Эконометрика лекции
Проверка предположения
Проверка предположения о нормальности распределения остатков на качественном уровне может быть выполнена путём построения гистограммы остатков. Другой способ визуальной оценки нормальности распределения остатков заключается в построении графика остатков в логарифмической шкале. В случае выполнения предположения о нормальности распределения остатков точки графика должны располагаться вблизи прямой линии. Именно такую ситуацию можно наблюдать на приводимом ниже графике.
Для расчёта прогнозного значения зависимой переменной сначала определим значение независимой переменной. Поскольку среднее значение заработанной платы составляет 685,18 тыс. руб. (в масштабе цен 1997 г.), то в случае увеличения этой величины на 10 %, получим 753,698 тыс. руб. Подставляя полученное значение в уравнение регрессии (режим Predict dependent var.), получаем соответствующее расчётное значение, равное 415, 7049 тыс. руб.
Границы 95 % доверительного интервала для прогнозного значения приближенно можно определить с помощью графика уравнения регрессии.
Считывая координаты соответствующих точек на графике, находим (372; 456).
В этих пределах с вероятностью 0,95 будет находиться среднее значение потребительских расходов в случае, если среднее значение заработанной платы составит примерно 415 тыс. руб.
|
Рис. 2.7. Исследование остатков построенного уравнения регрессии
Коэффициент эластичности (средний) для построенного уравнения регрессии составляет 0,66 (0,3814*685,18/393,52 = 0,66). Это значит, что с увеличением на 1 % среднего значения заработанной платы, т.е. на 685,18 тыс. руб., среднее значение потребительских расходов увеличится на 0,66 %, т.е. на 2,597 тыс. руб.
назад далееПараграфы
- 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