Вход

Информационно-аналитическая справка по теме: Какие факторы влияют на ВВП 50-ти штатов США

Эссе*
Код 98249
Дата создания 2016
Страниц 26
Источников 6
Покупка готовых работ временно недоступна.
740руб.

Содержание

нет данных

Фрагмент работы для ознакомления

Экономическое прогнозирование на основе построенной модели предполагает, что сохраняются ранее существовавшие взаимосвязи переменных и на период упреждения. Для прогнозирования зависимой переменной результативного признака необходимо знать прогнозные значения всех входящих в модель факторов. Прогнозные значения факторов подставляют в модель и получают точечные прогнозные оценки изучаемого показателя. (a + bxp ± ε). Рассчитаем границы интервала, в котором будет сосредоточено 95% возможных значений Y при неограниченно большом числе наблюдений и Xp = 6784 tкрит (n-m-1;α/2) = (48;0.025) = 2.009 y(6784) = 0.245*6784 -138.849 = 1526.564 Вычислим ошибку прогноза для уравнения
y = bx + a
или 1526.564 ± 90.637 (1435.93;1617.2)
С вероятностью 95% можно гарантировать, что значения Y при неограниченно большом числе наблюдений не выйдет за пределы найденных интервалов.
Вычислим ошибку прогноза для уравнения y = bx + a + ε
(881.9;2171.23)
2.5. Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии.
1) t-статистика. Критерий Стьюдента. С помощью МНК мы получили лишь оценки параметров уравнения регрессии, которые характерны для конкретного статистического наблюдения (конкретного набора значений x и y). Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции рассчитываются t-критерий Стьюдента и доверительные интервалы каждого из показателей. Выдвигается гипотеза Н0 о случайной природе показателей, т.е. о незначимом их отличии от нуля. Чтобы проверить, значимы ли параметры, т.е. значимо ли они отличаются от нуля для генеральной совокупности используют статистические методы проверки гипотез. В качестве основной (нулевой) гипотезы выдвигают гипотезу о незначимом отличии от нуля параметра или статистической характеристики в генеральной совокупности. Наряду с основной (проверяемой) гипотезой выдвигают альтернативную (конкурирующую) гипотезу о неравенстве нулю параметра или статистической характеристики в генеральной совокупности. Проверим гипотезу H0 о равенстве отдельных коэффициентов регрессии нулю (при альтернативе H1 не равно) на уровне значимости α=0.05.
H0: b = 0, то есть между переменными x и y отсутствует линейная взаимосвязь в генеральной совокупности;
H1: b ≠ 0, то есть между переменными x и y есть линейная взаимосвязь в генеральной совокупности.
В случае если основная гипотеза окажется неверной, мы принимаем альтернативную. Для проверки этой гипотезы используется t-критерий Стьюдента. Найденное по данным наблюдений значение t-критерия (его еще называют наблюдаемым или фактическим) сравнивается с табличным (критическим) значением, определяемым по таблицам распределения Стьюдента (которые обычно приводятся в конце учебников и практикумов по статистике или эконометрике).
Табличное значение определяется в зависимости от уровня значимости (α) и числа степеней свободы, которое в случае линейной парной регрессии равно (n-2), n-число наблюдений.
Если фактическое значение t-критерия больше табличного (по модулю), то основную гипотезу отвергают и считают, что с вероятностью (1-α) параметр или статистическая характеристика в генеральной совокупности значимо отличается от нуля.
Если фактическое значение t-критерия меньше табличного (по модулю), то нет оснований отвергать основную гипотезу, т.е. параметр или статистическая характеристика в генеральной совокупности незначимо отличается от нуля при уровне значимости α.
tкрит (n-m-1;α/2) = (48;0.025) = 2.009

Отметим значения на числовой оси.
Отклонение H0, принятие H1 Принятие H0 Отклонение H0, принятие H1 2.5% 95% 2.5% -2.009 2.009 37.04 Поскольку 37.04 > 2.009, то статистическая значимость коэффициента регрессии b подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Поскольку 2.29 > 2.009, то статистическая значимость коэффициента регрессии a подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента). Доверительный интервал для коэффициентов уравнения регрессии. Определим доверительные интервалы коэффициентов регрессии, которые с надежность 95% будут следующими:
(b - tкрит Sb; b + tкрит Sb)
(0.25 - 2.009 • 0.00663; 0.25 + 2.009 • 0.00663)
(0.232;0.259) С вероятностью 95% можно утверждать, что значение данного параметра будут лежать в найденном интервале.
(a - tкрит Sa; a + tкрит Sa)
(-138.849 - 2.009 • 60.74; -138.849 + 2.009 • 60.74)
(-260.876;-16.821) С вероятностью 95% можно утверждать, что значение данного параметра будут лежать в найденном интервале.
2) F-статистика. Критерий Фишера.
Коэффициент детерминации R2 используется для проверки существенности уравнения линейной регрессии в целом.
Проверка значимости модели регрессии проводится с использованием F-критерия Фишера, расчетное значение которого находится как отношение дисперсии исходного ряда наблюдений изучаемого показателя и несмещенной оценки дисперсии остаточной последовательности для данной модели.
Если расчетное значение с k1=(m) и k2=(n-m-1) степенями свободы больше табличного при заданном уровне значимости, то модель считается значимой.
где m – число факторов в модели.
Оценка статистической значимости парной линейной регрессии производится следующим образом:
1. Выдвигается нулевая гипотеза о том, что уравнение в целом статистически незначимо: H0: R2=0 на уровне значимости α. 2. Далее определяют фактическое значение F-критерия:

