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: 17 из 22

 – регрессор не значим:

1. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,1
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 0,007
   
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): = 0,00004
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,733
   
4. 
   Сравниваем: < => - принимается, логарифмическая модель не значима при α= 0,1.
   

Эластичность равна всего 0,004, 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. Теснота логарифмической связи очень мала, чтобы признать данную модель приемлемой, а тем более хорошей.

Модель

В 2013 году по формуле (1) параметры модели равны: = -649,242, =0,042, = 0,030. Следовательно, модель выглядит следующим образом: . С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 4).

В среднем расчётное значение для коэффициента отклоняется от фактического значения на 3,6%, а для на 3,5%. В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 12,4%, 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): = 1,181, =0,850
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,666
   
4. 
   Сравниваем: < => гипотеза – принимается, для , при α= 0,1 => регрессоры ,  – не значимы.
   

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

5. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,1
   
6. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 5,244
   
7. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,367
   
8. 
   Сравниваем: > => - отвергается, линейная модель с значима при α= 0,1.
   

Таким образом, анализ показал, что линейная модель с значима, а также статистическую не значимость параметров уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Однако, теснота линейной связи недостаточна, чтобы признать данную модель приемлемой, а тем более хорошей.

В 2014 году по формуле (1) параметры модели равны: = 1 924,035, = 0,182, = -0,250. Следовательно, модель выглядит следующим образом: . С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 4).

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняетсяя от фактического значения на 8%, а для на 8,1%. В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 15,6%, 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): = 2,272, = 3,083
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,993
   
4. 
   Сравниваем: > => гипотеза – отвергается, для , при α= 0,05 => регрессоры ,  – значимы.
   

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): = 6,723
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,377
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, линейная модель с значима при α= 0,1.
   

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

В 2015 году по формуле (1) параметры модели равны: = -55,688, = -0,006, = 0,038. Следовательно, модель выглядит следующим образом: . С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 3).

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняется от фактического значения на 7,8%, а для на 8,1%. В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 1,2%, 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= 0,1
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 0,082, = 0,465
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,692
   
4. 
   Сравниваем: < => гипотеза – принимается, для , при α= 0,1 => регрессоры ,  – не значимы.
   

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): = 0,206
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,473
   
4. 
   Сравниваем: < => - принимается, линейная модель с не значима при α= 0,1.
   

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

В общей модели по формуле (1) параметры модели равны: = 1 021,674, = 0,030, = -0,048. Следовательно, модель выглядит следующим образом: . С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 3).

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняется от фактического значения на 4,1%, а для на 4,2%. В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 0,8%, 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= 0,1
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 0,736, = 1,159
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,653
   
4. 
   Сравниваем: < => гипотеза – принимается, для , при α= 0,1 => регрессоры ,  – не значимы.
   

Последний шаг в анализе – это проверка гипотезы о значимости модели. Гипотеза :