- •Курсовая работа
- •Глава 1. Теоретические основы статистического исследования денежного обращения
- •1.1. Понятие и задачи статистического изучения денежного обращения
- •1.2. Методы изучения статистики денежного обращения
- •Глава 2. Статискический анализ показателей денежного обращения в россии
- •Определение границы группы
- •Вспомогательная таблица
- •2.2. Анализ вариации статистического распределения показателей денежного обращения в России
- •2.3. Корреляционно-регрессионный анализ показателей денежного обращения
- •Статистические показатели денежного обращения по Российской Федерации
- •Несмещенная ошибка
- •Глава 3. Определение динамики и прогнозирование денежного обращения в России
- •3.1. Определение динамики денежного обращения в России
- •Цепные показатели ряда динамики
- •Базисные показатели ряда динамики
- •Заключение
- •Список библиографических источников
- •Приложение а Вклады (депозиты) физических лиц на рублевых счетах в Сбербанке по субъектам Российской Федерации за 2014 год (миллионов рублей)
- •Приложение б Графическое изображение статистического распределения вкладов населения Российской федерации за 2014 г.
Несмещенная ошибка
|
Y |
Y(x) |
ε = Y - Y(x) |
ε2 |
(Y-Yср)2 |
|ε : Y| |
|
4082.7 |
4164.62 |
-81.92 |
6710.962 |
12088075.026 |
0.0201 |
|
4767.3 |
4808.041 |
-40.741 |
1659.813 |
7796330.073 |
0.00855 |
|
5451.9 |
5451.461 |
0.439 |
0.193 |
4441939.44 |
8.0E-5 |
|
6136.5 |
6094.881 |
41.619 |
1732.101 |
2024903.127 |
0.00678 |
|
6821.1 |
6738.302 |
82.798 |
6855.538 |
545221.135 |
0.0121 |
|
7505.7 |
7381.722 |
123.978 |
15370.504 |
2893.462 |
0.0165 |
|
8190.3 |
8025.143 |
165.157 |
27276.998 |
397920.109 |
0.0202 |
|
8644.1 |
9064.406 |
-420.306 |
176656.961 |
1176376.88 |
0.0486 |
|
9852.8 |
9703.36 |
149.44 |
22332.316 |
5259266.586 |
0.0152 |
|
10503.9 |
10519.575 |
-15.675 |
245.705 |
8669544.895 |
0.00149 |
|
11198.1 |
11168.685 |
29.415 |
865.223 |
13239476.116 |
0.00263 |
|
|
|
0 |
259706.313 |
55641946.849 |
0.152 |
Несмещенная оценка дисперсии равна:
Оценка среднеквадратичного отклонения (стандартная ошибка для оценки Y):
С целью расширения возможностей содержательного анализа модели регрессии используются частные коэффициенты эластичности, которые определяются по формуле:
Частный коэффициент эластичности показывает, насколько процентов в среднем изменяется признак-результат у с увеличением признака-фактора хj на 1% от своего среднего уровня при фиксированном положении других факторов модели.
Частный коэффициент эластичности |E1| < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Частный коэффициент эластичности |E2| < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Проведем проверку общего качества уравнения множественной регрессии.
Оценка значимости уравнения множественной регрессии осуществляется путем проверки гипотезы о равенстве нулю коэффициент детерминации рассчитанного по данным генеральной совокупности: R2 или b1 = b2 =... = bm = 0 (гипотеза о незначимости уравнения регрессии, рассчитанного по данным генеральной совокупности).
Чем ближе этот коэффициент к единице, тем больше уравнение регрессии объясняет поведение Y.
Более объективной оценкой является скорректированный коэффициент детерминации:
Проверим гипотезу об общей значимости - гипотезу об одновременном равенстве нулю всех коэффициентов регрессии при объясняющих переменных:
H0: R2 = 0; β1 = β2 = ... = βm = 0.
H1: R2 ≠ 0.
Проверка этой гипотезы осуществляется с помощью F-статистики распределения Фишера (правосторонняя проверка).
Если F < Fkp = Fα ; n-m-1, то нет оснований для отклонения гипотезы H0.
Табличное значение при степенях свободы:
k1 = 2 и k2 = n-m-1 = 11 - 2 - 1 = 8, Fkp(2;8) = 4.46.
Отметим значения на числовой оси:
|
Принятие H0 |
Отклонение H0, принятие H1 |
|
95% |
5% |
|
4.46 |
865.57 |
Поскольку фактическое значение F > Fkp, то коэффициент детерминации статистически значим и уравнение регрессии статистически надежно.