Заключение

Множественная регрессия широко используется для решения целого ряда вопросов эконометрики.

В настоящее время множественная регрессия - один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основная ее цель построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.

Согласно расчетам, произведенным в лабораторной работе, мы нашли, что линейная модель уравнения множественной регрессии имеет вид:

Следовательно, нелинейная нестационарная модель будет иметь вид:

Цель данной работы заключалась в определении адекватности и точности нелинейной нестационарной модели множественной регрессии с помощью приведения уравнения к линейному виду, а так же в определении наличия или отсутствия в модели гетероскедастичности, мультиколлинеарности и аномальных колебаний.

Проведенные исследования показали, что:

- гипотеза о случайном характере отклонений уровней остаточной последовательности принимается;

- распределение случайной компоненты требует исследования с применением более сложных критериев;

- гипотеза о равенстве нулю математического ожидания случайной последовательности принимается;

- гипотеза о независимости уровней случайной компоненты (т.е. об отсутствии в ней автокорреляции) ни отвергается ни принимается.

С использованием метода Ирвина, в модели были выявлены аномальные наблюдения, вызванные ошибками II рода.

С использованием теста ранговой корреляции Спирмена, была проверена нулевая гипотеза об отсутствии в модели гетероскедастичности.

Используя прогноз показателей на 3 года вперед, можно сравнить полученный результат с найденным значением показателя у.

Следовательно, найденное значение показателя ставки % рефинансирования Центрального Банка с помощью уравнения регрессии, оказалось приблизительно равным прогнозному значению этого показателя.

Список литературы

1. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов/ В.В.Федосеев, А.Н.Гармаш, Д. М. Дайитбегов и др.; Под ред. В. В. Федосеева. – М.:ЮНИТИ, 2000. – 391 с.

2. Куриц кий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0 – СПб.: BHV ,1997. – 384 с., ил.

3. Пучков В.Ф. Эконометрика: Учеб. пособие. - Гатчина, 2001. - 56 с.

Приложение

2