Читать контрольная по финансовому менеджменту, финансовой математике: "Линейные уравнения парной и множественной регрессии" Страница 3


назад (Назад)скачать (Cкачать работу)

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

эконометрической модели объясняющих переменных приблизительно составляет: 0,663668, или 66,3%. Находим, что численное значение , а скорректированный (нормированный, исправленный) коэффициент детерминации равен 1) Для оценки качества уравнения регрессии в целом необходимо проверить статистическую значимость индекса детерминации : проверяется нулевая гипотеза , используется .Наблюдаемое значение критерия и оценку его значимости находим в Таблице №8Таблица №8 Дисперсионный анализ:

F

ЗначимостьF

8,87967358

0,007420813

! Включаемые в уравнение множественной регрессии факторы должны объяснить вариацию зависимой переменной. Если строится модель с некоторым набором факторов, то для нее рассчитывается показатель детерминации, который фиксирует долю объясненной вариации результативного признака (объясняемой переменной) за счет рассматриваемых в регрессии факторов. А оценка влияния других, неучтенных в модели факторов, оценивается вычитанием из единицы коэффициента детерминации, что и приводит к соответствующей остаточной дисперсии.Таким образом, при дополнительном включении в регрессию еще одного фактора коэффициент детерминации должен возрастать, а остаточная дисперсия уменьшаться. Если этого не происходит и данные показатели практически недостаточно значимо отличаются друг от друга, то включаемый в анализ дополнительный фактор не улучшает модель и практически является лишним фактором.Если модель насыщается такими лишними факторами, то не только не снижается величина остаточной дисперсии и не увеличивается показатель детерминации, но, более того, снижается статистическая значимость параметров регрессии по критерию Стьюдента вплоть до статистической незначимости.2) Для статистической оценки значимости коэффициентов регрессии () используем статистику Стьюдента.Проверяется нулевая гипотеза .Для проверки нулевой гипотезы необходимо знать величину наблюдаемых значений критерия . Их значения и оценки их статистической значимости найдем в Таблице №9Таблица №9

t-статистика

P-Значение

-1,127971079

0,28850322

2,838964459

0,01943598

1,130728736

0,28740002

В этой же таблице находим границы доверительных интервалов для каждого из параметров:

Нижние95%

Верхние95%

-5,313097658

1,777526094

0,047297697

0,418287538

-0,249694323

0,748774142

3. Значения парных коэффициентов корреляции найдем из соответствующей матрицы.Таблица №10 Корреляционная матрица

y

x1

x2

y

1

x1

0,784786247

1

x2

0,60206001

0,531178469

1

По величине парных коэффициентов корреляции может обнаруживаться лишь явная коллинеарность факторов. Наибольшие трудности в использовании аппарата множественной регрессии возникают при наличии мультиколлинеарности факторов, когда более чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, т.е. имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга.Наличие мультиколлинеарности факторов



Интересная статья: Быстрое написание курсовой работы