Практичне заняття 6.
Тема: Метод Феррара-Глобера
Мета: Навчитися досліджувати явище мультиколінеарності в економетричних моделях з використанням EXCEL.
Завдання:
На прибуток комерційного банку (Y) впливає ряд факторів. Серед них виділимо розмір статутного фонду (Х1), вартість активів (Х2), величина кредитно-інвестиційного портфеля(Х3), депозити юридичних (Х4) та фізичних осіб (Х5). Щоб побудувати економетричну модель прибутку комерційного банку від наведених факторів на основі методу найменших квадратів потрібно переконатись, що незалежні змінні моделі – не мультиколінеарні.
Хід роботи
Для дослідження наявності мультиколінеарності в масиві наведених факторів використовуємо метод Феррара-Глобера.
Розрахувати середні значення факторів, використовуючи вбудовану статистичну функцію СРЗНАЧ.
Розрахувати середньоквадратичні відхилення факторів, використовуючи вбудовану статистичну функцію СТАНДОТКЛОНП.
Знайти нормалізовані змінні, використовуючи формулу
або вбудовану статистичну функцію
НОРМАЛИЗАЦИЯ.Обчислити кореляційну матрицю
або
.Знайти критерій
,
обчисливши визначник матриці
r,
використовуючи вбудовану математичну
функцію МОПРЕД(блок даних матриці
r).
Табличне значення критерію знайти
використовуючи вбудовану статистичну
функцію ХИ2ОБР(
).
Зробити висновок.
Знайти обернену матрицю:
.Обчислити F- критерії за формулою
.
Зробити висновок.Розрахувати коефіцієнт детермінації для кожної змінної
.Обчислити частинні коефіцієнти кореляції
.Обчислити t-критерії
.
Зробити висновок.Побудувати економетричну модель, що не містить мультиколінеарності.
Знайти оцінки параметрів отриманої лінійної регресії, використовуючи вбудовану статистичну функцію ЛИНЕЙН. Знайти прогноз.
Значення показника y
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
7,54 |
5,94 |
7,63 |
7,45 |
7,73 |
7,75 |
7,49 |
18,8 |
10,75 |
12,48 |
7,29 |
8,5 |
8,61 |
6,73 |
7,72 |
10,36 |
10,2 |
10,7 |
10,48 |
10,94 |
10,85 |
10,64 |
21,28 |
11,66 |
14,37 |
9,79 |
11,67 |
11,33 |
9,94 |
10,77 |
11,46 |
10,23 |
11,53 |
11,25 |
11,82 |
11,54 |
11,44 |
23,7 |
13,49 |
17,43 |
11,26 |
12,11 |
12,48 |
10,82 |
11,86 |
12,38 |
12,4 |
13,4 |
13,33 |
13,59 |
13,52 |
13,24 |
27,63 |
17,44 |
19,5 |
12,42 |
14,09 |
14,37 |
12,59 |
13,73 |
15,88 |
15,64 |
17,02 |
16,9 |
17,15 |
17,13 |
16,99 |
27,45 |
19,05 |
21,22 |
16,04 |
18,01 |
17,43 |
16,15 |
17,04 |
18,21 |
18,23 |
18,75 |
18,57 |
18,81 |
18,75 |
18,57 |
29,71 |
21,42 |
23,84 |
18,34 |
19,21 |
19,5 |
19,81 |
18,8 |
20,34 |
19,34 |
21,14 |
20,91 |
21,26 |
21,15 |
21,07 |
32,8 |
23,85 |
27,8 |
20,94 |
21,33 |
21,22 |
20,26 |
21,28 |
23,34 |
23,28 |
23,37 |
23,32 |
23,38 |
23,49 |
23,23 |
31,81 |
27,92 |
27,82 |
22,74 |
23,54 |
23,84 |
22,38 |
23,7 |
27,34 |
25,8 |
27,45 |
27,16 |
27,68 |
27,5 |
27,37 |
35,24 |
27,27 |
30,05 |
27,09 |
27,72 |
27,8 |
26,68 |
27,63 |
26,3 |
25,47 |
27,13 |
27 |
27,18 |
27,16 |
27,12 |
37,26 |
30,04 |
33,32 |
26,43 |
27,18 |
27,82 |
26,18 |
27,45 |
29,51 |
27,72 |
29,61 |
29,59 |
29,18 |
29,73 |
29,42 |
39,2 |
32,83 |
31,87 |
29,39 |
30,26 |
30,05 |
28,18 |
29,71 |
30,17 |
31,4 |
31,5 |
30,23 |
30,17 |
31,4 |
31,28 |
30,23 |
30,28 |
30,23 |
30,28 |
30,23 |
31,26 |
29,17 |
31,6 |
32,14 |
31,76 |
32,14 |
32,14 |
32,14 |
31,76 |
32,16 |
32,14 |
32,14 |
32,14 |
32,14 |
32,14 |
32,18 |
31,14 |
32,14 |
32,66 |
32,58 |
32,96 |
32,76 |
32,66 |
32,58 |
|
32,76 |
32,96 |
32,76 |
32,96 |
32,76 |
32,96 |
|
32,96 |
33,24 |
32,63 |
33,56 |
33,24 |
33,24 |
|
|
33,24 |
33,24 |
33,24 |
33,24 |
33,24 |
|
|
33,56 |
34,33 |
32,85 |
34,89 |
34,29 |
|
|
|
34,29 |
34,89 |
34,29 |
34,89 |
|
|
|
34,29 |
36,21 |
33,12 |
36,21 |
|
|
|
|
36,71 |
36,21 |
36,71 |
|
|
|
|
36,23 |
37,78 |
34,5 |
|
|
|
|
|
37,18 |
37,78 |
|
|
|
|
|
37,78 |
39,15 |
|
|
|
|
|
|
38,25 |
|
|
|
|
|
|
38,47 |