5 Модель:

Рассмотрим теперь следующую модель:

= b0*

Она показывает зависимость потребления цыплят от стоимости 1-го фунта цыплят, приходящейся на единицу среднедушевого дохода. Рассмотрим новый факторный признак – Х2/Х1 (отношение стоимости цыплят к доходу)

X2/X1	ln (X2/X1)
0,085925604	-2,454273431
0,075674579	-2,581312987
0,070140996	-2,657247836
0,055865143	-2,884814644
0,050247331	-2,990797839
0,047195541	-3,053455854
0,043549803	-3,13385011
0,055955322	-2,883201734
0,047870778	-3,039250018
0,050004289	-2,995646507
0,0429016	-3,148846147
0,038981648	-3,244664319
0,035017907	-3,351895723
0,029535653	-3,522157156
0,029405252	-3,526581974
0,028401985	-3,561296245

Коэффициент эластичности, показывает, что если стоимость 1-го фунта цыплят, приходящаяся на единицу среднедушевого дохода снизится на 0,47%, то потребление цыплят увеличится на 1%.

b0	9,601534435
Модифицированная функция спроса
Y=9,6*(X1/X2)^0,48

0,001890081 0,015766764 0,011594514 0,002317387 0,002328476 0,006435758 0,00686793 0,016220414 0,001923254 0,000313259 0,003062236 0,006601044 0,015618812 0,007652912 0,000159681 0,001445743 Сумма 0,100198266 Дельта (%)

0,626239163

Средняя ошибка показывает в данном случае, что модель адекватна.

ei	ei^2	ei-ei-1	(ei-ei-1)^2
-0,00647828	4,19681E-05	0	0
-0,05424426	0,00294244	-0,04776598	0,002281589
0,041419613	0,001715584	0,095663873	0,009151577
0,008453959	7,14694E-05	-0,032965654	0,001086734
0,008612638	7,41775E-05	0,000158679	2,51789E-08
-0,023788824	0,000565908	-0,032401462	0,001049855
-0,025637271	0,00065727	-0,001848447	3,41676E-06
0,059996551	0,003599586	0,085633822	0,007333151
-0,00712802	5,08087E-05	-0,06712457	0,004505708
-0,001156356	1,33716E-06	0,005971663	3,56608E-05
-0,011496242	0,000132164	-0,010339885	0,000106913
-0,024994588	0,000624729	-0,013498346	0,000182205
0,061287461	0,003756153	0,086282048	0,007444592
-0,029953659	0,000897222	-0,091241119	0,008324942
-0,000630015	3,96919E-07	0,029323644	0,000859876
0,005737293	3,29165E-05	0,006367308	4,05426E-05
	0,01516413		0,042406788
DW	2,79651968
d1	0,98
d2	1,54
4-d2	2,46
4-d1	3,02

4-d2<DW<4-d1, следовательно, существует отрицательная автокорреляция ряда остатков, значит, модель неадекватна.

На основе построенных регрессионных моделей, можно выбрать наиболее качественные модели. С математической точки зрения о качестве моделей говорят наименьшие значения S² и наибольший R-квадрат, а также наименьший показатель средней ошибки и адекватность по критерию Дарбина-Уотсона, то есть отсутствие автокорреляции остатков.

По критерию Дарбина-Уотсона 1, 3 и 5 модели являются неадекватными. Помимо этого критерия, 1 модель имеет достаточно высокий показатель S² и достаточно низкий R-квадрат по сравнению с 3 и 5 моделями, также она имеет достаточно высокую среднюю оценку, поэтому можно сказать, что данная модель выбрана неудачно.

Несмотря на то, что 5 модель является неадекватной с точки зрения критерия Дарбина-Уотсона, ее показатели S² и R-квадрат достаточно конкурентоспособны, средняя оценка также невелика. Кроме того, с экономической точки зрения она более продуманная. В этом плане эта модель является неплохой.

Рассмотрим модели 2 и 4, которые являются адекватными по критерию Дарбина-Уотсона.

4 модель имеет лучшие показатели средней ошибки, S² и R-квадрат по сравнению со 2 моделью, к тому же с экономической точки зрения она учитывает влияние большего количества факторов, учитывает влияние выбора продуктов населением. Такую модель можно назвать наиболее удачной.