- •Содержание
- •Предисловие.
- •1. Эконометрика, предмет и метод
- •1.1. Предмет и метод
- •1.2. Эконометрическая модель
- •Шкала отношений (пропорциональная шкала)
- •1.3. Измерения в экономике
- •Номинальная шкала
- •Порядковая (ординальная, ранговая) шкала
- •Интервальная шкала (шкала разностей)
- •Особенность экономических измерений
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
- •Ключ к тестовым вопросам
- •2. Изучение взаимосвязей в эконометрике
- •2.1. Понятие о взаимосвязях. Методы выявления и измерения взаимосвязей
- •2.2. Метод сопоставления параллельных рядов. Корреляция альтернативных признаков
- •Расчет коэффициента Фехнера.
- •Коэффициент корреляции рангов Спирмена
- •Корреляция альтернативных признаков
- •2.3. Метод аналитических группировок
- •Выбор факторных признаков
- •Определение числа групп
- •Оценка линии регрессии
- •Измерение тесноты связи
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
- •Ключ к тестовым вопросам
- •2.4. Корреляционно-регрессионный анализ Основные понятия
- •2.4.1. Парная регрессия. Парная корреляция.
- •Отбор фактора в модель парной регрессии
- •Спецификация модели парной регрессии
- •2.4.1.1. Парная линейная регрессия
- •2.4.1.2. Парная линейная корреляция
- •2.4.1.3. Оценка надежности уравнения парной линейной регрессии, его параметров и коэффициента парной линейной корреляции
- •2.4.1.4. Парная нелинейная регрессия
- •Линеаризация полиномов разных степеней
- •Линеаризация равносторонней гиперболы
- •Линеаризация степенной функции
- •Линеаризация показательной функции
- •2.4.1.5. Коэффициенты эластичности в парных моделях
- •2.4.1.6. Парная нелинейная корреляция. В нелинейных моделях для определения силы связи рассчитывают индекс корреляции:
- •2.4.1.7. Оценка статистической надежности в парных нелинейных моделях
- •2.4.1.8. Прогнозирование на основе парной модели регрессии. Расчет доверительных интервалов
- •Расчет доверительного интервала для функции регрессии
- •Расчет доверительного интервала для индивидуальных значений результативного признака
- •Расчет доверительных интервалов для параметров уравнения регрессии
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
- •Ключ к тестовым вопросам
- •2.4.2. Множественная регрессия. Множественная Корреляция.
- •2.4.2.1. Множественная регрессия.
- •Отбор факторов модели множественной регрессии
- •Спецификация модели множественной регрессии
- •Расчет параметров уравнения множественной регрессии
- •2.4.2.2 Частные уравнения регрессии
- •2.4.2.3. Множественная корреляция
- •Скорректированный индекс множественной детерминации
- •2.4.2.4. Частная корреляция
- •2.4.2.5. Оценка надежности параметров множественной регрессии и корреляции
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
- •Множественная корреляция
- •Оценка надежности параметров множественной регрессии и корреляции
- •3. Системы эконометрических уравнений
- •Система независимых уравнений
- •Система рекурсивных уравнений
- •Система взаимозависимых уравнений
- •3.1. Структурные и приведенные системы одновременных уравнений
- •3.1.1. Проблема идентификации. Необходимое и достаточное условие идентификации
- •3.1.2. Оценивание параметров структурной модели
- •3.1.2.1. Косвенный метод наименьших квадратов (кмнк)
- •3.1.2.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов (дмнк)
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
Линеаризация равносторонней гиперболы
(67)
проводят, заменяя
на
,
в результате получим уравнение линейной
регрессии:
(68)
МНК для оценки параметров функция регрессии по линеаризованной равносторонней гиперболе дает следующую систему уравнений:
(69)
Также можно использовать уравнения:
(70)
(71)
Пример 12.
Имеются данные о средней прибыли
(млн.
руб.) и затратах на рекламу
(млн.
руб.) за декаду, по выборке, равной 15-ти
предприятиям сферы торговли. Рассчитать
функцию регрессии равносторонней
гиперболы
Таблица 29
-
№
1
37,8
0,3
2
38,0
0,5
3
39,0
0,7
4
37,5
0,8
5
39,5
0,9
6
36,8
1,1
7
40,0
1,3
8
40,1
1,6
9
40,0
1,7
10
39,0
2,2
11
38,0
2,5
12
41,0
2,6
13
41,6
2,7
14
41,0
3,0
15
41,9
3,2
МНК для оценки параметров функция регрессии по линеаризованной равносторонней гиперболе дает следующую систему уравнений:
В таблице 30 рассчитаем все возможные значения:
Таблица 30
№ |
|
|
|
|
|
|
1 |
37,80 |
0,30 |
3,333333 |
126,000000 |
11,111111 |
36,808395 |
2 |
38,00 |
0,50 |
2,000000 |
76,000000 |
4,000000 |
38,266516 |
3 |
39,00 |
0,70 |
1,428571 |
55,714286 |
2,040816 |
38,891425 |
4 |
37,50 |
0,80 |
1,250000 |
46,875000 |
1,562500 |
39,086709 |
5 |
39,50 |
0,90 |
1,111111 |
43,888889 |
1,234568 |
39,238597 |
6 |
36,80 |
1,10 |
0,909091 |
33,454545 |
0,826446 |
39,459524 |
7 |
40,00 |
1,30 |
0,769231 |
30,769231 |
0,591716 |
39,612474 |
8 |
40,10 |
1,60 |
0,625000 |
25,062500 |
0,390625 |
39,770204 |
9 |
40,00 |
1,70 |
0,588235 |
23,529412 |
0,346021 |
39,810409 |
10 |
39,00 |
2,20 |
0,454545 |
17,727273 |
0,206612 |
39,956611 |
11 |
38,00 |
2,50 |
0,400000 |
15,200000 |
0,160000 |
40,016262 |
12 |
41,00 |
2,60 |
0,384615 |
15,769231 |
0,147929 |
40,033086 |
13 |
41,60 |
2,70 |
0,370370 |
15,407407 |
0,137174 |
40,048664 |
14 |
41,00 |
3,00 |
0,333333 |
13,666667 |
0,111111 |
40,089168 |
15 |
41,90 |
3,20 |
0,312500 |
13,093750 |
0,097656 |
40,111951 |
Итого |
591,20 |
25,10 |
14,269937 |
552,158190 |
22,964285 |
591,199995 |
Подставим полученные значения в систему уравнений
Разделим первое уравнение на 15, а второе на 14,269937
Вычтем из второго уравнения первое
Подставим значение
параметра
в первое уравнение и рассчитаем параметр
Уравнение регрессии примет вид
Подставляя в полученное уравнение регрессии значение , рассчитаем .
