Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
проект.эконометрика.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
1.5 Mб
Скачать
  1. Построение модели отклонения ошибок ecm

∆ ln ftt = α ∆ ln micext +βet-1 + c + εt

В командную строку вводим: ls d(ft) d(micex) e(-1) c

Dependent Variable: D(FT)

Method: Least Squares

Date: 11/30/11 Time: 22:44

Sample (adjusted): 2008M08 2011M10

Included observations: 39 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

D(MICEX)

1.460123

0.248866

5.867117

0.0000

E(-1)

-0.475531

0.140068

-3.395005

0.0017

C

2.975123

27.53966

0.108030

0.9146

R-squared

0.622522

    Mean dependent var

1.396410

Adjusted R-squared

0.601551

    S.D. dependent var

272.4135

S.E. of regression

171.9551

    Akaike info criterion

13.20615

Sum squared resid

1064468.

    Schwarz criterion

13.33411

Log likelihood

-254.5199

    Hannan-Quinn criter.

13.25206

F-statistic

29.68489

    Durbin-Watson stat

1.608631

Prob(F-statistic)

0.000000

∆ ln ftt = 1.460123 ∆ ln micext +-0.475531et-1 + c + εt

Проверим остатки на автокорреляцию:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic

0.545050

    Prob. F(5,31)

0.7407

Obs*R-squared

3.151491

    Prob. Chi-Square(5)

0.6766

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 11/30/11 Time: 22:45

Sample: 2008M08 2011M10

Included observations: 39

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

D(MICEX)

-0.084950

0.267127

-0.318014

0.7526

E(-1)

0.287520

0.704719

0.407993

0.6861

C

0.893073

28.51533

0.031319

0.9752

RESID(-1)

-0.158661

0.732905

-0.216482

0.8300

RESID(-2)

-0.356211

0.420366

-0.847383

0.4033

RESID(-3)

-0.230447

0.303754

-0.758662

0.4538

RESID(-4)

0.007612

0.233890

0.032545

0.9742

RESID(-5)

-0.144567

0.201079

-0.718958

0.4776

R-squared

0.080807

    Mean dependent var

-4.37E-15

Adjusted R-squared

-0.126752

    S.D. dependent var

167.3688

S.E. of regression

177.6596

    Akaike info criterion

13.37830

Sum squared resid

978450.7

    Schwarz criterion

13.71954

Log likelihood

-252.8768

    Hannan-Quinn criter.

13.50073

F-statistic

0.389322

    Durbin-Watson stat

1.935912

Prob(F-statistic)

0.901443

Автокорреляции нет, так как prob>0,05

Хорошая модель получается, если:

  1. Коэффициент при Res(-1) <0. В нашей модели β=-0.475531, β<0

  2. C – не значима. В нашей модели С незначима

  3. Нет автокорреляции. В нашей модели нет автокорреляции