Вход

Построение и тестирование адекватности эконометрических моделей парной регерессии: последствия построения «обратной» регрессии

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 76466
Дата создания 2014
Страниц 27
Источников 3
Покупка готовых работ временно недоступна.
1 680руб.

Содержание

Введение 3
1. Аналитическая часть 4
1.1. Основные этапы построения эконометрической модели парной регрессии 4
1.3. Последствия построения «обратной» регрессии 7
2. Проектная часть 10
2.1. Экономическая сущность модели Ценообразования на основной капитал (ЦОК) 10
2.2. Эконометрические аспекты изучения модели ЦОК 11
Заключение 19
Список использованных источников 28

Фрагмент работы для ознакомления

к. Sa2 = ∑[(yi - a*xi - b)2]/(n - 2)/∑[(xi - x)2],
то Sa = √(0,74222-(-218,14)*1,05422-470,17)/(119 - 2)/0.518545037279 = 15,47/(119 - 2)/0,518545037279 = 0,255
т.к. Sb2 = ∑[(yi - a*xi - b)2]/(n - 2)*(1/n + (x)2/∑[(xi - x)2]),
то Sb = √15,47/(119 - 2)*(1/119 + 0.008858991596642/0.518545037279) = 15,46
При доверительной вероятности p=0.95: абсолютные ошибки определения a и b:
При такой вероятности p и количестве измерений n=119 кол-во степеней свободы f=118, зн. коэффициент Студьента равен t=1.98027224924, тогда:
абсолютные ошибки для a и b:
Δa = t*Sa = 1.98027224924*0,255 = 0,50497 Δb = t*Sb = 1.98027224924*15,46 = 30,615
Вычислим коэффициент корреляции по формуле:
Rx,y  =  cov( X,Y )
σxσy
 =  0,002022/0,2471613 = 0,00818
Коэффициент корреляции — это показатель взаимного вероятностного влияния двух случайных величин. Коэффициент корреляции R может принимать значения от -1 до +1. Если абсолютное значение находится ближе к 1, то это свидетельство сильной связи между величинами, а если ближе к 0 — то, это говорит о слабой связи или ее отсутствии. Если абсолютное значение R равно единице, то можно говорить о функциональной связи между величинами, то есть одну величину можно выразить через другую посредством математической функции.
Возведем в квадрат Rx,y получим: R2x,y = 0,008182 = 0,0000669124
При выборе правильного уравнения регрессии
a = ∑(xi - x)(yi - y)/∑(xi - x)2 - суммы i=1 до 119, зн. из таблицы
a = 0.240585952657/0.518545037279 = 0.463963465776
b = y - a*x, значит
b = 0.00623714285714 - 0.463963465776*0.00885899159664 = 0.00212689441268
поэтому y = a*x + b = 0.463963465776*x + 0.00212689441268
Посчитаем среднеквадратичные ошибки определения a и b:
т.к. Sa2 = ∑[(yi - a*xi - b)2]/(n - 2)/∑[(xi - x)2],
то Sa = √0.956387758817/(119 - 2)/0.518545037279 = 0.125554080669
т.к. Sb2 = ∑[(yi - a*xi - b)2]/(n - 2)*(1/n + (x)2/∑[(xi - x)2]),
то Sb = √0.956387758817/(119 - 2)*(1/119 + 0.008858991596642/0.518545037279) = 0.00836231938381
При доверительной вероятности p=0.95: абсолютные ошибки определения a и b:
При такой вероятности p и количестве измерений n=119 кол-во степеней свободы f=118, зн. коэффициент Студьента (таблица) равен t=1.98027224924, тогда:
абсолютные ошибки для a и b:
Δa = t*Sa = 1.98027224924*0.125554080669 = 0.248631261727
Δb = t*Sb = 1.98027224924*0.00836231938381 = 0.016559669015
Последний знак у a после запятой по счёту - 12й, значит у Δa оставляем 13 знаков после запятой
Последний знак у b после запятой по счёту - 12й, значит у Δb оставляем 13 знаков после запятой
Поэтому аппроксимация будет выглядеть так:
y = a*x + b, где
a = 0.463963465776 ± 0.248631261727
b = 0.00212689441268 ± 0.016559669015
Вычислим коэффициент корреляции по формуле:
Rx,y  =  cov( X,Y )
σxσy
 =  0,002022/0,2471613 = 0,00818
Возведем в квадрат Rx,y получим:
R2x,y = 0,008182 = 0,0000669124
Заключение
Сделаны обобщенные выводы о модели парной регрессии и адекватности модели. На конкретном примере изучены последствия построения «обратной» регрессии.
Одно из важных положений модели ЦОК состоит в том, что связь между риском и прибылью является не только линейной, но и положительной. Однако, как было отмечено Ф. Блэком, М. Йенсеном и М. Шоулсом {Fischer Black, Michael Jensen and Myron Scholes, 1972), имелось несколько случаев, когда эта зависимость была отрицательной, а не положительной. В частности, ими было установлено, что в течение девятилетнего периода, с апреля 1957 г. по декабрь 1965 г., ценные бумаги с более высокими значениями р давали более низкую прибыль по сравнению с ценными бумагами с меньшим риском (с более низкими значениями р). Причина этого до сих пор полностью не установлена, что свидетельствует о некоторой противоречивости структуры модели ЦОК.
Другой вывод модели ЦОК заключается в том, что ценная бумага с нулевым значением р должна давать прибыль, точно равную безрисковой ставке. Указанные выше исследователи изучили прибыли от ценных бумаг на Нью-Йоркской фондовой бирже за 35-летний период и установили, что измеренная норма прибыли с нулевым р превысила норму прибыли, свободную от риска, а это означает, что некоторый несистематический (без р) риск делает прибыль для портфеля с нулевым р большей по сравнению с той, что прогнозируется моделью ЦОК. Более того, фактическая зависимость риск—прибыль, изученная Блэком, Йенсеном и Шоулсом, оказывается более пологой, чем спрогнозированная с помощью модели ЦОК. Поэтому неясно, какие факторы, кроме премии за рыночный риск, необходимо оценивать на рынке. В соответствии с моделью ЦОК имеет значение только рыночный риск, поскольку несистематический риск может быть диверсифицирован. В настоящее время проводятся многочисленные исследования, в которых делается попытка определить, какие еще факторы, кроме гт влияют на рыночный риск.
Список использованных источников
Берндт Э.Р. - Практика эконометрики: классика и современность.
Гладилин А.В, Герасимов А.Н – Эконометрика
Шанченко Н. И.Эконометрика: лабораторный практикум Ульяновск: УлГТУ, 2004
2

Список литературы [ всего 3]

1) Берндт Э.Р. - Практика эконометрики: классика и современность.
2) Гладилин А.В, Герасимов А.Н – Эконометрика
3) Шанченко Н. И.Эконометрика: лабораторный практикум Ульяновск: УлГТУ, 2004
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
© Рефератбанк, 2002 - 2022