Лабораторная - Теорія Маршала як внесок у розвиток світової економіки
Лабораторная - Теорія Маршала як внесок у розвиток світової економіки
КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМ. ВАДИМА ГЕТЬМАНА
Кафедра економіко-математичних моделювання
ЛАБОРАТОРНА РОБОТА З ЕКОНОМЕТРІЇ № 2
Виконав:
студент ІІ курсу
спец. 6504, гр. № 5
Нікіфоров Клим
Перевірила:
Кузубова В.В.
Київ — 2009
ВАРІАНТ 11
1. Визначимо середні значення та стандартні відхилення
Місяць
Прибуток
Інвестиції
ОВФ
ФРЧ
1
48
200
25
3
2
49
205
25
3,5
3
50
210
23
4
4
46
180
27
2,5
5
43
160
29
2
6
53
215
23
4,5
7
55
220
20
5
8
56
222
20
5
9
54
220
21
4,5
10
55
221
19
5,5
11
57
225
18
5,5
12
58
228
16
6
13
46
178
26
2,8
14
47
181
24
2,8
15
50
208
22
4,2
16
54
222
19
5,8
17
56
230
17
6
18
59
230
15
6,2
19
58
229
15
6,1
20
61
235
13
6,3
21
60
231
13
6,3
22
63
240
11
6,5
23
62
238
12
6,4
24
66
245
8
7
Середнє
54,41667
215,5417
19,20833
4,891667
Станд.відх.
6,035523
21,84526
5,548044
1,480575
2. Виконаємо нормалізацію змінних за допомогою формул:
Функція нормалізації дозволяє перетворити інформацію в однакові одиниці виміру (стандартні відхилення)
В результаті нормалізації отримаємо:
Y*
X1*
X2*
X3*
-1,06315
-0,71144
1,043911
-1,27766
-0,89746
-0,48256
1,043911
-0,93995
-0,73178
-0,25368
0,683424
-0,60224
-1,39452
-1,62697
1,404399
-1,61536
-1,89158
-2,5425
1,764886
-1,95307
-0,23472
-0,0248
0,683424
-0,26454
0,09665
0,204087
0,142693
0,07317
0,262336
0,29564
0,142693
0,07317
-0,06904
0,204087
0,322937
-0,26454
0,09665
0,249863
-0,03755
0,410876
0,428021
0,43297
-0,21779
0,410876
0,593707
0,570299
-0,57828
0,748583
-1,39452
-1,71853
1,224155
-1,41274
-1,22884
-1,5812
0,863668
-1,41274
-0,73178
-0,34523
0,50318
-0,46716
-0,06904
0,29564
-0,03755
0,613501
0,262336
0,661852
-0,39804
0,748583
0,759393
0,661852
-0,75853
0,883666
0,593707
0,616076
-0,75853
0,816125
1,090764
0,890735
-1,11901
0,951207
0,925079
0,707629
-1,11901
0,951207
1,422136
1,119617
-1,4795
1,08629
1,25645
1,028064
-1,29926
1,018749
1,919193
1,3485
-2,02023
1,423997
3. Розрахунок кореляційних матриць rxx
та rxy
Знаходимо кореляційні матриці за формулами:
Транспонуємо матрицю Х*:
=
-0,71144
-0,48256
-0,25368
-1,62697
-2,5425
-0,0248
0,204087
0,29564
0,204087
0,249863
0,43297
0,570299
-1,71853
-1,5812
-0,34523
0,29564
0,661852
0,661852
0,616076
0,890735
0,707629
1,119617
1,028064
1,3485
1,043911
1,043911
0,683424
1,404399
1,764886
0,683424
0,142693
0,142693
0,322937
-0,03755
-0,21779
-0,57828
1,224155
0,863668
0,50318
-0,03755
-0,39804
-0,75853
-0,75853
-1,11901
-1,11901
-1,4795
-1,29926
-2,02023
-1,27766
-0,93995
-0,60224
-1,61536
-1,95307
-0,26454
0,07317
0,07317
-0,26454
0,410876
0,410876
0,748583
-1,41274
-1,41274
-0,46716
0,613501
0,748583
0,883666
0,816125
0,951207
0,951207
1,08629
1,018749
1,423997
Отримаємо:
1
-0,90857
0,960757
-0,90857
1
-0,95464
0,960757
-0,95464
1
0,947927
-0,98042
0,964746
Кожен елемент матриці rxx
характеризує тісноту зв’язку однієї пояснювальної змінної з іншою. Парні коефіцієнти кореляції характеризують тісноту між двома змінними. Вони можуть змінюватись в межах від 1 до -1.
Тобто, вони є парними коефіцієнтами кореляції між пояснювальними змінними. Користуючись цими коефіцієнтами можна зробити висновок, що між змінними х1
, х2
, х3
існує зв’язок.
4. Визначення детермінанту матриці r
0,006749
Детермінант матриці rxx
є точковою мірою мультиколінеарності, в нашому випадку наближається до нуля, а отже мультиколінеарність існує.
5. Розрахунок критерію
105,7992
= 7,815
Розраховане значення
порівнюємо з табличним при вибраному рівні значущості
і ступені свободи
. Оскільки
, то мультиколінеарність існує.
6. Розрахунок оберненої матриці
13,13842
-1,27429
-13,8393
-1,27429
11,40152
12,10859
-13,8393
12,10859
25,8555
C=
=
7. Визначення F-критерію
F1
= 127,4534
F2
= 109,2159
F3
= 260,9828
F0,05
=19,44
Оскільки значення критерію Фішера перевищують критичне значення, то пояснювальні змінні мультиколінеарні з рештою змінних.
8. Визначення частинних коефіцієнтів кореляції
0,104115
0,750872
-0,70524
Частинні коефіцієнти кореляції характеризують рівень тісноти зв'язку між двома змінними, за умови, що решта змінних на цей зв'язок не впливає.
9. Розрахунок t-критерію
0,4797228
5,21
-4,558447
2,11
Оскільки t13
більше за tтабл
, то це означає що між змінними x1 та х3 існує мультиколінеарність.
10. Способи звільнення від мультиколінеарності методом перетворення інформації