Диплом11. Анализ взаимосвязи равновесных цен и объемов на основе заявок на оптовый рынок

• Название: Анализ взаимосвязи равновесных цен и объемов на основе заявок на оптовый рынок
• Анкор: Анализ взаимосвязи равновесных цен и объемов на основе заявок на оптовый рынок
• Дата: 31.08.2021
• Размер: 0.5 Mb.
• Имя файла: Диплом11.docx
• Тип: Анализ; #228426
• страница: 16 из 22

= 0,447

Найдем t критическое по формуле (4):  1,691

Сравниваем: < => гипотеза – принимается, для при α= 0,1 => регрессор q – не значим.

Последний шаг в анализе – это проверка гипотезы о значимости модели. Гипотеза : =0 – модель не значима:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,1
   
2. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 0,200
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,859
   
4. 
   Сравниваем: < => - принимается, линейная модель не значима при α= 0,1.
   

Таким образом, анализ показал, что линейная модель не значима, а также статистическую не значимость параметра уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Теснота линейной связи очень мала, чтобы признать данную модель приемлемой, а тем более хорошей.

В общей модели после нахождения всех точек пересечения, получилось сто восемьдесят девять значений. По формуле (1) параметры модели равны: = 869,012, = -0,010. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 2). Так же по первоначальным данным строим график и проводим линейный тренд. Так как коэффициент наклона в данном случае отрицательный, то и линия тренда имеет отрицательный наклон. Это наглядно видно на рис. 18.

Рисунок 18

Г рафик равновесных точек

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняются от фактического значения на 2,1%. В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 0,1%, на столько процентов вариация равновесных объёмов объясняется вариацией равновесных цен.

Далее осуществим проверку гипотезы о значимости регрессора, с помощью т – статистики. Путь гипотеза  – регрессор не значим:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,1
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 0,492
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,653
   
4. 
   Сравниваем: < => гипотеза – принимается, для при α= 0,1 => регрессор q – не значим.
   

Последний шаг в анализе – это проверка гипотезы о значимости модели. Гипотеза : =0 – модель не значима:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,1
   
2. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 0,242
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,733
   
4. 
   Сравниваем: < => - принимается, линейная модель не значима при α= 0,1.
   

Таким образом, анализ показал, что линейная модель не значима, а также статистическую не значимость параметра уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Теснота линейной связи очень мала, чтобы признать данную модель приемлемой, а тем более хорошей.

Модель

В 2013 году по формуле (1) параметры модели равны: = -10,287, =1,710. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 3). Так же по первоначальным данным строим график и проводим линейный тренд. Так как коэффициент наклона в данном случае положительный, то и линия тренда имеет положительный наклон. Это наглядно видно на рис. 19.

Рисунок 19

Г рафик равновесных точек

В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 13,2%, на столько процентов вариация равновесных объёмов объясняется вариацией равновесных цен.

Далее осуществим проверку гипотезы о значимости регрессора, с помощью т – статистики. Путь гипотеза  – регрессор не значим:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,05
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 3,375
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,992
   
4. 
   Сравниваем: > => гипотеза – отвергается, для при α= 0,05 => регрессор q – значим.
   

Последний шаг в анализе – это проверка гипотезы о значимости модели. Гипотеза : =0 – модель не значима:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,01
   
2. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 11,387
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 6,985
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, логарифмическая модель значима при α= 0,01.
   

Данная модель удобна тем, что коэффициент при логарифме объясняющей переменной выражает эластичность переменной p по переменной q. В нашем случае эластичность равна 1,710, то есть изменение объема оказывает большое влияние на изменение равновесных цен электроэнергии.

Таким образом, анализ показал, что логарифмическая модель значима, а также статистическую значимость параметра уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Однако, теснота логарифмической связи не достаточна, чтобы признать данную модель приемлемой, а тем более хорошей.

В 2014 году по формуле (1) параметры модели равны: = 63,433, = -5,775. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 3). Так же по первоначальным данным строим график и проводим линейный тренд. Так как коэффициент наклона в данном случае отрицательный, то и линия тренда имеет отрицательный наклон. Это наглядно видно на рис. 20.

Рисунок 20

Г рафик равновесных точек

В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 3,8%, на столько процентов вариация равновесных объёмов объясняется вариацией равновесных цен.

Далее осуществим проверку гипотезы о значимости регрессора, с помощью т – статистики. Путь гипотеза  – регрессор не значим:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,05
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 19,838
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,993
   
4. 
   Сравниваем: > => гипотеза – отвергается, для при α= 0,05 => регрессор q – значим.
   

Последний шаг в анализе – это проверка гипотезы о значимости модели. Гипотеза : =0 – модель не значима:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,1
   
2. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 2,934
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,775
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, логарифмическая модель значима при α= 0,1.
   

Эластичность равна 5,775, то есть изменение объема оказывает большое влияние на изменение равновесных цен электроэнергии.

Таким образом, анализ показал, что логарифмическая модель значима, а также статистическую значимость параметра уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Однако, теснота логарифмической связи не достаточна, чтобы признать данную модель приемлемой, а тем более хорошей.

В 2015 году по формуле (1) параметры модели равны: = -0,026, = 0,641. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 3). Так же по первоначальным данным строим график и проводим линейный тренд. Так как коэффициент наклона в данном случае положительный, то и линия тренда имеет положительный наклон. Это наглядно видно на рис. 21

Рисунок 21

Г рафик равновесных точек

В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 0,3%, на столько процентов вариация равновесных объёмов объясняется вариацией равновесных цен.

Далее осуществим проверку гипотезы о значимости регрессора, с помощью т – статистики. Путь гипотеза  – регрессор не значим:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,1
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 0,311
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,691
   
4. 
   Сравниваем: < => гипотеза – принимается, для при α= 0,1 => регрессор q – не значим.
   

Последний шаг в анализе – это проверка гипотезы о значимости модели. Гипотеза : =0 – модель не значима:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,1
   
2. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 0,097
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,859
   
4. 
   Сравниваем: < => - принимается, логарифмическая модель не значима при α= 0,1.
   

Эластичность равна всего 0,641, то есть изменение объема не оказывает особого влияния на изменение равновесных цен электроэнергии.

Таким образом, анализ показал, что логарифмическая модель не значима, а также статистическую не значимость параметра уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Однако, теснота логарифмической связи не достаточна, чтобы признать данную модель приемлемой, а тем более хорошей.

В общей модели по формуле (1) параметры модели равны: = 6,499, = -0,004. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 3). Так же по первоначальным данным строим график и проводим линейный тренд.

В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 0,00002%, на столько процентов вариация равновесных объёмов объясняется вариацией равновесных цен.

Далее осуществим проверку гипотезы о значимости регрессора, с помощью т – статистики. Путь гипотеза