МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ
ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД
«Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
Лабораторна робота №3 з дисципліни: «Економетрія» Тема: «Виявлення мультиколінеарності та звільнення від неї в економетричній моделі»
картка №25
Виконала студентка:
6 групи II курсу
спеціальності 6504
Гулак Вікторія
Перевірила викладач:
Романюк Т.П.
Київ 2012
План
Постановка задачі
Виявлення мультиколінеарності за алгоритмом Фаррара-Глобера
Нормалізація даних
Розрахунок кореляційної матриці (3×3) rxx ryx
Розрахунок статистик χ2
Визначити матрицю С (3×3)
Розрахунок статистик F
Розрахунок часткових коефіцієнтів парної кореляції та перевірка їх значущості за t-критерієм (критерій Стьюдента)
Звільнення від мультиколінеарності
Висновки
1. Постановка задачі
Побудувати
багатофакторну економетричну модель
залежності доходу фірми (У, тис. грн) від
заробітної плати (
,
тис. грн), обсягу трудових ресурсів (
,
тис. людиноднів) і коефіцієнта плинності
(
,
%). Перевірити наявність явища
мультколінеарності та у разу наявності
– звільнитися. Якщо зв’язок між χ
незначущій порахувати 1МНК. Вихідні
дані наведено в таблиці 1.
Таблиця 1
t |
|
|
|
|
|
1 |
64,28 |
1 |
11,37 |
9,87 |
5,8 |
2 |
58,25 |
1 |
11,77 |
12,08 |
8,1 |
3 |
63,27 |
1 |
11,28 |
11,08 |
8,2 |
4 |
50,95 |
1 |
11,25 |
9,08 |
9,4 |
5 |
68,27 |
1 |
12,72 |
10,05 |
9,5 |
6 |
74,35 |
1 |
11,28 |
19,18 |
9,7 |
7 |
80,28 |
1 |
12,45 |
10,69 |
9,8 |
8 |
89,14 |
1 |
11,4 |
13,9 |
10,1 |
9 |
94,34 |
1 |
12,6 |
14,5 |
10,1 |
10 |
100,34 |
1 |
10,8 |
14,7 |
10,2 |
11 |
108,02 |
1 |
10,81 |
10,8 |
10,6 |
12 |
102,27 |
1 |
9,9 |
15,06 |
10,8 |
13 |
114,04 |
1 |
10,84 |
13,27 |
11,4 |
14 |
122,34 |
1 |
13,7 |
16,2 |
11,5 |
15 |
143,25 |
1 |
13,27 |
15,07 |
11,5 |
16 |
133,21 |
1 |
13,08 |
15,2 |
11,5 |
17 |
153,37 |
1 |
15,9 |
18,9 |
12,9 |
18 |
162,68 |
1 |
16,02 |
20,37 |
21,4 |
(тис
грн)
(тис грн)
(тис людиноднів)
(%)
2. Виявлення мультиколінеарності за алгоритмом Фаррара-Глобера
2.1Нормалізація даних
Для того, щоб виявити явище мультиколінеарності, спочатку необхідно нормалізувати вже існуючі дані, потім за ними розрахувати середнє значення та сигму для початкових даних.
Нормалізація залежної змінної та пояснювальних змінних розраховуються за наступними формулами:
За допомогою ПК Excel (функція НОРМАЛИЗАЦИЯ) отримуємо наступні результати (Табл.2).
Таблиця 2
t |
|
|
|
|
1 |
-1,02682 |
-0,52147 |
-1,19803 |
-1,57251 |
2 |
-1,20496 |
-0,28353 |
-0,53923 |
-0,83356 |
3 |
-1,05665 |
-0,57501 |
-0,83733 |
-0,80143 |
4 |
-1,42063 |
-0,59285 |
-1,43353 |
-0,41589 |
5 |
-0,90894 |
0,28155 |
-1,14438 |
-0,38376 |
6 |
-0,72931 |
-0,57501 |
1,57729 |
-0,31950 |
7 |
-0,55412 |
0,12095 |
-0,95359 |
-0,28737 |
8 |
-0,29237 |
-0,50363 |
0,00331 |
-0,19099 |
9 |
-0,13874 |
0,21017 |
0,18217 |
-0,19099 |
10 |
0,03852 |
-0,86052 |
0,24179 |
-0,15886 |
11 |
0,26542 |
-0,85458 |
-0,92080 |
-0,03034 |
12 |
0,09554 |
-1,39587 |
0,34911 |
0,03391 |
13 |
0,44327 |
-0,83673 |
-0,18449 |
0,22669 |
14 |
0,68848 |
0,86449 |
0,68894 |
0,25881 |
15 |
1,30623 |
0,60871 |
0,35209 |
0,25881 |
16 |
1,00961 |
0,49569 |
0,39084 |
0,25881 |
17 |
1,60521 |
2,17312 |
1,49382 |
0,70861 |
18 |
1,88026 |
2,24450 |
1,93203 |
3,43954 |
Знайдемо середні значення та стандартні квадратичні відхилення.
За допомогою MS Excel (функції – СРЗНАЧ та СТАНДАРТОТКЛОН) отримаємо наступні значення (табл.3).
Таблиця 3
|
|
|
|
|
|
99,03611 |
12,24667 |
13,88889 |
10,69444 |
|
33,84846 |
1,6811446 |
3,3545682 |
3,1124933 |
