Автор: Пользователь скрыл имя, 24 Октября 2011 в 13:26, курсовая работа
При проведении регрессионного анализа, основанного на методе наименьших квадратов, на практике следует обратить внимание на проблемы, связанные с выполнимостью свойств случайных отклонений модели. Одной из ключевых предпосылок МНК является условие постоянства дисперсий случайных отклонений. Данное условие подразумевает, что, несмотря на то, что при каждом конкретном наблюдении случайное отклонение может быть либо большим, либо меньшим, не должно быть некой априорной причины, вызывающей большую ошибку (отклонение). Выполнимость данной предпосылки называется гомоскедастичностью.
Содержание
Введение 3
Теоретическое обоснование модели 5
Построение и анализ эконометрической модели 6
Заключение 11
Список использованных источников 12
Приложение 13
| 123000 | 5346 | 0,000187 | 63 | 43 | 7,2 | 12,8 | 1 | 9 | 1 | 1 | 2 |
| 125000 | 7349 | 0,000136 | 68,5 | 31,1 | 12,5 | 24,9 | 1 | 19 | 1 | 0 | 1 |
| 125000 | 7116 | 0,000141 | 72 | 43,5 | 9,3 | 19,2 | 1 | 9 | 1 | 1 | 11 |
| 138000 | 3267 | 0,000306 | 64,3 | 42,5 | 9 | 12,8 | 0 | 5 | 1 | 1 | 26 |
| 145000 | 4998 | 0,0002 | 62,9 | 37,1 | 8,9 | 16,9 | 1 | 12 | 1 | 1 | 23 |
| 147000 | 5647 | 0,000177 | 63,9 | 37,1 | 9,8 | 17 | 1 | 6 | 1 | 1 | 15 |
| 150000 | 10746 | 9,31E-05 | 73,5 | 45,3 | 7,8 | 20,4 | 0 | 18 | 1 | 1 | 12 |
| 165000 | 6355 | 0,000157 | 67,5 | 47,8 | 7 | 12,7 | 0 | 9 | 1 | 1 | 34 |
| 183600 | 4770 | 0,00021 | 90,5 | 50,8 | 12,2 | 27,5 | 1 | 9 | 1 | 0 | 1 |
| 189000 | 8685 | 0,000115 | 66 | 39 | 9,4 | 17,6 | 1 | 12 | 1 | 1 | 18 |
| 333000 | 1800 | 0,000556 | 114,6 | 66 | 18,5 | 30,1 | 1 | 16 | 1 | 1 | 1 |
Приложение (2)
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0,527 | |||||||
| R-квадрат | 0,278 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0,146 | |||||||
| Стандартная ошибка | 3023 | |||||||
| Наблюдения | 59 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 9 | 1,7E+08 | 2E+07 | 2,099 | 0,04765658 | |||
| Остаток | 49 | 4,5E+08 | 9E+06 | |||||
| Итого | 58 | 6,2E+08 | ||||||
| Коэф | Ст ош | t-стат | P-Знач | Нижн 95% | Верхн 95% | Нижн 95,0% | Верхн 95,0% | |
| Y-пересечение | -23664 | 18732,7 | -1,263 | 0,21248 | 3967,46385 | 15312,83104 | 3967,5 | 15312,8 |
| distc | -2,1478 | 0,878342 | -2,445 | 0,01811 | -866,32909 | 130,3864887 | -866,3 | 130,386 |
| totsq | 3904,6 | 1553,3 | 2,5137 | 0,01528 | -220,15891 | 838,2995315 | -220,2 | 838,3 |
| Livsq | -2129,7 | 1632,66 | -1,305 | 0,19817 | -327,67018 | 1102,348038 | -327,7 | 1102,35 |
| Kitsq | 132,23 | 2208,8 | 0,0599 | 0,95251 | -169,62982 | 609,8292225 | -169,6 | 609,829 |
| dopsq | -960,11 | 1207,84 | -0,795 | 0,43051 | -4256,3018 | -598,9743822 | -4256 | -598,97 |
| floor | -717,44 | 5969,81 | -0,12 | 0,90483 | -122,93485 | 652,6111221 | -122,9 | 652,611 |
| totfloor | 288,87 | 1208,88 | 0,239 | 0,81213 | -552,10659 | 6347,896623 | -552,1 | 6347,9 |
| bal | 3163,9 | 10069,3 | 0,3142 | 0,7547 | -3240,3418 | 2058,343789 | -3240 | 2058,34 |
| tel | 13497 | 8115,84 | 1,663 | 0,1027 | -124,47493 | 16,11723929 | -124,5 | 16,1172 |
Приложение (3)
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0,91488 | |||||||
| R-квадрат | 0,83701 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0,83129 | |||||||
| Стандартная ошибка | 18480,6 | |||||||
| Наблюдения | 60 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 2 | 1E+11 | 5E+10 | 146 | 4E-23 | |||
| Остаток | 57 | 1,95E+10 | 3,4E+08 | |||||
| Итого | 59 | 1,19E+11 | ||||||
| Коэффициенты | Ст. ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | -5290,57 | 9675,674 | -0,54679 | 0,59 | -24666 | 14084,63 | -24665,8 | 14085 |
| distc | -1,77281 | 0,743724 | -2,38369 | 0,02 | -3,2621 | -0,28352 | -3,26209 | -0,284 |
| totsq | 2314,22 | 138,9157 | 16,6592 | 0 | 2036 | 2592,393 | 2036,045 | 2592 |
Приложение (4)
rss1
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0,24797394 | |||||||
| R-квадрат | 0,06149107 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0,02673148 | |||||||
| Стандартная ошибка | 7442,62015 | |||||||
| Наблюдения | 29 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 1 | 97991665,8 | 9,8E+07 | 1,769 | 0,195 | |||
| Остаток | 27 | 1495600058 | 5,5E+07 | |||||
| Итого | 28 | 1593591724 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 70563,6788 | 3315,5778 | 21,2825 | 2E-18 | 63761 | 77366,68 | 63760,68 | 77367 |
| distc | -0,53079466 | 0,39907804 | -1,33005 | 0,195 | -1,35 | 0,288046 | -1,34964 | 0,288 |
rss2
| ВЫВОД ИТОГОВ | ||||||||
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0,45732008 | |||||||
| R-квадрат | 0,20914166 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | 0,18089672 | |||||||
| Стандартная ошибка | 43378,0411 | |||||||
| Наблюдения | 30 | |||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 1 | 13932843384 | 1,4E+10 | 7,405 | 0,011 | |||
| Остаток | 28 | 52686324616 | 1,9E+09 | |||||
| Итого | 29 | 66619168000 | ||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 182181,495 | 22312,34042 | 8,16506 | 7E-09 | 1E+05 | 227886,3 | 136476,7 | 227886 |
| 6404 | -7,17053727 | 2,635128245 | -2,72113 | 0,011 | -12,57 | -1,77272 | -12,5684 | -1,7727 |