- •Содержание
- •1. Постановка задачи 4
- •2. Косвенный метод наименьших квадратов 7
- •3. Двухшаговый метод наименьших квадратов 31
- •Введение
- •Постановка задачи
- •1.1. Общая постановка задачи
- •1.2 Упрощенная модель Клейна
- •2. Косвенный метод наименьших квадратов
- •Исходные данные
- •2.1. Определение параметров уравнения регрессии приведенной формы
- •2.1.1. Построение уравнения регрессии для функции потребления
- •2.1.2. Построение уравнения регрессии для функции инвестиций
- •Вывод остатка
- •2.1.3. Проверка статистической значимости уравнений регрессии функции потребления и функции инвестиций
- •Проверка случайности колебаний уровней статочной последовательности
- •Проверка соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения
- •Проверка равенства математического ожидания случайной компоненты нулю
- •Проверка независимости значений уровней случайной компоненты
- •Определение точности модели
- •Тест ранговой корреляции Спирмена
- •2.1.4. Определение значения параметров уравнений регрессий методом подстановок
- •2.1.5. Определение параметров уравнения регрессии с помощью обычного мнк
- •3. Двухшаговый метод наименьших квадратов
- •Заключение
- •Список используемой литературы
Заключение
В данной работе были определены коэффициенты уравнения регрессии тремя методами: косвенным методом наименьших квадратов (КМНК), обычным МНК.и двухшаговым методом наименьших квадратов (ДМНК)
Коэффициент |
КМНК |
ДМНК |
МНК |
с0 |
176,60 |
177,03 |
169,97 |
с1 |
0,32 |
0,32 |
0,33 |
i0 |
51,66 |
52,39 |
54,58 |
i1 |
0,12 |
0,12 |
0,12 |
Из таблицы видно что результаты вычислений с помощью методов КМНК и ДМНК практически одинаковы, при этом оценки, полученные в результате вычислений являются несмещенными. Что говорит о равноценности методов с точки зрения точности получившихся результатов. Однако косвенный метод наименьших квадратов гораздо более громоздкий, нежели двухшаговый МНК.
Сравнивая полученные результаты, можно сделать вывод о том, что при определении параметров модели с помощью КМНК и ДМНК полученные значения этих параметров более точны, чем значения параметров уравнений регрессии, полученные с помощью обычного МНК, и являются наиболее достоверными и статистически значимыми.
Список используемой литературы
1. Елисеева И.И "Эконометрика": Учебник - М.: Финансы и статистика, 2001. -344 с: ил.
2. Курицкий Б.Я. "Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0" - СПб: BHV - Санкт-Петербург, 1997. - 384 с., ил.
3. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 1999. -XIV, 402 с.
4. Политова И.Д. Дисперсионный и корреляционный анализ в эконометрике. Учебное пособие для экономических факультетов. М.: Дело, 1998. - 248 с.
5. Пучков В.Ф., Эконометрика - учебное пособие, Гатчина, 2001, 56 с.