- •Содержание
- •Введение
- •1. Парная корреляция и регрессия
- •1.1. Спецификация модели
- •1.2. Линейная корреляция и регрессия
- •1.3. Нелинейная регрессия
- •1.4. Проверка значимости линейного уравнения регрессии
- •1.5. Корреляция для нелинейной регрессии
- •1.6. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •1.7. Обобщенный метод наименьших квадратов
- •2. Множественная корреляция и регрессия
- •2.1. Множественный корреляционный анализ
- •2.2. Спецификация модели
- •2.3. Частные уравнения регрессии
- •2.4. Выбор формы уравнения множественной регрессии
- •Оценка параметров уравнения множественной регрессии
- •2.6. Многошаговый регрессионный анализ
- •3.1.2. Способы выявления структурной неоднородности
- •3.2. Методы последовательного разбиения
- •3.3. Методы многомерной классификации
- •3.3.1. Мера сходства
- •3.3.2. Модели кластерного анализа
- •4.2. Числовые характеристики экономического развития
- •4.3. Состав динамического ряда
- •4.4. Моделирование одномерных динамических рядов
- •4.4.1. Типы экономического развития и их трендовые модели
- •4.4.2. Построение трендовых моделей
- •4.4.3. Сглаживание временных рядов
- •4.4.4. Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений
- •4.4.5. Влияние автокорреляции на структуру временного ряда
- •4.5. Многомерные временные ряды
- •4.5.1. Сущность и особенности многомерных динамических рядов
- •4.5.2. Способы построения множественной регрессионной модели по временным рядам
- •5.1.2. Связь однородности статистической совокупности с типом моделей
- •5.2. Динамическое моделирование взаимосвязей в структурно-однородных совокупностях
- •5.2.1. Методы построения пространственно-динамических
- •Моделей
- •5.2.2. Выбор вида пространственно-динамической модели
- •5.2.3. Динамизация параметров связи
- •5.3.2. Построение динамических моделей на основе временных выборок
- •6. Системы эконометрических уравнений
- •6.1.Общие понятия и способы представления систем эконометрических уравнений
- •6.2. Структурная и приведенная формы модели
- •6.3. Проблемы идентификации структурной модели
- •6.4. Оценка параметров структурной модели
- •6.5. Двухшаговый метод наименьших квадратов
- •7. Динамические эконометрические модели
- •7.1. Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии
- •7.2. Оценка параметров авторегрессионных моделей
- •7.3. Интерпретация параметров модели с распределенным лагом
- •7.4. Интерпретация параметров модели авторегрессии
- •7.5. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом
- •7.6. Лаги Алмон
- •8. Статистическое прогнозирование динамических рядов
- •8.1. Сущность и виды статистических прогнозов
- •8.2. Методы статистического прогнозирования
- •8.2.1. Экстраполяция динамических рядов
- •8.2.2. Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания
- •8.2.3. Прогнозирование на основе регрессионных и авторегрессионных моделей
- •Список литературы
5.2.2. Выбор вида пространственно-динамической модели
Перечисленные способы построения обобщенных моделей можно использовать только при несущественном изменении характера связи между показателями во времени, что проявляется в близости соответствующих параметров одногодичных уравнений (5.1). Для определения значимости построенной модели (5.2) проверяются две гипотезы:
о стабильности коэффициентов связи , ;
о стабильности свободных коэффициентов .
Если обе гипотезы не отвергаются, то построение обобщенной модели допустимо. Если гипотеза не отвергается, а гипотеза отвергается, то изменения в структуре связи могут быть объяснены динамикой влияния неучтенных факторов и воздействием фактора времени, что и отражается в свободных числах . При этом уравнение связи признаков различных лет
(5.3)
отличается только параметрами Модель (5.3) называют обобщенным уравнением связи с годовыми эффектами.
Для проверки выдвинутых гипотез рассчитываются следующие величины
,
,
,
где – фактические значения результирующего показателя в период времени t;
– значения, вычисленные по одногодичным уравнениям (5.1);
– расчетные значения по обобщенному уравнению связи (5.2);
– значения результативного признака, вычисленные по обобщенному уравнению регрессии с учетом годовых эффектов (5.3).
Величина вычисляется при различных значениях коэффициентов регрессии и свободных членов; определяется при условии равенства всех параметров уравнения; оценивается при равенстве коэффициентов регрессии и возможном различии свободных чисел. В связи с этим для проверки гипотезы вычисляется дисперсия потерь в результате использования для всех периодов времени одинаковых величин ( ) и остаточная дисперсия, полученная в результате построения одногодичных уравнений регрессии ( ),
,
.
Величина имеет F-распределение со степенями свободы и . Расчетное значение сравнивается с табличной величиной . Если расчетное значение больше табличного, то гипотеза при данном уровне значимости отвергается. Следовательно, коэффициенты одногодичных уравнений различаются, и изменение структуры связи нельзя объяснить изменением свободных чисел. Иначе (неравенство не выполняется) – гипотеза не отвергается, т.е. коэффициенты связи в одногодичных уравнениях могут быть одинаковыми (структура связи не меняется).
Для проверки гипотезы вычисляются дисперсии
,
.
Величина в этом случае имеет F-распределение со степенями свободы и . Если расчетное значение больше табличного , то гипотеза при данном уровне значимости отвергается, т.е. изучаемая зависимость не может моделироваться обобщенным уравнением (5.2). Иначе – возможно построение данного уравнения.