Задача 6. В таблице приводятся данные об уровне дивидендов, выплачиваемых по обыкновенным акциям (в процентах) и среднегодовой стоимости основных фондов (X, млн руб.) в сопоставимых ценах за последние девять лет. Определите параметры уравнения регрессии по первым разностям и дайте их интерпретацию.
Показатель
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
Среднегодовая стоимость
основных фондов
|
72
|
75
|
77
|
77
|
79
|
80
|
78
|
79
|
80
|
Дивиденды по обыкновенным акциям
|
4,2
|
3,0
|
2,4
|
2,0
|
1,9
|
1,7
|
1,8
|
1,6
|
1,7
|
Введите результативный и факторный признаки. В чем состоит причина построения уравнения регрессии по первым разностям, а не по исходным уровням рядов?
Заполните расчетную таблицу.
Запишите уравнение регрессии:
Оцените параметры уравнения:
Получено уравнение регрессии:
Вывод:
Задача 7. В динамике за 2 года имеются данные об объеме продукции y и инвестициях в основной капитал x. Постройте модель с распределенными лагами  .
y
|
x
|
|
|
|
|
|
3.182
|
1.373
|
|
|
|
|
|
3.273
|
1.364
|
|
|
|
|
|
3.273
|
1.364
|
|
|
|
|
|
3.364
|
1.391
|
|
|
|
|
|
3.364
|
1.391
|
|
|
|
|
|
3.455
|
1.409
|
|
|
|
|
|
3.545
|
1.436
|
|
|
|
|
|
3.727
|
1.473
|
|
|
|
|
|
3.818
|
1.500
|
|
|
|
|
|
3.909
|
1.482
|
|
|
|
|
|
4.000
|
1.500
|
|
|
|
|
|
4.091
|
1.518
|
|
|
|
|
|
4.091
|
1.491
|
|
|
|
|
|
4.182
|
1.536
|
|
|
|
|
|
4.273
|
1.582
|
|
|
|
|
|
4.455
|
1.636
|
|
|
|
|
|
4.364
|
1.591
|
|
|
|
|
|
4.364
|
1.500
|
|
|
|
|
|
4.545
|
1.573
|
|
|
|
|
|
4.636
|
1.645
|
|
|
|
|
|
4.818
|
1.700
|
|
|
|
|
|
4.909
|
1.709
|
|
|
|
|
|
4.909
|
1.636
|
|
|
|
|
|
4.909
|
1.673
|
|
|
|
|
|
Применим к исходным данным обычный МНК. Заполните таблицу исходных данных к МНК. Итоги регрессии оказались следующие.
ВЫВОД ИТОГОВ
|
|
|
|
|
|
|
Регрессионная статистика
|
|
|
|
|
|
Множественный R
|
0.9943918
|
|
|
|
|
|
R-квадрат
|
0.988815
|
|
|
|
|
|
Нормированный R-квадрат
|
0.9860188
|
|
|
|
|
|
Стандартная ошибка
|
0.0603759
|
|
|
|
|
|
Наблюдения
|
21
|
|
|
|
|
|
Дисперсионный анализ
|
|
|
|
|
|
|
|
df
|
SS
|
MS
|
F
|
Значимость F
|
|
Регрессия
|
4
|
5.1561586
|
1.2890396
|
353.62227
|
2.183E-15
|
|
Остаток
|
16
|
0.0583239
|
0.0036452
|
|
|
|
Итого
|
20
|
5.2144825
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициенты
|
Стандартная ошибка
|
t-статистика
|
P-Значение
|
Нижние 95%
|
Верхние 95%
|
Y-пересечение
|
-4.0848837
|
0.2235339
|
-18.274115
|
3.829E-12
|
-4.5587544
|
-3.6110131
|
Переменная X 1
|
2.7031374
|
0.3653247
|
7.3992727
|
1.504E-06
|
1.9286836
|
3.4775913
|
Переменная X 2
|
0.5854298
|
0.5196494
|
1.1265861
|
0.2765313
|
-0.5161777
|
1.6870373
|
Переменная X 3
|
0.7565735
|
0.5652602
|
1.3384516
|
0.1994594
|
-0.4417247
|
1.9548716
|
Переменная X 4
|
1.3727343
|
0.4248811
|
3.2308668
|
0.0052272
|
0.4720266
|
2.2734421
|
Получено уравнение регрессии:
Вывод:
Постройте модель, используя лаги Алмон. В предположении линейной структуры лага запишите зависимость коэффициентов регрессии от величины лага:
Запишите выражения для коэффициентов регрессии:
Подставьте выражения в модель с распределенными лагами:
Запишите новую множественную регрессию:
Составьте таблицу исходных данных для оцениваемой регрессии (два столбца в таблице).
Результаты регрессии:
ВЫВОД ИТОГОВ
|
|
|
|
|
|
|
Регрессионная статистика
|
|
|
|
|
|
Множественный R
|
0.98949025
|
|
|
|
|
|
R-квадрат
|
0.97909095
|
|
|
|
|
|
Нормированный R-квадрат
|
0.97676772
|
|
|
|
|
|
Стандартная ошибка
|
0.07782812
|
|
|
|
|
|
Наблюдения
|
21
|
|
|
|
|
|
Дисперсионный анализ
|
|
|
|
|
|
|
|
df
|
SS
|
MS
|
F
|
Значимость F
|
|
Регрессия
|
2
|
5.105453
|
2.552726
|
421.4356
|
7.64E-16
|
|
Остаток
|
18
|
0.10903
|
0.006057
|
|
|
|
Итого
|
20
|
5.214482
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициенты
|
Стандартная ошибка
|
t-статистика
|
P-Значение
|
Нижние 95%
|
Верхние 95%
|
Y-пересечение
|
-3.9321117
|
0.279978
|
-14.0444
|
3.86E-11
|
-4.52032
|
-3.3439
|
Переменная X 1
|
1.86924113
|
0.229641
|
8.139845
|
1.91E-07
|
1.386784
|
2.351699
|
Переменная X 2
|
-0.3598064
|
0.149585
|
-2.40536
|
0.027127
|
-0.67407
|
-0.04554
|
Получено уравнение регрессии:
Вывод о значимости уравнения и коэффициентов:
Найдите коэффициенты исходной регрессии:
Модель с распределенными лагами примет вид:
Для анализа модели ответьте на вопросы:
Рост инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб. в текущем периоде приведет в текущем периоде к …
|
|
Рост инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб. в текущем периоде приведет через год к …
|
|
Рост инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб. в текущем периоде приведет через два года к …
|
|
Рост инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб. в текущем периоде приведет через три года к …
|
|
Сколько процентов этого воздействия реализуется в текущем периоде?
|
|
Сколько процентов этого воздействия реализуется через год?
|
|
Сколько процентов этого воздействия реализуется через два года?
|
|
Сколько процентов этого воздействия реализуется через три года?
|
|
|
Скачать 1.23 Mb.