Содержание

Задание 1

Задание 2

Использованная литература

Приложение

Задание 1

Таблица 1

Исходные данные

По исходным данным выполнить корреляционный анализ:

1.1. Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов;

1.2. Определить коэффициенты корреляции;

1.3. Оценить статистическую значимость вычисленных коэффициентов корреляции

1.4. Сделать итоговые выводы

Решение

1. Построение поля корреляции

Рис. 1. Поле корреляции

По полю корреляции можно сделать вывод о прямолинейной связи между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой

2. Расчет коэффициента корреляции

Для определения коэффициента корреляции может быть использована встроенная функция (=КОРРЕЛ(B4:B21;C4:C21)).

Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более. То связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная

3. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции

Оценку статистической значимости коэффициента корреляции проведем с помощью t-статистики Стьюдента.

Выдвигаем гипотезу Н₀ о статистически незначимом отличии показателей от нуля а₀ =а₁ =r_ху =0.

t_табл для числа степеней свободы df=n-2=18-2=16 и a=0,05 составит 2,12.

Расчетный коэффициент Стьюдента находятся по формуле:

Фактические значения t-статистики превосходят табличное значение на 5% -м уровне значимости при числе степеней свободы 16, t_табл = 2,12. Таким коэффициент корреляции является статистически значимым Гипотеза Н₀ не принимается.

Рассчитаем доверительный интервал:

Таким образом, с вероятностью 95% можно утверждать, что коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,81 до 1.

4. Выводы

Связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой прямолинейная и весьма тесная, это можно заключить исходя из распределения фактических значений по полю корреляции и расчетного значения коэффициента корреляции

Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более, то связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная.

Коэффициент корреляции является статистически значимым с вероятностью 95% можно утверждать, что он находится в диапазоне от 0,81 до 1.

Задание 2

Таблица 3

Исходные данные

По исходным данным выполнить регрессионный анализ:

2.1. Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии;

2.2. Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом;

2.3. Оценить качество уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации.

2.4. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью критерия Стъюдента и F-критерия Фишера.

2.5. Сделать итоговые выводы.

Решение

1. Расчет параметров уравнения линейной парной регрессии

Линейная модель:

Расчеты для определения параметров модели произведены в MicrosoftExel.

Рис. 2.1. Результаты регрессионного анализа

В результате расчетов получаем уравнение регрессии:

При росте рыночной капитализации компании на 1 млр. руб. чистый доход возрастает на 0,0818 млрд. руб.

2. Расчет общего (среднего) коэффициента эластичности

Коэффициент эластичности будем находить по следующей формуле:

Э=1,72 показывает, что чистый доход возрастает на 1,72% при росте рыночной капитализации компании на 1%.

3. Оценка качества уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации

Средняя ошибка аппроксимации находится как средняя арифметическая простая из индивидуальных ошибок по формуле:

Расчетные значения в среднем отличаются от фактических на 59%. Так как средняя ошибка аппроксимации превышает 10%, то полученную модель нельзя считать точной.

4. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью критерия Стъюдента и F-критерия Фишера

Так как значение коэффициента корреляции до 0,3 , то связь между чистым доходом и рыночной капитализацией компании слабая.

Оценку статистической значимости параметров регрессии проведем с помощью t-статистики Стьюдента.

Выдвигаем гипотезу Н₀ о статистически незначимом отличии показателей от нуля а₀ =а₁ =r_ху =0.

t_табл для числа степеней свободы df=n-2=25-2=23 и a=0,05 составит 2,07.

Расчетные коэффициенты Стьюдента в Excel:

Фактические значения t-критерия меньше табличного значение на 5% -м уровне значимости при числе степеней свободы 23, t_табл = 2,07. Таким образом коэффициенты статистическим не значимы. Гипотеза Н₀ принимается.

Коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента линейной корреляции

7% вариации чистого дохода объясняется вариацией рыночной капитализацией компании. А 93% вариацией других неучтенных факторов.

Критерий F-Фишера:

Табличное значение F- критерия при доверительной вероятности 0,95 при V1=k=1 и V2=n-k-1=25-1-1=23 составляет Fтабл =4,28.

Поскольку Fрас<Fтабл., то уравнение регрессии является не адекватным.

5. Выводы

Уравнение линейной однофакторной зависимости рыночной капитализации компании от чистого дохода имеет вид:

Это означает, что при росте рыночной капитализации компании на 1 млр. руб. чистый доход возрастает на 0,0818 млрд. руб. Согласно расчету коэффициента эластичности чистый доход возрастает на 1,72% при росте рыночной капитализации компании на 1%.

Так как средняя ошибка аппроксимации превышает 10% (59%>10%), то полученную модель нельзя считать точной.

Значение коэффициента корреляции до 0,3 , то связь между чистым доходом и рыночной капитализацией компании слабая.

Параметры регрессии статистически не значимы. 7% вариации чистого дохода объясняется вариацией рыночной капитализацией компании. А 93% вариацией других неучтенных факторов. Поскольку Fрас<Fтабл., то уравнение регрессии является не адекватным.

Использованная литература

1. Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика: Учебное пособие/Рост, гос. экон. унив. - Ростов н/Д., - 2002.

2. Орлов А.И. Эконометрика: Учебник . – М.: Экзамен, 2002.

3. Практикум по эконометрике: Учебник /Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2003.

4. Федосеев В.В. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ, 2001

5. Холод Н.И. Экономико-математические методы и модели. М.: 2003.

6. Эконометрика Учебное пособие /И.И. Елисеева. С.В. Курышева, Д.М. Гордиенко и др. - М.: Финансы и статистика, 2001.

7. Эконометрика: Учебник /Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002.

Приложение

Значение t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10, 0,05, 0,01

Значение F-критерия Фишера при уровне значимости 0,05