- •Компьютерные технологии решения эконометрических задач
 - •Оглавление
 - •Глава V. Временные ряды ……………………..……………………………….. 84
 - •Предисловие
 - •Глава I парная линейная регрессия
 - •1.1. Основные теоретические сведения
 - •Реализация задания на компьютере с помощью ппп Ехсеl
 - •Контрольные задания
 - •Вариант 1.1
 - •Вариант 1.2
 - •Вариант 1.3
 - •Вариант 1.4
 - •Вариант 1.5
 - •Вариант 2.1
 - •Вариант 2.2
 - •Вариант 2.3
 - •Вариант 2.4
 - •Вариант 2.5
 - •Вариант 3.1
 - •Вариант 3.2
 - •Вариант 3.3
 - •Вариант 3.4
 - •Вариант 3.5
 - •Вариант 4.1 (Центральный регион)
 - •Вариант 4.2 (Волго-Вятский регион)
 - •Вариант 4.3 (Поволжский регион)
 - •Вариант 4.4 (Северный и Северозападный регионы)
 - •Вариант 4.5 (Дальневосточный регион)
 - •Вариант 5.1 (Центральный регион)
 - •Вариант 5.2 (Волго-Вятский регион)
 - •Вариант 5.3 (Поволжский регион)
 - •Вариант 5.4 (Северный и Северозападный регионы)
 - •Вариант 5.5 (Дальневосточный регион)
 - •Вариант 6.1 (Центральный регион)
 - •Вариант 6.2 (Волго-Вятский регион)
 - •Вариант 6.3 (Поволжский регион)
 - •Вариант 6.4 (Северный и Северозападный регионы)
 - •Вариант 6.5 (Дальневосточный регион)
 - •Вариант 7.1 (Центральный регион)
 - •Вариант 7.2 (Волго-Вятский регион)
 - •Вариант 7.3 (Поволжский регион)
 - •Вариант 7.4 (Северный и Северозападный регионы)
 - •Вариант 7.5 (Дальневосточный регион)
 - •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
 - •Глава II множественная линейная регрессии
 - •2.1. Основные теоретические сведения
 - •Для проверки статистической значимости коэффициентов регрессии используется случайная величина
 - •2.2. Реализация задания на компьютере с помощью ппп Ехсеl
 - •Контрольные задания
 - •Вариант 1.1
 - •Вариант 1.2
 - •Вариант 1.3
 - •Вариант 1.4
 - •Вариант 1.5
 - •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
 - •Глава III нелинейная регрессия
 - •3.1. Основные теоретические сведения
 - •3.2. Реализация задания на компьютере с помощью ппп Excel
 - •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
 - •Глава IV нарушение предпосылок мнк и их корректировка
 - •4.1. Основные теоретические сведения
 - •Гетероскедастичность
 - •Автокорреляция.
 - •Мультиколлинеарность.
 - •4.2. Реализация задания на компьютере с помощью ппп Ехсеl
 - •4.2.1. Проверка наличия гетероскедастичности
 - •4.2.2. Проверка наличия мультиколлинеарности
 - •4.2.3. Проверка наличия автокорреляции
 - •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
 - •Глава V временные ряды
 - •5.1. Основные теоретические сведения
 - •5.1.1. Основные понятия и определения
 - •Этапы построения прогноза по временным рядам
 - •5.2. Реализация задания на компьютере с помощью ппп Ехсеl
 - •Контрольные задания
 - •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
 - •Литература
 - •Приложения
 - •Ссылки и массивы
 
