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: 19 из 22

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): = 4,691
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,717
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, линейная модель значима при α= 0,1.
   

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

После нахождения всех точек пересечения с ноября 2013 года по март 2014 года, получилось восемьсот восемьдесят восемь значений. По формуле (1) параметры модели равны: = 1 537,179, = -0,033. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 6). 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. 21.

Рисунок 23

Г рафик равновесных точек

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняются от фактического значения на 0,2%. В нашей модели коэффициент детерминации равен 18,4%, 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= 0,05
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 14,151
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,963
   
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): = 200,242
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 6,664
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, линейная модель значима при α= 0,01.
   

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

После нахождения всех точек пересечения с ноября 2014 года по март 2015 года, получилось восемьсот восемьдесят восемь значений. По формуле (1) параметры модели равны: = -254,119, = 0,039. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 6). 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. 24.

Рисунок 24

Г рафик равновесных точек

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняются от фактического значения на 0,2%. В нашей модели коэффициент детерминации равен 23,3%, 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= 0,05
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 16,384
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,973
   
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): = 268,425
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 6,664
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, линейная модель значима при α= 0,01.
   

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

В общей модели после нахождения всех точек пересечения, получилось две тысячи пятьсот шестьдесят шесть значений. По формуле (1) параметры модели равны: = -221,980, = 0,037. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 6). 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. 25.

Рисунок 25

Г рафик равновесных точек

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняются от фактического значения на 0,2%. В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 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): = 14,921
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,961
   
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): = 222,640
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 6,645
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, линейная модель значима при α= 0,01.
   

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

Модель +ε

В 2013 году по формуле (1) параметры модели равны: = 4,080, =0,276. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (табл. 7). 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. 26.

Рисунок 26

Г рафик равновесных

В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 1,3%, 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= 0,05
   
2. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 2,423
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,965
   
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): = 5,873
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,717
   
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 0,276, то есть изменение объема не оказывает 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.

С ноября 2013 года по март 2014 года по формуле (1) параметры модели равны: = 20,269, = -1,355. Следовательно, модель выглядит следующим образом: .

С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 7). 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. 27.

Рисунок 27

Г рафик равновесных точек

В нашей модели коэффициент детерминации равен 17%, 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):