Kategorier: Alla - анализ - переменные - регрессия

av Калиниченко Александра Сергеевна för 6 årar sedan

567

Ментальная карта Калиниченко А.С.

В экономическом анализе существует различие между эндогенными и экзогенными переменными, где первые имеют внутреннее происхождение, а вторые - внешнее. Классификация переменных включает также предопределяющие переменные, которые могут быть лаговыми, то есть отражать временную задержку между причиной и следствием.

Ментальная карта Калиниченко А.С.

Классификация переменных

Предопределяющие переменные

предопределенными переменными (объясняющими переменными) называются лаговые и текущие экзогенные переменные (xt, xt-1), а также лаговые эндогенные переменные (Yt-1).

Лаговые

Лаг (от англ. lag, [læɡ] — «запаздывание», «задержка») – запаздывание, экономический показатель, характеризующий временной интервал между двумя взаимосвязанными экономическими явлениями, одно из которых является причиной, а второе - следствием.

Эндогенные(зависимые)

Эндогенный [гр. endon - внутри + genesis - происхождение] внутреннего происхождения, вызываемый внутренними причинами.

Экзогенные (независимые)

Экзогенный [гр. exo - снаружи + genesis - происхождение] - имеющий внешнее происхождение, вызываемый внешними причинами

0МНК

ВМНК

Главная тема

1МНК

Регрессионная модель в Greatl

Цели регрессионного анализа

1.Определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными) 2.Предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой(-ых) 3.Определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой Регрессионный анализ нельзя использовать для определения наличия связи между переменными, поскольку наличие такой связи и есть предпосылка для применения анализа.

Определение

Регрессионная модель [regression model] — экономико-статистическая модель, основанная на уравнении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины экзогенных (входных, «объясняющих») и эндогенных (выходных) переменных.

Проверка качества модели

F-критерий Фишера
T-критерий Стьюдента

Виды моделей

Системы одновременных уравнений
Данная система уравнений называется системой одновременных уравнений, так как в ней одни и те же переменные могут быть зависимыми в одном уравнении и в тоже время быть независимыми. В эконометрике данная система уравнений называется также структурной формой модели. В отличие от предыдущих систем уравнений, уравнения модели данного типа не могут рассматриваться самостоятельно, а обычный МНК, использовавшийся для нахождения параметров в данном случае неприменим. В связи с этим используются специальные приемы оценивания.
Наибольшее использование в эконометрических исследованиях получила система одновременных уравнений. Она имеет вид:
Регрессионная модель с одним уровнением
В регрессионных моделях зависимая (объясняемая) переменная Y может быть представлена в виде функции f (X1, X2, X3, … Xk), где - независимые (объясняющие) переменные, или факторы; k – количество факторов. В качестве зависимой переменной может выступать практически любой показатель, характеризующий, например, деятельность предприятия или курс ценной бумаги. В зависимости от вида функции f () модели делятся на линейные и нелинейные. В зависимости от количества включенных в модель факторов Х модели делятся на однофакторные (парная модель регрессии) и многофакторные (модель множественной регрессии)
Модель временных рядов
С помощью таких моделей можно решать задачи прогнозирования объема продаж, спроса на продукцию, краткосрочного прогноза процентных ставок и др.
модели авторегрессии и скользящего среднего.
адаптивные модели,
модели кривых роста (трендовые модели),
К ним относятся
Модели временных рядов представляют собой модели зависимости результативного признака от времени.

Пакет программ в Greatl

Пример расчета задачи в Greatle
подтема
Общие сведения о пакете GRETL
Возможности программы:
1.Основные описательные статистики (среднее арифметическое, медиана, минимальное и максимальное значения, среднеквадратическое отклонение, коэффициент изменчивости (вариации), коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса). 2.Проверка нормальности распределения, распределение частот случайной величины, распределение плотности вероятностей, определение коэффициентов корреляции и т.д. 3.Предусматривает непосредственный доступ к статистическим таблицам. Пакет Gretl содержит встроенные статистические таблицы для следующих распределений: нормального, t-распределенияСтьюдента,F-распределенияФишера,хи-квадрат,Пуассона, биномиального и распределения ДарбинаУотсона. Существует возможность вычисления критических значений,p-value. 4.Анализ временных рядов (набор методов оценивания обобщённым МНК, модели ARMAX и GARCH , система уравнений авторегрессии (VAR), проверка коинтеграции; построение линии тренда, коррелограммы, периодограммы; проверка единичных корней, моделирование типа ARIMA, а также процедуры десезонализации X-12-ARIMAи TRAMO). 5.Регрессионный анализ (одношаговый метод наименьших квадратов (1МНК), взвешенный МНК, двухшаговый МНК - оценка систем одновременных уравнений, методы оценивания логитовых, пробитовых и тобитовых моделей и нелинейных моделей, и т.д.) 6. Метод главных компонент. 7. Экспорт и импорт GretlMicrosoft Excel и текстовые редакторы (Notepad и т.д). 8. Построение графиков и др. Запуск программы осуществляется через Пуск-Программы-Gretl-Gretl или двойным щелчком мыши по иконке Gretl на рабочем столе.