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: 20 из 22

= 13,485

Найдем t критическое по формуле (4):  1,963

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:

5. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,01
   
6. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 181,847
   
7. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 6,664
   
8. 
   Сравниваем: > => - отвергается, логарифмическая модель значима при α= 0,01.
   

Эластичность равна 1,355, то есть изменение объема оказывает влияние на изменение равновесных цен электроэнергии.

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

С ноября 2014 года по март 2015 года по формуле (1) параметры модели равны: = -7,187, = 1,358. 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 положительный, то и линия тренда имеет положительный наклон. Это наглядно видно на рис. 28.

Рисунок 28

Г рафик равновесных точек

В нашей модели коэффициент детерминации равен 23,8%, 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): = 16,651
   
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): = 277,270
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 6,664
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, логарифмическая модель значима при α= 0,01.
   

Эластичность равна 1,358, то есть изменение объема оказывает влияние на изменение равновесных цен электроэнергии.

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

В общей модели по формуле (1) параметры модели равны: = -4,792, = 1,120. 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 положительный, то и линия тренда имеет положительный наклон. Это наглядно видно на рис. 29.

Рисунок 29

Г рафик равновесных точек

В нашей модели коэффициент детерминации равен 5,9%, 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): = 12,721
   
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= 0,1
   
2. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 161,812
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 6,645
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, логарифмическая модель значима при α= 0,1.
   

Эластичность равна 1,120, то есть изменение объема 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.

Модель

В 2013 году по формуле (1) параметры модели равны: = 784,898, =0,016, = -0,008. Следовательно, модель выглядит следующим образом: . С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 8).

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняется от фактического значения на 0,7%, а для на 0,7%. 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): = 2,080, = 1,035
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,965
   
4. 
   Сравниваем: => гипотеза – отвергается, для при α= 0,05 => регрессор  – значим. < => гипотеза – принимается, для при α= 0,05 => регрессоры  – 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): = 2,881
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,314
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, линейная модель значима при α= 0,1.
   

Таким образом, анализ показал, что линейная модель с значима, а также статистическую значимость и статистическую не значимость параметров уравнения регрессии. Однако, теснота линейной 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: = 1 650,004, = -0,004, = -0,033. Следовательно, модель выглядит следующим образом: . С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 8).

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняется от фактического значения на 0,5%, а для на 0,5%. В нашей модели коэффициент детерминации равен 22,8%, 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:

5. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,05
   
6. 
   Найдем t наблюдаемое по формуле (3): = 0,892, = 7,090
   
7. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,963
   
8. 
   Сравниваем: => гипотеза – принимается, для при α= 0,05 => регрессор  – не значим. > => гипотеза – отвергается, для при α= 0,05 => регрессоры  – значим.
   

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

5. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,01
   
6. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 130,827
   
7. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 4,629
   
8. 
   Сравниваем: >