Реализация задания на компьютере с помощью ппп Ехсеl
С целью повышения эффективности решения задачи необходимо воспользоваться возможностями ППП Ехсеl. Для этого требуется инициировать опцию Мастер функций. В основном будет востребована категория Статистические и некоторые функции из категорий Математические и Ссылки и массивы. Перечень этих функций и краткое описание представлены в Приложении «Стандартные функции».
ВНИМАНИЕ ! Каждый студент должен выполнить индивидуальное задание с использованием компьютера в двух вариантах:
Реализовать формулы (1.1) – (1.15) с помощью ППП Ехсеl.
Использовать «комплексные» функции, выходом которых являются не только коэффициенты регрессии, но и дополнительная регрессионная статистика (среднеквадратические отклонения, коэффициент детерминации и т.д.).
Реализация регрессионных формул (1.1) – (1.15).
В начале необходимо воспользоваться Мастером диаграмм, выбрать тип Точечная и нанести значения выборки на корреляционное поле (рис. 1.1). По расположению точек на графике сделать предварительный анализ о возможной линейной зависимости между переменными.
С
помощью функций ППП Ехсеl
 определить оценки коэффициентов
регрессии b0 ,
b1 , реализуя
формулы (1.7), (1.8), например 
,
вычисляются с помощью функции СРЗНАЧ,
а 
с помощью функции СУММПРОИЗВ( )/ n.
Для вычисления 
можно
воспользоваться соотношением
СУММКВ(число1;число2; ...) /n.
Однако составляющие коэффициента b1
можно вычислить проще, через Статистические
   функции КОВАР(массив1; массив2) 
Cov (X,Y)
и ДИСПР 
Sx2
 или СТАНДОТКЛОНП 
Sx2.
По
соответствующим формулам вычисляются
дисперсии  
,
и на основании Т-статистик делается
вывод о значимости коэффициентов
регрессии и определяются их доверительные
интервалы. Значения tкр
можно получить, используя статистическую
функцию СТЬЮДРАСПОБР.
Рис. 1.1.
Примерный вид реализации задачи на компьютере представлен на рис.1.2.
Для графической иллюстрации приближения корреляционной функции и выборочных данных yi воспользуемся Мастером диаграмм (Точечная) (см. рис.1.3.).
Параметры линейной регрессии можно рассчитать и сразу. Для этого в Ехсеl существуют функции Наклон и Отрезок. Функция Наклон служит для определения углового коэффициента связи (b1), а функция Отрезок – для определения свободного члена уравнения (b0). В качестве аргументов этих функций вводятся массивы Х и Y.
Кроме перечисленных возможностей существует еще и следующая возможность. Построим график по имеющимся данным. Чтобы ось Х отражала фактические данные, выберем тип диаграммы Точечная. На построенной диаграмме выделим график функции, щелкнув по ней левой кнопкой мыши. Затем нажмем правую кнопку мыши, выведем контекстное зависимое меню, в котором выберем опцию Добавить линию тренда. В панели линии тренда во вкладке Тип надо выбрать тип функции (по умолчанию выбирается Линейная). Во вкладке Параметры введем название тренда (теоретической кривой) и установим флажки «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2)». В результате появится график вида (рис.1.4.).
  | 
		
  | 
		Парная регрессия (пример)  | 
		
  | 
		
  | 
	||
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
	
  | 
		
  | 
		y = b0 + b1*x  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
	|
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
	
Введите исходную информацию  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
	||
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
	
Территория  | 
		Прожиточный  | 
		Среднемесячн  | 
		Оценка У  | 
		Ошибки Е  | 
		
  | 
		
  | 
	
региона  | 
		минимум (х)  | 
		зарплата (у)  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
	
