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: 21 из 22

=> - отвергается, линейная модель значима при α= 0,01.

Таким образом, анализ показал, что линейная модель с значима, а также статистическую не значимость и статистическую значимость параметров уравнения регрессии. Однако, теснота линейной 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: = -218,320, = 0,043, = -0,006. Следовательно, модель выглядит следующим образом: . С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 8).

В среднем расчётное значение коэффициента отклоняются от фактического значения на 0,4%, а для на 0,4%. В нашей модели коэффициент детерминации равен 23,5%, 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): = 11,621, = 1,587
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,993
   
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= 0,01
   
2. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 135,702
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 4,629
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, линейная модель значима при α= 0,01.
   

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.

В 2015 году по формуле (1) параметры модели равны: = 317,966, = 0,020, = -0,005. 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 0,8%, а для на 0,8%. В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 2,4%, 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): = 2,562, = 0,665
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,967
   
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): = 3,985
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,309
   
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.

В общей модели по формуле (1) параметры модели равны: = -227,041, = 0,036, = 0,001. 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 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): = 7,881, = 0,258
   
3. 
   Найдем t критическое по формуле (4):  1,967
   
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= 0,01
   
2. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 111,313
   
3. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 4,629
   
4. 
   Сравниваем: > => - отвергается, линейная модель значима при α= 0,01.
   

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.

Модель

В 2013 году по формуле (1) параметры модели равны: = 4,494 = 0,470, = -0,234. Следовательно, модель выглядит следующим образом: . С помощью этой модели находим новую цену и остатки (прил. 9).

В нашей модели коэффициент детерминации равен всего 1,6%, 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): = 2,328, = 1,162
   
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:

5. 
   Задаем уровень значимости: α= 0,1
   
6. 
   Находим эмпирическое значение по формуле (6): = 3,614
   
7. 
   Находим критическое значение по формуле (7): = 2,314
   
8. 
   Сравниваем: >