или по формуле:
Где
где m=1 для парной регрессии.
3. Табличное значение определяется по таблицам распределения Фишера для заданного уровня значимости, принимая во внимание, что число степеней свободы для общей суммы квадратов (большей дисперсии) равно 1 и число степеней свободы остаточной суммы квадратов (меньшей дисперсии) при линейной регрессии равно n-2. Fтабл - это максимально возможное значение критерия под влиянием случайных факторов при данных степенях свободы и уровне значимости α. Уровень значимости α - вероятность отвергнуть правильную гипотезу при условии, что она верна. Обычно α принимается равной 0,05 или 0,01. 4. Если фактическое значение F-критерия меньше табличного, то говорят, что нет основания отклонять нулевую гипотезу. В противном случае, нулевая гипотеза отклоняется и с вероятностью (1-α) принимается альтернативная гипотеза о статистической значимости уравнения в целом. Табличное значение критерия со степенями свободы k1=1 и k2=48, Fтабл = 4 Отметим значения на числовой оси.
Принятие H0 Отклонение H0, принятие H1 95% 5% 4 1371.95 Поскольку фактическое значение F > Fтабл, то коэффициент детерминации статистически значим (найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна).
Связь между F-критерием Фишера и t-статистикой Стьюдента выражается равенством:
Показатели качества уравнения регрессии.
Показатель Значение Коэффициент детерминации 0.97 Средняя ошибка аппроксимации 33.23
Заключение
В данной работе была построена эконометрическая регрессионная модель, составленная на базе имеющейся статистической информации об уровне ВРП, площади, численности населения, уровне безработицы и минимальной оплаты труда по 50 штатам США. Рассмотренная модель позволила нам исследовать зависимости между указанными факторами и описать их в виде математического уравнения. Ввиду явного преобладания в формировании ВРП отдельных штатов влияния численности их населения, которое было выявлено в процессе построения модели, конечная зависимость учитывает только численность населения штатов.
Кроме того, следует отметить, что построенная регрессионная модель обладает достаточно хорошими информационными свойствами и аналитическими возможностями, что было подтверждено положительными результатами проверки статистической значимости ее параметров.
В заключении необходимо упомянуть, что целью данной работы являлось не создание полнофункциональной модели показателей, а приобретение опыта в построении такого типа моделей и изучение принципов моделирования в современной экономической деятельности.
Список использованной литературы
Артамонов Н.В. Введение в эконометрику. М.: МЦНМО, 2011
Самохвалов С.Ю., Сернова Н.В. Практикум по эконометрическому прогнозированию. М.: МГИМО, 2001
Сернова Н.В., Котова Е.С., Цедрик В.Г. «Учебно-методический комплекс по курсу «Эконометрика» для студентов 3 курса факультета МЭО», Москва, 2007
Магнус Я.Р., Катышев П.К, Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2001
Молчанов И.Н., Герасимова И.А. Компьютерный практикум по эконометрике. Реализация на Eviews. Ростов-н/Д., 2001
Сайт Бюро статистики труда США [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.bls.gov
Сайт Бюро статистики труда США [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.bls.gov
8

Список литературы

Список использованной литературы
1. Артамонов Н.В. Введение в эконометрику. М.: МЦНМО, 2011
2. Самохвалов С.Ю., Сернова Н.В. Практикум по эконометрическому прогнозированию. М.: МГИМО, 2001
3. Сернова Н.В., Котова Е.С., Цедрик В.Г. «Учебно-методический комплекс по курсу «Эконометрика» для студентов 3 курса факультета МЭО», Москва, 2007
4. Магнус Я.Р., Катышев П.К, Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2001
5. Молчанов И.Н., Герасимова И.А. Компьютерный практикум по эконометрике. Реализация на Eviews. Ростов-н/Д., 2001
6. Сайт Бюро статистики труда США [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.bls.gov
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, который не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, но может использоваться в качестве источника для подготовки работы указанной тематики.
Сколько стоит
консультация по подготовке материалов?
1
Заполните заявку - это бесплатно и ни к чему вас не обязывает. Окончательное решение вы принимаете после ознакомления с условиями выполнения работы.
2
Менеджер оценивает работу и сообщает вам стоимость и сроки.
3
Вы вносите предоплату 25% и мы приступаем к работе.
4
Менеджер найдёт лучшего автора по вашей теме, проконтролирует выполнение работы и сделает всё, чтобы вы остались довольны.
5
Автор примет во внимание все ваши пожелания и требования вуза, оформит работу согласно ГОСТ, произведёт необходимые доработки БЕСПЛАТНО.
6
Контроль качества проверит работу на уникальность.
7
Готово! Осталось внести доплату и работу можно скачать в личном кабинете.
После нажатия кнопки "Узнать стоимость" вы будете перенаправлены на сайт нашего официального партнёра Zaochnik.com
© Рефератбанк, 2002 - 2018