1  | 
		78  | 
		133  | 
		148,7700683  | 
		-15,77006831  | 
		
  | 
		
  | 
	
2  | 
		82  | 
		148  | 
		152,4517905  | 
		-4,45179052  | 
		
  | 
		
  | 
	
3  | 
		87  | 
		134  | 
		157,0539433  | 
		-23,05394328  | 
		
  | 
		
  | 
	
4  | 
		79  | 
		154  | 
		149,6904989  | 
		4,309501138  | 
		
  | 
		
  | 
	
5  | 
		89  | 
		162  | 
		158,8948044  | 
		3,105195612  | 
		
  | 
		
  | 
	
6  | 
		106  | 
		195  | 
		174,5421238  | 
		20,45787622  | 
		
  | 
		
  | 
	
7  | 
		67  | 
		139  | 
		138,6453322  | 
		0,354667771  | 
		
  | 
		
  | 
	
8  | 
		88  | 
		158  | 
		157,9743738  | 
		0,025626164  | 
		
  | 
		
  | 
	
9  | 
		73  | 
		152  | 
		144,1679155  | 
		7,832084455  | 
		
  | 
		
  | 
	
10  | 
		87  | 
		162  | 
		157,0539433  | 
		4,946056717  | 
		
  | 
		
  | 
	
11  | 
		76  | 
		159  | 
		146,9292072  | 
		12,0707928  | 
		
  | 
		
  | 
	
12  | 
		115  | 
		173  | 
		182,8259988  | 
		-9,825998758  | 
		
  | 
		
  | 
	
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
	
Вычисление по формулам  | 
		
  | 
		Al  | 
		
  | 
		
  | 
	||
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		0,05  | 
		
  | 
		
  | 
	
Вспомогательные параметры  | 
		
  | 
		
  | 
		Кэфф. регрессии  | 
	|||
Хср  | 
		Уср  | 
		ХУср  | 
		ХквСр  | 
		
  | 
		В0  | 
		В1  | 
	
85,58333333  | 
		155,75  | 
		13484  | 
		7492,25  | 
		
  | 
		76,9764852  | 
		0,92043055  | 
	
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
	
КвХср  | 
		ЕквСр  | 
		УквСр  | 
		КвУср  | 
		
  | 
		Кху  | 
		Rкв  | 
	
7324,506944  | 
		131,2435245  | 
		24531,41667  | 
		24258,0625  | 
		
  | 
		0,72102521  | 
		0,51987736  | 
	
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
		
  | 
	
Тв1  | 
		Тв0  | 
		Ткр  | 
		Sb0Кв  | 
		Sb1Кв  | 
		SКв  | 
		
  | 
	
3,290594434  | 
		3,179327594  | 
		2,433444024  | 
		586,1997046  | 
		0,078240809  | 
		157,492229  | 
		
  | 
	
Рис.1.2.
              
Рис.1.3.
              
Рис.1.4.
Использование «Комплексных» функций.
Одной из таких функций является встроенная статистическая функция ЛИНЕЙН (описание функции и ее аргументов приведено в приложении «Стандартные функции»).
Дополнительная регрессионная статистика (в случае ее инициализации) будет выводиться в порядке, указанном в следующей схеме:
Значение коэффициента b1  | 
		Значение коэффициента b0  | 
	
Среднеквадратическое отклонение b1  | 
		Среднеквадратическое отклонение b0  | 
	
Коэффициент детерминации R2  | 
		Среднеквадратическое отклонение у  | 
	
F - статистика  | 
		Число степеней свободы  | 
	
Регрессионная сумма квадратов  | 
		Остаточная сумма квадратов  | 
	
Для данных из вышерассмотренного примера результат вычисления функции ЛИНЕЙН представлен на рис.1.5.
- 
		
Территория
Прожиточный
Среднемесячн
региона
минимум (х)
зарплата (у)
0,920431
76,97649
1
78
133
0,279716
24,21156
2
82
148
0,519877
12,54959
3
87
134
10,82801
10
4
79
154
1705,328
1574,922
5
89
162
6
106
195
7
67
139
8
88
158
9
73
152
10
87
162
11
76
159
12
115
173
 
