Geum.ru

Анализ экономических данных в странах третьего мира

Курсовой проект - Экономика

Другие курсовые по предмету Экономика

? с использованием теста Бреуша-Пагана

Для этого проверки на гетероскедастичность воспользуемся таблицами 6 и 7

Затем строим регрессию, в которой за зависимую переменную берется столбец квадратов остатков еi2, а за зависимые переменные переменные Х1, Х2, Х3, Х4,

Результат представлен в таблицах 8,9,10

 

Таблица 8. Регрессионная статистика

Множественный R0,222046R-квадрат0,049305Нормированный R-квадрат-0,09154Стандартная ошибка5,309145Наблюдения32

Таблица 9. Дисперсионный анализdfSSMSFЗначимость FРегрессия439,46929,8673010,350060,841652584Остаток27761,049728,18702Итого31800,5189

Таблица 10. Коэффициенты регресси

Коэффиц

иентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеНижние 95%Верхние 95%Y-пересечение3,5619227,8361070,4545520,65306-12,51619,6402Х1-0,212770,434968-0,489160,62868-1,10520,67971Х2-2,644454,352113-0,607620,54851-11,5746,28535Х32,4738153,4023880,7270820,47343-4,50739,45493Х40,0367750,0580820,6331480,53196-0,08240,15595

Найдена статистика:

 

Х2наб = nR2=32*0.049305=1,578

 

Так как

 

Х2набл=1,578< Х2крит =9,48,

 

То гипотеза о гетероскедастичности отвергается и модель считается гомоскедастичной.

Критическое значение распределения Хи-квадрат найдено с помощью действий: fx>Статистические>ХИ2ОБР(m), где m число переменных, входящих в уравнение регрессии (в данном случае 6).

5) Сравните модели между собой выберете лучшую.

Как уже отмечалось ранее по величине Р-значения возможно определять значимость коэффициентов, не находя критическое значение t-статистики. Если значение t-статистики велико, то соответствующее значение вероятности значимости мало меньше 0,05, и можно считать, что коэффициент регрессии значим. И наоборот, если значение t-статистики мало, соответственно вероятность значимости больше 0,05 коэффициент считается незначимым.

Для коэффициентов b0, b2, b3, b4 полученных при регрессионном анализе в п.4 значения вероятности близко к 1, следовательно, данные коэффициенты не значимы.

Таким образом, модель выраженная уравнением

 

У=72,846+0,0031Х1-6,173Х2+5,122Х3-0,18Х4

 

Выводы

 

Проанализировав данные зависимости средней продолжительности жизни в странах третьего мира ВВП, темпы прироста населения, темпы прироста рабочей силы и коэффициент младенческой смертности можно сделать ряд выводов:

  1. В результате проведенного корреляционного анализа наибольшее

влияние на среднюю продолжительность жизни оказывает ВВП, у остальных факторов наблюдается слабый корреляционный отклик.

  1. В ходе регрессионного анализа было получено уравнение зависимости:

 

У=72,846+0,0031Х1-6,173Х2+5,122Х3-0,18Х4

 

При этом коэффициент b1=0,0013 показывает, что при увеличении ВВП на 1 млрд. дол. средняя продолжительность жизни увеличивается в среднем на 0,0031 лет, увеличение темпов прироста населения на 1%,. приводит в среднем уменьшению продолжительности жизни на 6,173 лет, увеличение темпов прироста рабочей силы на 1% приводит к увеличению продолжительности жизни на 5,122 лет, а увеличение коэффициента младенческой смертности, на 1% ведет к уменьшению средней продолжительности жизни на 0,18 лет.

  1. По значению коэффициента множественной корреляции регрессии равным 0,9546 можно сказать, что между факторными и результативными признаками существует сильная линейная зависимость.
  2. Значение F =69,285 существенно превышает табличное, что говорит о статистической значимости уравнения в целом.
  3. Табличное значение tкритерия Стьюдента при уровне значимости ? = 0,05 и числе степеней свободы 27 tтаб =2,051. Коэффициенты t- статистики при регрессорах Х1 , Х2 и Х4 меньше t таб., и согласно tкритерию не являются статистически значимыми.

6. Средняя ошибка аппроксимации составляет 3,2574 %. Это значит, что качество тренда, исходя из относительных отклонений по каждому наблюдения, признается хорошим, так в норме средняя ошибка аппроксимации колеблется в пределах до 10%

7. В таблице значений критерия Дарбина-Уотсона для уровня значимости 5% при m=4и n=32 критические значения d1=1.14, d2=1,74, В нашем расчете значение d-критерия = 1,89 попадает в интервал от d2 до 2, значит автокорреляция отсутствует.

8. Проверка на гетероскедастичность моделей проводилась с использованием теста Бреуша-Пагана. Тест показал гетероскедастичность отсутствует и модель считается гомоскедастичной.

 

Список используемой литературы

 

  1. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2006. 576 с.
  2. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2006. 344 с.
  3. Эконометрика: Учебно-методическое пособие / Шалабанов А.К., Роганов Д.А. Казань: Издательский центр Академии управления ТИСБИ, 2008. 198 с.
  4. Практикум по эконометрике с применение MS Excel / Шалабанов А.К., Роганов Д.А. Казань: Издательский центр Академии управления ТИСБИ, 2008 53 с.
  5. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2-х т. Т. 1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 656 с.
  6. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2-х т. Т. 2. Айвазян С.А. Основы эконометрики. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 432 с.
  7. Эконометрика: Учебник / Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. М.: Издательство Экзамен, 2003. 512 с
  8. Берндт Э. Р. Практика эконометрики: классика и современность: Учебник для студентов вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 863 с.
  9. Эконометрика: учебное пособие / А.В. Гладилин, А.Н. Герасимов, Е.И. Громов. М.: КНОРУС, 2008. 232 с.
  10. Введение в эконометрику: учебное пособие / Л.П. Яновский, А.