Регрессионный анализ влияния уровня доходов домашних хозяйств и процентной ставки по депозитам, на динамику депозитов

Автор: Пользователь скрыл имя, 28 Марта 2012 в 05:51, курсовая работа

Описание работы

При анализе взаимосвязей социально-экономических явлений, как правило, выясняется, что на результат влияет ряд факторных признаков, основные из которых следует включить в регрессионную модель. При этом следует помнить, что все факторы учесть в модели невозможно по ряду причин: часть факторов просто неизвестна современной науке, по части известных факторов нет достоверной информации или количество включаемых в модель факторов может быть ограничено объемом выборки (количество факторных признаков должно быть на порядок меньше численности изучаемой совокупности).

Содержание

1 Введение
2 Анализ и методы
2.1 Корреляционный анализ
2.2 Построение и анализ уравнения регрессии
2.3 Проверка наличия автокорреляции
2.4 Проверка наличия гетероскедастичности
3 Выводы и резюме
4 Список использованных источников
Приложение 1

Скачать полностью (336.11 Кб) Сколько стоит заказать работу?

Работа содержит 1 файл

Регрессионный анализ.doc

— 866.50 Кб (Скачать)

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	73,7373	5,6693	13,0065	0,0000
X1	-0,0271	0,0048	-5,6452	0,0000
X2	3,6949	0,4674	7,9053	0,0000

Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
62,1424	85,3322	62,1424	85,3322
-0,0369	-0,0173	-0,0369	-0,0173
2,7390	4,6508	2,7390	4,6508

Округлив коэффициенты, запишем уравнение линейной регрессии:

2.3 Проверка наличия автокорреляции

Проверим модель на отсутствие автокорреляции.

В нашем случае число наблюдений равно n = 32. Число переменных в модели равно 2.

По таблице приложения 2 находим: = 1,31 и = 1,57.

Проверим независимость по критерию Дарбина-Уотсона.

Составим вспомогательную таблицу.

Таблица 2 – Вспомогательная таблица для расчета стандартных ошибок регрессии.

№	y	x1	x2
1	63,807	948,899	2,5	57,35	6,46	41,73	-
2	62,217	968,738	3,3	59,77	2,45	6,00	16,080
3	60,348	979,277	3,5	60,23	0,12	0,01	5,429
4	57,611	1005,766	3,8	60,62	-3,01	9,06	9,797
5	56,764	996,104	3,8	60,88	-4,12	16,97	1,232
6	56,853	1012,316	3,5	59,33	-2,48	6,15	2,690
7	55,327	1022,05	2,8	56,49	-1,16	1,35	1,742
8	52,623	1040,243	2,3	54,15	-1,53	2,34	0,137
9	56,689	1019,172	2,3	54,72	1,97	3,88	12,250
10	56,475	1035,973	2,3	54,26	2,22	4,93	0,063
11	54,198	1051,295	2,3	53,85	0,35	0,12	3,497
12	50,669	1073,085	1,8	51,41	-0,74	0,55	1,188
13	51,712	1053,15	1,5	50,84	0,87	0,76	2,592
14	49,504	1070,498	1,0	48,53	0,97	0,94	0,010
15	49,219	1089,198	1,0	48,02	1,20	1,44	0,053
16	43,955	1106,957	1,0	47,54	-3,59	12,89	22,944
17	46,435	1094,094	1,0	47,89	-1,46	2,13	4,537
18	45,929	1113,618	1,0	47,36	-1,43	2,04	0,001
19	45,787	1129,97	1,0	46,92	-1,13	1,28	0,090
20	45,664	1147,148	1,0	46,46	-0,80	0,64	0,109
21	45,496	1130,73	1,0	46,90	-1,40	1,96	0,360
22	45,278	1154,872	1,0	46,25	-0,97	0,94	0,185
23	44,698	1179,241	1,0	45,59	-0,89	0,79	0,006
24	46,98	1187,539	1,3	46,47	0,51	0,26	1,960
25	47,489	1182,653	1,5	47,35	0,14	0,02	0,137
26	48,068	1204,629	1,8	47,86	0,21	0,04	0,005
27	50,501	1222,139	2,0	48,13	2,37	5,62	4,666
28	51,643	1234,099	2,5	49,65	1,99	3,96	0,144
29	49,325	1220,59	2,8	51,13	-1,81	3,28	14,440
30	48,181	1243,531	3,0	51,24	-3,06	9,36	1,563
31	50,052	1262,352	3,0	50,74	-0,69	0,48	5,617
32	55,534	1278,892	3,0	50,29	5,24	27,46	35,165
Сумма	1645,031	35458,818	66,6			169,380	148,689
Среднее	51,41	1108,09	2,08

