
- •Государственная Академия Управления
- •Москва, 1997 г. Содержание
- •Общие сведения
- •Теоретическая часть работы.
- •Производственная функция Кобба-Дугласа.
- •Оценки коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов.
- •Оценка дисперсии случайной составляющей.
- •Проверка гипотез о параметрах регрессии.
- •Проверка гипотез о модели в целом.
- •Практическая часть работы. Народное хозяйство Голландии.
- •Промышленность.
- •Сельское хозяйство.
Практическая часть работы. Народное хозяйство Голландии.
Исходные данные
Год |
ВВП (Y) |
Основные |
Число |
|
|
|
|
|
млн. |
фонды (K) |
занятых (L) |
ln(Y) |
1 |
ln(K) |
ln(L) |
|
гульденов |
млн. гульденов |
тыс. чел. |
|
|
|
|
1960 |
81570 |
20380 |
3435,1 |
11,30922 |
1 |
9,92231 |
8,141811 |
1961 |
86190 |
21820 |
3444,7 |
11,36431 |
1 |
9,99058 |
8,144602 |
1962 |
85880 |
21060 |
3461,7 |
11,36071 |
1 |
9,95513 |
8,149515 |
1963 |
89310 |
22900 |
3449,2 |
11,39987 |
1 |
10,0389 |
8,145898 |
1964 |
92740 |
23430 |
3480,9 |
11,43756 |
1 |
10,0618 |
8,155046 |
1965 |
94170 |
25070 |
3539,3 |
11,45286 |
1 |
10,1294 |
8,171684 |
1966 |
99600 |
25390 |
3588,5 |
11,50892 |
1 |
10,1421 |
8,18549 |
1967 |
107030 |
26120 |
3597,3 |
11,58086 |
1 |
10,1705 |
8,187948 |
1968 |
106460 |
27990 |
3649,4 |
11,57552 |
1 |
10,2396 |
8,202318 |
1969 |
108890 |
31060 |
3712,5 |
11,59809 |
1 |
10,3437 |
8,219461 |
1970 |
114570 |
29440 |
3723,7 |
11,64894 |
1 |
10,2901 |
8,222479 |
1971 |
116220 |
34510 |
3718,8 |
11,66324 |
1 |
10,449 |
8,221156 |
1972 |
150210 |
35580 |
3765,0 |
11,91979 |
1 |
10,4795 |
8,233503 |
1973 |
168290 |
42050 |
3810,1 |
12,03344 |
1 |
10,6466 |
8,245411 |
1974 |
198560 |
45830 |
3872,2 |
12,19885 |
1 |
10,7327 |
8,261578 |
1975 |
219960 |
46320 |
3939,5 |
12,3012 |
1 |
10,7433 |
8,278809 |
1976 |
245740 |
54140 |
3978,4 |
12,41203 |
1 |
10,8993 |
8,288635 |
1977 |
274930 |
57890 |
4017,4 |
12,52427 |
1 |
10,9663 |
8,29838 |
1978 |
297010 |
63300 |
4037,1 |
12,60152 |
1 |
11,0556 |
8,303282 |
1979 |
315850 |
66490 |
4120,8 |
12,66302 |
1 |
11,1048 |
8,323803 |
1980 |
336740 |
70790 |
4188,8 |
12,72707 |
1 |
11,1675 |
8,34017 |
1981 |
350540 |
67580 |
4161,2 |
12,76723 |
1 |
11,1211 |
8,333559 |
1982 |
367390 |
67150 |
4073,9 |
12,81418 |
1 |
11,1147 |
8,312356 |
1983 |
381020 |
68500 |
4335,5 |
12,85061 |
1 |
11,1346 |
8,374592 |
1984 |
400250 |
74540 |
4296,3 |
12,89984 |
1 |
11,2191 |
8,365509 |
1985 |
416590 |
83690 |
4473,8 |
12,93986 |
1 |
11,3349 |
8,405993 |
1986 |
429570 |
89380 |
4618,0 |
12,97054 |
1 |
11,4007 |
8,437717 |
1987 |
431820 |
90520 |
4709,9 |
12,97576 |
1 |
11,4133 |
8,457422 |
1988 |
449820 |
95780 |
4979,5 |
13,0166 |
1 |
11,4698 |
8,513085 |
1989 |
475300 |
103230 |
5312,7 |
13,0717 |
1 |
11,5447 |
8,577855 |
1990 |
516270 |
