Эконометрическое моделирование временных рядов

Таблица 2.3

Коэффициент Фишера показывает, что это уравнение не имеет экономического смысла, так как Fфакт.< Fтабл.

Полученное значение Fфакт. Указывает на необходимость принять нулевую гипотезу о случайной природу выявленной зависимости и статистической незначимости параметров уравнения и показателей тесноты связи.

Графическое представление полученных результатов показано на рис. 2.1.

Рис.2.1

Из рисунка 2.1. видно, что исходные статистические данные достаточно разборосаны, т.е. явной закономерности не прослеживается.

Результаты вычислений по исходным данным, представлены в таблице 2.1 , полностью совпадают с уже полученным уравнением регрессии.

Таблица 2.4

Выводы:

1. Решена задача парной регрессии методом наименьших квадратов.

2. Низкая достоверность результатов объясняется рядом причин:

- собрано малое количество статистических данных, выбраны случайные районы за небольшой отрезок времени;

- в учебных целях добавлены случайные точки, зависящие от порядкового номера студента и числа студентов в группе;

- расходы на покупку продовольственных товаров в общих расходах зависят от ряда факторов: количества членов семьи, иждивенцев, налогов и др., т.е. реально существует более сложная зависимость, чем парная регрессия от ряда экономических факторов.

3. Разобрана учебная задача не имеющая практического приложения.

Задача 3.

На основании исходных данных о реальном ВВП в мире в целом, регионах и странах с 1990 г. По 2000г., представленных в таблице 3.1 провести экономический анализ. Выбрать для сравнения две страны, с помощью ППП получить аналитические зависимости, описывающие ВВП в выбранных стран, по этим уравнениям построить прогноз их развития в 2001-2020 годах, результаты сравнить с официальными опубликованными данными.

Таблица 3.1.Реальный ВВП в странах (млрд.долл. в ППС 1993 г.)

 Скачать реферат