финалочка моя. Характеристика инфраструктурных отраслей региона. 3

Название	Характеристика инфраструктурных отраслей региона. 3
Дата	18.12.2018
Размер	1.08 Mb.
Формат файла
Имя файла	финалочка моя.docx
Тип	Документы #60862
страница	29 из 33

1 ... 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Коэффициент

для данного регрессионного уравнения больше 1, следовательно, временной ряд является нестационарным.

Согласно результатам теста Дики-Фуллера, все временные ряды, кроме Х3, являются стационарными. Показатель (Х3) дальше в исследовании не участвует.

5. Проверить экзогенные параметры на мультиколлинеарность. В случае если коэффициент попарной корреляции превышает 0,7, следует исключить из дальнейшего анализа одну переменную из пары.

Таблица 3.38 – Коэффициенты корреляции

	y1	y2	y3	x1	x2	x3
y1	1
y2		1
y3	0,38405155	0,478523651	1
x1	0,24322573	0,158387779	0,158741236	1
x2	0,68266626	0,583852425	0,466730866	0,641287965	1
x3	0,57739175	0,63799559	0,523511133	0,930145311	0,658745236	1

6. Осуществим проверку коэффициентов парной корреляции на значимость с помощью t-критерия Стьюдента для показателей. Если t_расч≥t_табл, то полученные коэффициенты значимы т.е. выборка соответствует генеральной совокупности (Таблица ).

Для оценки значимости коэффициентов корреляции следует рассчитать t-критерий Стьюдента для каждой попарной корреляции по формуле:

(6)

Таблица 3.39 – Значения t-критерия Стьюдента для показателей

	y1	y2	y3	x1	x2	x3
y1	1
y2	0,374122563	1
y3	0,38405155	0,15502747	1
x1	0,393980537	0,15838778	0,158741236	1
x2	0,40390952	0,16174809	0,466730866	0,74521321	1
x3	0,413838511	0,48188397	0,774720496	0,87453213	0,78529321	1

При уровне значимости α=0,05, числу степеней свободы n-2=18, tтабл=2,1. Так как tрасч>tтабл, коэффициенты считаются значимыми.

7. Проверим автокорреляцию показателей, а именно определим лаги, имеющие сильную корреляционную связь со значением показателя в последнем периоде. Далее проверим значимость коэффициентов автокорреляции с помощью Ljung-Box Q-test

Проверка значимости коэффициентов автокорреляции по Q-статистике Льюнга-Бокса осуществляется по формуле:

(7)

где n - число наблюдений, ρ_k - автокорреляция k-го порядка, и m - число проверяемых лагов. В случае если

, коэффициенты считаются значимыми.

определяется по таблице.

Таблица 3.41 - Коэффициенты автокорреляции переменной (Y2)

	0,818331	0,832512	0,840344
870,5	864,1	852,2	834,5
864,1	852,2	834,5	821,5
852,2	834,5	821,5	763,1
834,5	821,5	763,1	761,5
821,5	763,1	761,5	199,4
763,1	761,5	199,4	179,9
761,5	199,4	179,9	520,8
199,4	179,9	520,8	853,4
179,9	520,8	853,4	927,1
520,8	853,4	927,1	763,4
853,4	927,1	763,4	730,8
927,1	763,4	730,8	637,0
763,4	730,8	637,0	512,4
730,8	637,0	512,4	422,9
637,0	512,4	422,9	433,4
512,4	422,9	433,4	134,6
422,9	433,4	134,6	164,8
433,4	134,6	164,8	154,1
134,6	164,8	154,1	142,1
164,8	154,1	142,1	0
154,1	142,1	0	0
142,1	0	0	0

Так как более точной является Q-статистика Льюнга-Бокса, для анализа она является более предпочтительной. Анализ автокорреляции в программе Statistica помимо коэффициентов автокорреляции автоматически рассчитывает Q-статистику Льюнга-Бокса и значимость для каждого коэффициента. Проверка значимости по Q-статистике Льюнга-Бокса равна

Коэффициенты являются значимыми. Параметр отражает зависимость от двух прошлых периодов.

Таблица 3.42- Коэффициенты автокорреляции переменной (Y3)

	0,5928635	0,59953566	0,60213186
1387,45	1362,15	1357,91	1358,12
1362,15	1357,91	1358,12	1342,76
1357,91	1358,12	1342,76	1287,68
1358,12	1342,76	1287,68	1774,12
1342,76	1287,68	1774,12	639,29
1287,68	1774,12	639,29	1279,72
1774,12	639,29	1279,72	3452,52
639,29	1279,72	3452,52	1351,68
1279,72	3452,52	1351,68	322,46
3452,52	1351,68	322,46	242,30
1351,68	322,46	242,30	240,83
322,46	242,30	240,83	172,10
242,30	240,83	172,10	323,85
240,83	172,10	323,85	198,77
172,10	323,85	198,77	73,69
323,85	198,77	73,69	90,94
198,77	73,69	90,94	86,45
73,69	90,94	86,45	85,13
90,94	86,45	85,13	84,99
86,45	85,13	84,99	0,00
85,13	84,99	0,00	0,00
84,99	0,00	0,00	0,00

1 ... 25 26 27 28 29 30 31 32 33