107940 |
5563,0 |
13,15439 |
1 |
11,5893 |
8,623893 |
1991 |
542220 |
110830 |
5694,0 |
13,20343 |
1 |
11,6158 |
8,647168 |
1992 |
563080 |
113320 |
5758,0 |
13,24118 |
1 |
11,638 |
8,658345 |
1993 |
574330 |
111730 |
5762,0 |
13,26096 |
1 |
11,6238 |
8,65904 |
1994 |
608420 |
117310 |
5775,0 |
13,31862 |
1 |
11,6726 |
8,661294 |
1995 |
638283 |
119150 |
5809,0 |
13,36654 |
1 |
11,6881 |
8,667164 |
Проведем некоторые расчеты:
Сначала вычислим произведение матриц: XTX. В результате получим следующую матрицу: A=XTX
36,00000 |
391,10922 |
300,41597 |
391,10922 |
4261,56729 |
3267,14955 |
300,41597 |
3267,14955 |
2508,00053 |
Теперь найдем матрицу обратную матрице A и обозначим ее C=A-1:
210,38155 |
9,20959 |
-37,19739 |
9,20959 |
0,58560 |
-1,86601 |
-37,19739 |
-1,86601 |
6,88685 |
В результате перемножения матриц CXTY получаем вектор-столбец значений параметров уравнения регрессии (a0, a1, a2):
1,5307763 |
1,2817793 |
-0,370456 |
Теперь подставим полученные значения параметров в уравнение регрессии и получим следующий вид линейный модели:
Далее рассматриваем случайную составляющую модели — e.
Найдем оценку ее
дисперсии по формуле:
,
где
.
В результате получим
.
Теперь
проверим значимость полученных
коэффициентов регрессии. Для этого
найдем их рассчетные значения по формуле:
и сравним их с табличным (полученным по
распределению Стьюдента с числом
степеней свободы, равным 33, и вероятностью
0, 95).
табличное значение
tтабл=2.034517
По полученным коэффициентам видно, что t2<tтабл , следовательно, для модели народного хозяйства Голландии a2 с вероятностью 0.95 равен 0 и его в модели учитывать не надо. Отсюда получаем итоговый вид модели:
Мы имеем модель, представленную в логарифмической форме. Далее представим ее в первоначальном виде (то есть избавимся от логарифмов):
Получается, что на изменение валового внутреннего продукта Голландии из рассматриваемых нами двух факторов — основных фондов и числа занятых — влияет только один — основные фонды. При увеличении фондов на одну единицу ВВП увеличивается на 1,281779 единиц.
Ниже мы дадим оценку адекватности для всей модели в целом. Для этого используется расчетное значение F-критерия, которое сравнивается с табличным значением критерия Фишера при заданном уровне значимости (0.95) и числе степеней свободы n1=k=2 и n2=n-k-1=33. Если Fрасч>Fтабл, тогда полученное уравнение верно отражает реальный объект, то есть оно является значимым.
Итак, рассчитаем F по формуле:
F=
В результате мы получаем Fрасч=16,33346752
Fрасч = 16,33346752 > Fтабл = 3.284924, следовательно уравнение модели народного хозяйства Голландии в целом справедливо.
Чтобы показать соответствие построенной модели и реального состояния экономики (по ВВП), построим график:
где:
Ряд1 - реальное состояние
Ряд2 - модель.