UkrReferat.com
найбільша колекція україномовних рефератів

Всього в базі: 75843
останнє поновлення: 2016-12-04
за 7 днів додано 15

Реферати на українській
Реферати на російській
Українські підручники

$ Робота на замовлення
Реклама на сайті
Зворотній зв'язок

 

ПОШУК:   

реферати, курсові, дипломні:

Українські рефератиРусские рефератыКниги
НазваДисперсійний аналіз економетричної моделі (реферат)
АвторPetya
РозділЕкономічні теми (різне), реферат, курсова
ФорматWord Doc
Тип документуРеферат
Продивилось6903
Скачало564
Опис
ЗАКАЧКА
Замовити оригінальну роботу

Реферат на тему:

 

Дисперсійний аналіз економетричної моделі

 

Побудова економетричної моделі на основі покрокової регресії

 

Оцінювання параметрів економетричної моделі та її дисперсійний аналіз

становлять загальний процес побудови моделі. Поєднання цих частин

зумовило появу альтернативного методу оцінювання параметрів моделі 1МНК,

яка базується на елементах дисперсійного аналізу.

 

При елементарному тлумаченні взаємозв’язку між двома змінними за

допомогою 1МНК увагу, як правило, акцентують на коефіцієнтах кореляції.

Причому неважко показати, що

 

,

 

— середньоквадратичне відхилення незалежної змінної.

 

Отже,оцінка параметрів моделі прямо пропорційна до коефіцієнта парної

кореляції. Аналогічні співвідношення виконуються і в загальному випадку.

 

А це означає, що оцінити параметри моделі можна через коефіцієнти

кореляції: спочатку оцінити тісноту зв’язку між кожною парою змінних, а

потім знайти оцінки параметрів економетричної моделі.

 

Оскільки коефіцієнти парної кореляції та співвідношення між ними і

оцінками параметрів моделі базуються на дисперсіях та середніх

квадратичних відхиленнях, то побудову економетричної моделі через

коефіцієнти парної кореляції доцільно розглянути в дисперсійному аналізі

моделі.

 

Залежність оцінок параметрів економетричної моделі і коефіцієнтів парної

кореляції покладено в основу алгоритму покрокової регресії.

 

Опишемо цей алгоритм.

 

Крок 1-й. Усі вихідні дані змінних стандартизуються (нормалізуються):

 

(5.1)

 

— середньоквадратичні відхилення.

 

дорівнюють нулю, а дисперсії — одиниці.

 

Крок 2-й. Знаходиться кореляційна матриця (матриця парних коефіцієнтів

кореляції):

 

(5.2)

 

— парні коефіцієнти кореляції між залежною і незалежними змінними,

 

 

n — кількість спостережень;

 

— парні коефіцієнти кореляції між незалежними змінними,

 

 

вказує на ту незалежну змінну, яка найтісніше пов’язана з y. На цьому

кроці на основі 1МНК знаходиться оцінка параметра цієї змінної в моделі:

 

, (5.3)

 

— оцінка параметру моделі, яка будується на основі стандартизованих

даних.

 

і в модель вводиться наступна незалежна змінна

 

 

і т.д.

 

Якщо немає обмеження на внесення до економетричної моделі кожної

наступної незалежної змінної, то обчислення виконуються доти, поки

поступово не будуть внесені до моделі всі змінні.

 

Сума квадратів залишків для такої моделі запишеться так:

 

.

 

звідси мінімізації підлягає

 

.

 

Узявши похідну за кожним невідомим параметром (j цієї функції і

прирівнявши всі здобуті похідні нулю, дістанемо систему нормальних

рівнянь.

 

Система нормальних рівнянь для знаходження параметрів моделі (j в

загальному вигляді запишеться так:

 

 

. тоді система нормальних рівнянь набере вигляду

 

,

 

а оператор оцінювання параметрів:

 

(5.4)

 

, тим сильніше впливає j-та змінна на результат.

 

Зв’язок між оцінками параметрів моделі на основі стандартизованих і

нестандартизованих змінних запишеться так:

 

(5.5)

 

Приклад 5.1. Для десяти цехів машинобудівного підприємства наведено такі

-----> Page:

0 [1] [2] [3] [4] [5]

ЗАМОВИТИ ОРИГІНАЛЬНУ РОБОТУ