1. Оцінити параметри моделі за методом 1МНК (у матричній формі). Інтерпретувати отримані оцінки.
2. Оцінити стандартизовані регресійні коефіцієнти ("бета-коефіцієнти"). Інтерпретувати оцінені стандартизовані коефіцієнти регресії.
3. Скласти до числового прикладу вектори , ,, ,
а також матриці X та D.
4. Розрахувати значення величин , , .
5. Оцінити еластичність товарообігу відносно торговельної площі та відносно середньоденної частоти потоку покупців, обчисливши коефіцієнти еластичності.
6. Перевірити значимість окремих коефіцієнтів регресії (провести t-тестування), визначити їх інтервали довіри.
7. Розрахувати та інтерпретувати коефіцієнт детермінацї, частинний коефіцієнт детермінації та зкоректований коефіцієнт детермінації.
8. Перевірити модель на адекватність за допомогою F-критерію Фішера.
9.У разі адекватності моделі обчислити та інтерпретувати для регресії:
- точковий прогноз товарообігу t+1-го філіалу;
- 99%-ний прогнозний інтервал математичного сподівання товарообігу цього філіалу;
-
1. Для знаходження вектора оцінок параметрів багатофакторної лінійної моделі застосовується метод 1МНК у матричній формі:
Параметри лінійної регресії інтерпретуються так: зміна величини к-го регресора на одиницю свого виміру за інших рівних умов призведе до зміни оціненої величини на число одиниць свого виміру, яке дорівнює значенню .
2. Стандартизовані коефіцієнти регресії обчислюються за формулою:
, (k=2,…,k),де
1МНК-оцінка регресійного коефіцієнта ;
- емпіричне стандартне (середньоквадратичне) відхилення k-го регресора xk
- емпіричне стандартне (середньоквадратичне) відхилення регресанда y.
Емпіричний стандартизований регресійний коефіцієнт вказує на те, який великий за інших рівних умов типовий ефект впливу k-го регресора у порівнянні з типовим ефектом зміни регресанда.
3. Складаються такі вектори і матриці:
- вектор спостережуваних значень показника Y;
- вектор оцінених значень регресанда;
- вектор дійсних, але невідомих параметрів регресії;
- вектор 1МНК-оцінок параметрів моделі;
- 1МНК-оцінка вектору помилок;
- матриця регресорів;
- матриця даних.
4. Розраховуються величини: - суму помилок регресії (має дорівнювати 0), - суму квадратев помилок, - дисперсію помилок.
5. Коефіцієнти еластичності розраховуються за формулою:
,
де - значення регресанда і к-го регресора, що визначають точку регресійної функції, для якої обчислюється коефіцієнт еластичності. Можна використовувати та - середні значення.
... комбiнацiю просторової i часової вибірок n × m × T. Проблема формування сукупності спостережень та її однорiдностi досить важлива в економетричному моделюванні, бо економетрична модель кiлькiсно описує закономiрнiсть формування економічних процесів та явищ. А ця закономiрнiсть доволі повно може проявитись лише тоді, коли сукупність спостережень достатньо велика. Якщо дослідник задає ...
... собою системи взаємопов'язаних рівнянь і використовуються для кількісних оцінок параметрів економічних процесів та явищ. За внесок у розвиток економетричних моделей і методів 1969 р. Нобелівську премію одержали Р. Фріш і Я. Тінберген. 1980 р. за створення економічних моделей і застосування їх до аналізу економічних коливань і економічної політики Нобелівську премію одержав Л. Юіяйн. За пояснення ...
... інші території. На додаток до цього моделі прогнозування в СППР та основані на реальних знаннях системи часто використовуються як настільні, розраховані на одного користувача системи. Системи підтримки прийняття рішень набули широкого застосування в економіках передових країн світу, причому їхня кількість постійно зростає. На рівні стратегічного управління використовується ряд СППР, зокрема для ...
... банківському ринку намагається досягнути банк, а також з загальним рівнем характеристик усередненого банку банківської системи України; В якості банка - лідера для зовнішньоекономічної орієнтації діяльності ВАТ “Міжнародний комерційний банк” виберемо ВАТ “Державний акціонерний експортно-імпортний банк України" (810 рейтингове місце в банківській системі України - дивись Додаток А [98]), в якості ...
0 комментариев