3. Прикладные пакеты для эконометрического моделирования

Построение эконометрических моделей по выборочным данным требует использования специализированных пакетов прикладных программ, позволяющих выполнять статистическую обработку данных и реализующих основные процедуры эконометрического анализа. Наиболее часто применяются такие пакеты прикладных программ как MS Excel (надстройка «Анализ данных»), Table Curve 2D и Table Curve 3D (для однофакторных и двухфакторных моделей), Statistica, SPSS, Econometric Views и т.п. Рассмотрим основные алгоритмы работы с подобными программами на примере MS Excel, Table Curve 2D и Statistica. Подробное описание программного пакета SPSS (новое название PASW) дано в учебном пособии «Статистический анализ данных социологических опросов» [10].

3.1. Ms Excel (надстройка «Анализ данных»)

3.1.1. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции

Матрицу парных коэффициентов корреляции признаков можно определить, используя инструмент анализа данных Корреляция (Correlation) типового пакета MS Excel. Инструмент анализа данных Корреляция позволяет создать корреляционную матрицу рядов данных. Для этого необходимо выполнить следующее:

1.  В главном меню последовательно выберите пункты Сервис/Анализ данных/Корреляция. Щелкните ОК.

2.  Заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода.

Входной интервал – диапазон, включающий данные всех признаков (все столбцы или строки, содержащие значения результативного и факторных признаков). В этом случае корреляционная матрица будет содержать парные коэффициенты корреляции между факторными признаками, а также между каждым из факторов и результативным признаком. Укажите, как сгруппированы данные – по столбцам или по строкам. Для удобства восприятия корреляционной матрицы целесообразно выделять входной интервал с наименованием признака и поставить флажок метки в первой строке (метки в первом столбце).

Выходной интервал – введите ссылку на левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Поскольку коэффициент корреляции двух наборов данных не зависит от последовательности их обработки, то выходная область занимает только половину предназначенного для нее места. Ячейки выходного диапазона, имеющие совпадающие координаты строк и столбцов, содержат значение 1, так как каждая строка или столбец во входном диапазоне полностью коррелирует с самим собой.

3.  Получите таблицу результатов вычислений – матрицу парных коэффициентов корреляции.

3.1.2. Определение параметров линейного уравнения множественной регрессии

Параметры линейного уравнения множественной регрессии вычисляются с помощью инструмента анализа данных Регрессия типового пакета MS Excel. Порядок вычисления аналогичен расчету параметров парной линейной регрессии:

1. Проверьте доступ к пакету анализа данных. Если пакет анализа недоступен, в главном меню последовательно выберите Сервис/Надстройки, установите флажок пакет анализа.

2. В главном меню выберите Сервис/Анализ данных/Регрессия. Щелкните ОК.

3. Заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода:

Входной интервал y – столбец, содержащий данные результативного признака.

Входной интервал х – диапазон, содержащий данные независимых признаков (все столбцы, содержащие значения факторных признаков), подлежащих анализу. Microsoft Excel располагает независимые переменные этого диапазона слева направо в порядке возрастания. Максимальное число столбцов входного диапазона равно 16.

Метки – флажок, который указывает, содержит ли первая строка названия столбцов. Установите флажок, если первая строка входного интервала содержит заголовки. Снимите флажок, если заголовки отсутствуют; в этом случае подходящие названия для данных выходного диапазона будут созданы автоматически.

Константа – ноль – флажок, указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении. В данном случае свободный член уравнения должен присутствовать, поэтому флажок ставить не следует.

Уровень надежности – при отсутствии флажка по умолчанию используется уровень надежности 95%.

Выходной интервал – достаточно указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона.

Новый рабочий лист – можно результаты вывести на новый лист, задав произвольное имя нового листа.

График подбора – установите флажок, чтобы построить диаграммы наблюдаемых и теоретических значений у для каждого из факторных признаков.

Если необходимо получить дополнительную информацию и графики остатков, установите соответствующие флажки в диалоговом окне.

Щелкните ОК.