- •Государственный институт экономики финансов права и технологий
- •Глава 1. Постановка задачи
- •Глава 2. Приведение исходного нелинейного уравнения регрессии к линейному
- •Глава 3. Проверка наличия мультиколлениарности между факторами модели
- •Глава 4. Определение парамтров построения уравнения регресии
- •Глава 5.Проверка адекватности и точности модели
- •5.1. Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности
- •5.2. Проверка соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения
- •5.3. Проверка равенства математического ожидания случайной компоненты нулю.
- •5.4. Проверка независимости значений уровней случайной компоненты
- •5.5. Определение точности модели.
- •Глава 6. Проверка отсутсвия или наличия гетероскедастичности исследуемой модели Дисперсия случайного члена уравнения регрессии в каждом наблюдении должна быть постоянна.
- •Глава 7. Метод ирвина
- •Глава 8. Определение оптимального вида линии тренда. Прогноз показателей
- •Заключение
- •Список литературы
- •Приложение
Глава 1. Постановка задачи
В данной работе необходимо рассмотреть нелинейную нестационарную модель изучаемого экономического объекта. В качестве объекта исследования представлен производственный процесс, о котором известны следующие статистические данные:
у(t) - ставка % рефинансирования Центрального Банка;
х1(t) - уровень безработицы в %;
х2(t) - уровень инфляции в %.
Для заданного варианта совокупности предприятий требуется найти коэффициенты нелинейной нестационарной модели уравнения множественной регрессии вида:
(1)
Значения величин у(t), х1(t), х2(t) даны в Таблице №1 "Исходные данные". Данное нелинейное уравнение требуется привести к линейному уравнению вида:
(2)
Необходимо:
определить параметры уравнения регрессии, используя замену переменной;
проверить наличие мультиколлинеарности между факторами;
проверить статистическую значимость уравнения в целом и отдельных коэффициентов уравнения. Это позволит оценить адекватность полученной модели исследуемому процессу и возможность её использования для осуществления анализа и проектирования;
проверить отсутствие гетероскедастичности и автокорреляции остатков исследуемой модели, а также установить адекватность и точность уравнения регрессии;
проверить наличие аномальных наблюдений, используя метод Ирвина;
осуществить прогноз показателей.
Таблица №1
Исходные данные
t |
y (t) |
x1 (t) |
x2 (t) |
1 |
33,63 |
20 |
45 |
2 |
28,69 |
20 |
25 |
3 |
29,76 |
18 |
30 |
4 |
29,03 |
16 |
30 |
5 |
27,55 |
19 |
25 |
6 |
26,85 |
16 |
25 |
7 |
23,54 |
14 |
15 |
8 |
22,77 |
17 |
12 |
9 |
22,49 |
13 |
14 |
10 |
24,85 |
11 |
15 |
11 |
22,02 |
12 |
12 |
12 |
22,6 |
11 |
15 |
13 |
25,83 |
9 |
17 |
14 |
24,18 |
7 |
18 |
15 |
23,92 |
8 |
19 |
16 |
26,26 |
6 |
20 |
17 |
25,84 |
4 |
24 |
18 |
21,18 |
6 |
12 |
19 |
22,1 |
3 |
8 |
20 |
19,52 |
4 |
6 |
Глава 2. Приведение исходного нелинейного уравнения регрессии к линейному
Многие экономические процессы наилучшим образом описываются нелинейными уравнениями регрессии. Одним из недостатков линейного регрессионного анализа является то, что он может быть применен только к линейным уравнениям вида +βnxni.
Уравнения вида у = α + β/х или у = αxβ являются нелинейными.
Нелинейность по переменным всегда можно обойти путем использования соответствующих операций.
Рассмотрим нелинейное нестационарное уравнение:
, .
Где:
у(t) - ставка % рефинансирования Центрального Банка;
х1(t) - уровень безработицы в %;
х2(t) - уровень инфляции в %.
Обозначим 1/x1 = Z1 и .
Таким образом: .
Линейность уравнения достигается путем замены переменных.
Таблица № 2
t |
Z1 (t) |
Z2 (t) |
1 |
0,05 |
12,65149 |
2 |
0,05 |
8,54988 |
3 |
0,055556 |
9,654894 |
4 |
0,0625 |
9,654894 |
5 |
0,052632 |
8,54988 |
6 |
0,0625 |
8,54988 |
7 |
0,071429 |
6,082202 |
8 |
0,058824 |
5,241483 |
9 |
0,076923 |
5,808786 |
10 |
0,090909 |
6,082202 |
11 |
0,083333 |
5,241483 |
12 |
0,090909 |
6,082202 |
13 |
0,111111 |
6,611489 |
14 |
0,142857 |
6,868285 |
15 |
0,125 |
7,120367 |
16 |
0,166667 |
7,368063 |
17 |
0,25 |
8,320335 |
18 |
0,166667 |
5,241483 |
19 |
0,333333 |
4 |
20 |
0,25 |
3,301927 |