Мета: набути навички тестування наявності гетероскедастичності засобами MS EXCEL

Тема: Перевірка гіпотези про відсутність гетероскедастичності при побудові однофакторної економетричної моделі

Лабораторна робота 5

Завдання для самостійної роботи

Провести дослідження масиву значень чотирьох незалежних змінних (таблиця 4.2) на наявність мультиколінеарності за алгоритмом Фаррара–Глобера (N – номер варіанту).

Таблиця 4.2

Вихідні дані

	255,0+N/10	142,2	20,3	320,4
	256,2	144,5	20,2	324,8
	257,3	144,6+N/10	19,9	329,2
	258,7	145,8	19,7	334,8+N/10
	259,8	146,8	19,7	339,2
	260,2+N/10	147,9	19,7	340,8
	261,3	150,9	19,8	345,2
	262,9	150,4	19,6	351,6
	263,0	151,2	19,7	352,7
	263,5	155,7	19,5+N/10	354,5
	263,8	154,2	19,0+N/10	355,2
	264,9	153,8+N/10	18,3	359,6
	266,7+N/10	156,2	18,5	366,8
	267,8	156,2	18,2	371,2
	268,9	156,9	18,1+N/10	375,6
	270,1	157,8	17,6	380,4+N/10
	271,8	160,2	17,5	387,2
	272,9+N/10	163,8	16,2	391,6
	273,3	169,7	16,1+N/10	393,2
	275,9	170,2	15,4	403,6+N/10
	276,2	169,1+N/10	14,1+N/10	405,1
	277,6	172,3	14,5	405,9
	278,2	173,5	13,5	410,1
	278,1+N/10	174,0	12,7	412,2
	280,0	175,0	12,0	415,0

Завдання. Перевірити, застосовуючи параметричний тест Гольдфельда – Квандта, гіпотезу про відсутність гетероскедастич­ності для побудови моделі, яка характеризує залежність заощаджень від доходів населення. Вихідні дані наведені в табл. 5.2.

Таблиця 5.2

Вихідні дані до задачі

Виконання завдання:

Ідентифікуємо змінні: – заощадження (залежна змінна); – доходи населення (незалежна змінна).

Завантажуємо програму MS EXCEL. За допомогою буферу обміну переносимо дані таблиці 5.2 на аркуш MS EXCEL (у комірках А1:С1 записуємо заголовки, у комірках А2:С19 розташовуємо числові дані таблиці 5.2).

1-й крок

Сортуємо дані за зростанням значення факторної змінної . Встановлюємо курсор у тій комірці, де записане перше емпіричне значення факторної змінної (комірка С2). У Головному меню натискаємо «Данные Сортировка». При цьому відкриється вікно «Сортировка диапазона». Встановлюємо параметри «Сортировать по возрастанию » та натискаємо «ОК».

2-й крок

Обчислюємо кількість спостережень, які не будуть ураховані:

.

Залишається спостережень, тобто дві сукупності по 7 спостережень. Отже, для побудови першої моделі будуть використані дані з комірок В2:С8, а для побудови другої моделі будуть використані дані з комірок В13:С19.

3-й крок

За допомогою функції «=ЛИНЕЙН()» знаходимо параметри лінійних моделей. Для побудови першої моделі використаємо дані з комірок В2:С8, а для побудови другої моделі використаємо дані з комірок В13:С19. результати побудови представлені на наступному рисунку.

Рисунок 1.1 – Параметри лінійних моделей

Отже, маємо дві лінійні моделі:

4-й крок

У стовпчику D обчислюємо теоретичні значення результативного показника: у комірках С2:С8 – за першою моделлю; у комірках С13:С19 – за другою моделлю.

У відповідних комірках стовпчика Е (комірки Е2:Е8 та Е13:Е19) обчислюємо квадрати відхилень , як квадрати різниць вмісту комірок стовпчиків В та D.

У комірках Е9 та Е20 обчислюємо суми квадратів залишків і . У комірці Е22 обчислюємо експериментальне значення критерію як відношення до .

Знаходимо табличне значення критерію. Для цього розташуємо курсор у комірці Е23 і скористаємося можливістю Майстра функцій (функція «=FРАСПОБР()» із категорії «Статистические»).

Результати розрахунків представлені на рис. 5.2.

Рисунок 5.2 – Результати розрахунків

Висновки:

У ході виконання лабораторної роботи, шляхом застосування параметричного тесту Гольдфельда – Квандта, перевірено гіпотезу про відсутність гетероскедастич­ності для побудови моделі, яка характеризує залежність заощаджень від доходів населення. Оскільки , то гетероскедастичність відсутня. Отже, МНК-оцінки параметрів регресійної моделі можуть застосовуватися для подальших досліджень.

Дата добавления: 2014-10-23; Просмотров: 552; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!