Рис.1.5.
Примечание. Функция ЛИНЕЙН должна быть введена, как формула массива в интервал с необходимым количеством строк и столбцов. Перед использованием функции ЛИНЕЙН выделяем ячейку (1,1) (1-ая строка, 1-ый столбец) массива, в который будет занесен результат вычисления функции, затем инициализируем Мастер функций, выбираем категорию Статистические и функцию Линейн. Щелкните по кнопке ОК. После заполнения аргументов в ячейке (1,1) появится первый элемент итоговой таблицы. Чтобы раскрыть всю таблицу, выделите массив нужной размерности, включая и ячейку (1,1) (в нашем примере 5 – строк, 2 – столбца), нажмите на клавишу <F2>, а затем – на комбинацию клавиш <CTRL>+<SHIFT>+<ENTER>.
Для лучшей наглядности можно нужные значения из этой таблицы выбирать индивидуально и размещать в нужных форматах документа. Для этого можно воспользоваться функцией ИНДЕКС из категории Ссылки и массивы. Выделите ячейку, в которую хотите поместить отдельный элемент массива и введите формулу, например: Индекс (Линейн (Y; Х; Истина; Истина); 1; 2).
В результате в данную ячейку будет записан элемент (1,2) регрессионной таблицы, т.е. значение b0. Таким образом можно создать более наглядную таблицу (рис.1.6)
	 
					b0 
					b1 
					Sb0 
					Sb1 
					
					 
					  
					  
					  
					  
					
					 
					76,97649 
					0,920431 
					24,21156 
					0,279716 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					
					 
					Sy 
					r2 
					F
					-статист 
					Кол.ст.св 
					Ss
					рег 
					Ss
					ост 
					  
					  
					  
					  
					  
					  
					12,54959 
					0,519877 
					10,82801 
					10 
					1705,328 
					1574,922 
	
		
	
				 
			
				 
			
				 
			
				 
			
				 
		
		
			
				 
		
		
			
				 
		
		
			
				 
		
	
Рис.1.6.
Кроме функции Линейн можно также воспользоваться Статистическим пакетом анализа данных. Чтобы установить пакет Анализа данных в меню Сервис, выберите команду Надстройки и установите флажок Пакет анализа. Диалоговое окно данной опции приведено на рис.1.7.
Чтобы запустить пакет анализа в меню Сервис, выберите команду Анализ данных. В диалоговом окне Анализ данных в списке Инструменты анализа выберите строку Регрессия (рис.1.8).
Примечание.
В Ехсеl-2007
установка пакета осуществляется по
схеме: «Officе»
Параметры Ехсеl
Неактивные надстройки приложений
Пакет анализа 
в окне Надстройки (рис.1.7) установить
флажок Пакет анализа 
ОК. Запускается пакет анализа в меню
Данные.
Заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода (рис.1.9):
Входной интервал Y – диапазон, содержащий данные объясняемой переменной;
Входной интервал Х – диапазон, содержащий данные объясняющей переменной;
Метки – флажок, который указывает, содержит ли первая строка названия столбцов или нет;
Константа – ноль – флажок, указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении;
Выходной интервал – достаточно указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона;
Новый рабочий лист – можно задать произвольное имя нового листа.
Если необходимо получить информацию и графики остатков, установите соответствующие флажки в диалоговом окне. Щелкните по кнопке ОК.
Результаты регрессионного анализа представлены на рис.1.10.
         
    
Рис.1.7.
       
Рис.1.8.
Рис.1.9.
Рис.1.10.
Поясним некоторые обозначения результатов регрессионного анализа:
Множественный R - коэффициент корреляции rxy;
R-квадрат – коэффициент детерминации;
Стандартная ошибка – СКО объясняемой переменной y;
df - количество степеней свободы;
SS (Регрессия) - объясненная сумма квадратов ki2.
SS (Остаток) - остаточная сумма квадратов ei2 ;
Коэффициенты (Y-пересечение) – b0;
Коэффициенты (минимум( Х)) – b1;
Стандартная ошибка(Y-пересечение) – ;
Стандартная ошибка(минимум( Х)) – ;
Нижние (Верхние) – соответствующие границы доверительных интервалов для оценок b0 и b1.
Как видно функции Линейн и особенно опция Регрессия выводят большинство показателей, которые до этого были рассчитаны с помощью одиночных функций.