Получаем:

Сформулируем гипотезы:

H0 – в остатках нет автокорреляции;

H0 – в остатках есть положительная автокорреляция;

H0* – в остатках есть отрицательная автокорреляция.

Зададим уровень значимости  = 0,05. По таблице значений критерия Дарбина-Уотсона определим для числа наблюдений n = 32 и числа независимых переменных модели k = 2 критические значения dL = 1,31 и dU = 1,57. Получим следующие промежутки внутри интервала [0; 4]: (0; dL); (dL; dU); (dU; 4 – dU);(4 – dU; 4 – dL); (4 – dL; 4);

Есть автокорреляция		Область неопределенности		Нет автокорреляции		Область неопределенности		Есть автокорреляция
------------------	1,31	--------------------	1,57	-------------------	2,43	--------------------	2,69	-------------------

Поскольку расчетное значение критерия Дарбина-Уотсона d = 0,879 попадает в интервал (0; 1,31), то принимается гипотеза H0 – в остатках есть положительная автокорреляция.

2.4 Проверка наличия гетероскедастичности

Проведем тестирование ошибок уравнения множественной регрессии на гетероскедастичность, применив тест Гельфельда-Квандта.

Упорядочим наблюдения по убыванию той независимой переменной, относительно которой есть подозрение на гетероскедастичность.

Построим поле корреляции для переменных x1 и x2.

Таким образом для переменной x1 есть подозрение на гетероскедастичность.

Опустим v = 8 наблюдений, оказавшихся в центре (v должно быть примерно равно четверти общего количества наблюдений n = 32).

Оценим отдельно регрессии на первых (n – v)/2 наблюдениях и на последних
(n – v)/2 наблюдениях при условии, что (n - v)/2 больше числа оцениваемых параметров k.

С помощью функции Excel ЛИНЕЙН() получаем следующие модели:

Пусть e1 и e2 – суммы квадратов остатков от первой и второй регрессий соответственно. Для их расчета составим таблицу.

№	x1	y	y*	e	№	x1	y	y*	e
1	1278,892	55,534	52,626	8,456	21	1053,15	51,712	52,897	1,404
2	1262,352	50,052	51,568	2,298	22	1051,295	54,198	53,090	1,228
3	1243,531	48,181	50,363	4,761	23	1040,243	52,623	54,240	2,615
4	1234,099	51,643	49,759	3,549	24	1035,973	56,475	54,684	3,208
5	1222,139	50,501	48,994	2,271	25	1022,05	55,327	56,132	0,648
6	1220,59	49,325	48,895	0,185	26	1019,172	56,689	56,431	0,067
7	1204,629	48,068	47,873	0,038	27	1012,316	56,853	57,144	0,085
8	1187,539	46,98	46,779	0,040	28	1005,766	57,611	57,825	0,046
9	1182,653	47,489	46,467	1,044	29	996,104	56,764	58,830	4,268
10	1179,241	44,698	46,248	2,402	30	979,277	60,348	60,580	0,054
11	1154,872	45,278	44,689	0,347	31	968,738	62,217	61,676	0,293
12	1147,148	45,664	44,194	2,161	32	948,899	63,807	63,740	0,004
			Сумма	55,104				Сумма	27,840

Информация о работе Регрессионный анализ влияния уровня доходов домашних хозяйств и процентной ставки по депозитам, на динамику депозитов