Эконометрика лекции
Построенное уравнение
Построенное уравнение регрессии имеет вид:
ПОТР_РАС = 127,8346 + 0,3819*СР_ЗП
=0.33820171
(с. о.) (97,44) (0,14)
Замечание. В скобках приведены стандартные ошибки оценок параметров уравнения регрессии. Иногда указываются здесь же t-статистики или р-значения.
Анализ регрессионной модели
Результаты расчёта параметров парной регрессии представлены в таблице, являющейся выходом модуля Multiple Regression.
Таблица 2.10
Результаты расчета регрессионной модели
|
Полученное уравнение регрессии является значимым (F-статистика равняется 7,67 при р-значении 0,014337). Это означает, что выявленная связь является значимой, и построенная модель может быть использована в дальнейшем для экономического анализа и прогноза.
Коэффициент детерминации уравнения
равен 0,338201 (скорректированный
0,294). Это говорит о том, что полученная модель на 34 % объясняет (точнее – воспроизводит)
общую вариацию (разброс значений) зависимой переменной – потребительских расходов.
Коэффициент уравнения регрессии
является значимым (p-значение равняется 0,014337), и,
следовательно, может быть экономически проинтерпретирован. Его величина показывает, что в
среднем с увеличением заработанной платы на 1 тысячу рублей потребительские расходы
увеличиваются на 381 рублей, т.е. приблизительно 38 % дополнительной заработанной платы
тратится на питание.
Доверительный интервал для этого параметра можно вычислить, учитывая, что
равняется
0,13795 (см. таблицу), а
равно 2,13. Таким образом, доверительным интервалом для параметра
будет
интервал (0,092;0,671). Как видно, этот интервал не содержит нулевого значения, что
равносильно выводу о его значимости.
Параметр
не является значимым, т.к. его p -значение составляет 0,209281, что превышает
стандартное значение 0,05. Доверительный интервал для
, учитывая, что
равно 97,4431, можно вычислить
следующим образом: 127,8346
2,13*97,4431. Полученный интервал (-79,72; 335,38) включает в себя
нулевое значение, что равносильно незначимости этого коэффициента, и поэтому его
экономическая интерпретация не имеет смысла.
Параграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов