр| |ta1| < |tкр| |ta2| < |tкр| |ta3|<|tкр| Отже, це означає, що існує висока ймовірність мультиколінеарності, особливо приймаючи до уваги те, що ta1, ta2 і ta3 незначно відрізняється від 0. При рівні значимості α=0,05: |ta0| > |tкр| |ta1| < |tкр| |ta2| < |tкр| |ta3|<|tкр| Отже, існує висока ймовірність мультиколінеарності, особливо приймаючи до уваги те, що ta1, ta2 і ta3 незначно відрізняється від 0. Згідно розрахунків у задачі 4 маємо таке значення R2 для х1, х2, х3 : R2 = 0,880 – значення є близьким до одиниці, тобто існує висока ймовірність мультиколінеарності. Визначимо її наявність за допомогою F-критерія Фішера. F = 25,667 Для нашої моделі F критичні будуть при рівні значимості α=0,01 Fкр = 4,46, а при рівні значимості α=0,05 Fкр = 8,65 Отже, F > Fкр , тому мультиколінеарність між факторами відсутня. 3) ІІІ метод: метод Фаррара-Глаубера Для визначення тісноти кореляційного зв’язку побудуємо регресійну залежність кожного фактора хі з усіма іншими факторами. 1) Залежність рівня доходів від заощаджень та заробітної плати: х1 = а0 + а1 * х2 + а2 * х3 Розрахуємо параметри для даного рівняння: а1 = Cov(x2x1)Var(x3) – Cov(x3x1)Cov(x2x3) / Var(x2)Var(x3) – (Cov(x2x3))2 а2 = Cov(x3x1)Var(x2) – Cov(x2x1)Cov(x2x3) / Var(x2)Var(x3) – (Cov(x2x3))2 а0 = x1сер – а1 * х2 сер – а2 * х3сер а0 = 2,306 а1 = 1,078 – при збільшенні заощаджень на 1 тис.у.о. рівень доходу зростає на 1,078 тис.у.о. а2 = 13,425 – при збільшенні заробітної плати рівень доходів зростає на 13,425 тис.у.о. 2) Залежність заощаджень від рівня доходів та заробітної плати: х2 = а0 + а1 * х1 + а2 * х3 Розраховуємо параметри аналогічно попередньому рівнянню: а0 = -1,785 а1 = 0,425 – при збільшенні рівня доходів на 1 тис.у.о. обсяг заощаджень зростає на 42,5 тис.у.о. а2 = 0,101 – при збільшенні заробітної плати на 1 тис.у.о. обсяг заощаджень зростає на 0,10 тис.у.о. 3) Залежність заробітної плати від рівня доходів та заощаджень: х3 = а0 + а1 * х1 + а2 * х2 а0 = 21,045 а1 = 1,242 – при збільшенні рівня доходів на 1 тис.у.о. обсяг заробітної плати зростає на 1,2 тис.у.о. а2 = 0,385 – при збільшенні заощоджень на 1 тис.у.о. обсяг заробітної плати зростає на 0,38 тис.у.о. Наступним кроком є обчислення Ri2 та Fi для даних регресійних залежностей: 1) R12 = Var (x1~) / Var (x1) Var (x1~) = 3,650 Var (x1) = 6,225 R12 = 0,586 – 58,6% варіації рівня доходів пояснюється варіацією заробітної плати та заощаджень F1 = 9,227 2) R22 = Var (x2~) / Var (x2) Var (x2~) = 2,098 Var (x2) = 3,565 R22 = 0,588 – 58,8 % варіації заощаджень пояснюється варіацією рівня доходів та заробітної плати F2 = -1,798 3) R32 = Var (x3~) / Var (x3) Var (x3~) = 18,554 Var (x3) = 74,366 R32 = 0,249 – 24,9% варіації заробітної плати пояснюється варіацією рівня доходів та заощаджень F3 = -1,738 Для нашої моделі F критичні будуть при рівні значимості α=0,01 Fкр = 4,46, а при рівні значимості α=0,05 Fкр = 8,65 F1< Fкр F2< Fкр F3 < Fкр При рівні значимості α=0,01: Отже, х1, х2 та х3 –є мультиколінеарними. При рівні значимості α=0,05: F1<Fкр F2< Fкр F3 < Fкр Отже, тому х1, х2 та х3 є мультиколінеарними. 4) ІV метод: дисперсійно – інфляційний фактор VIF Після розрахунку Ri2 розраховується дисперсійно – інфляційний фактор VIF для кожної змінної: 1) VIF1 = 1/1- R12 VIF1 = 1,523 Критичне значення VIF = 10 Отже,VIF1 < 10 – мультиколінеарність відсутня 2) VIF2 = 1/1- R22 VIF2 = 1,528 Отже, VIF2 < 10 – мультиколінеарність відсутня 2) VIF3 = 1/1- R32 VIF3 = 1,066 Отже, VIF3 < 10 – мультиколінеарність відсутня Задача 2. На основі даних задач 1-3 (тема 1) перевірити наявність гетероскедастичності за допомогою теста рангової кореляції Спірмена для моделей: а) ух1; б) ух2; в) ух3. а) ух1 1. Побудуємо регресію для витрат на споживання у та рівня доходів х1 та розрахуємо Ei = y – у~ на основі розрахунків задачі 1 (теми 1). Таблиця 2 Показники для розрахунку рангової кореляції Спірмена для моделі ух1 № y х1 ỹ y-y~=Eiі |Eii| 1 41,65 4,75 43,829 -2,179 2,179 2 40,76 7,28 50,064 -9,304 9,304 3 58,1 6,87 49,053 9,047 9,047 4 50,96 7,18 49,817 1,143 1,143 5 50,88 9,02 54,351 -3,471 3,471 6 58,56 8,83 53,883 4,677 4,677 7 56,92 9,42 55,337 1,583 1,583 8 58,2 11,01 59,255 -1,055 1,055 9 60,36 12,22 62,237 -1,877 1,877 10 62,76 12,82 63,715 -0,955 0,955 11 61,15 11,79 61,177 -0,027 0,027 12 65,05 12,38 62,631 2,419 2,419 Сума 665,350 113,570 665,350 0,000 37,737 2.Ранжуємо х1 та |Eii| у зростаючому порядку та розраховуємо коефіцієнт p. Таблиця 3 Показники для розрахунку рангової кореляції Спірмена для моделі ух1 № х1 |Eii| Ранги di di2 по х1 по |Eii| 1 4,75 2,179 1 7 -6 36 2 7,28 9,304 4 12 -8 64 3 6,87 9,047 2 11 -9 81 4 7,18 1,143 3 4 -1 1 5 9,02 3,471 6 9 -3 9 6 8,83 4,677 5 10 -5 25 7 9,42 1,583 7 5 2 4 8 11,01 1,055 8 3 5 25 9 12,22 1,877 10 6 4 16 10 12,82 0,955 12 2 10 100 11 11,79 0,027 9 1 8 64 12 12,38 2,419 11 8 3 9 Сума 113,57 37,737 434 p = 1− 6

Практична робота (завдання) Економетрія

alex_0416

17.12.2016 16:38

Коментарі

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

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

поділитись