Photo039

Estymacja modelu z trzema zmiennymi objaśniającymi X ,,X₂,X₃. g_a(j model dany jest wzorem:    ,!

y_l=^a0+a_lx_ll+a₂x_2l+a₃xj, + e_l,    1

gdzie oznaczenia jak we wzorze (3.2).

Do oszacowania modelu w postaci liniowej w Gretiu wykorzystuje się klasv metodę najmniejszych kwadratów dostępną w poleceniu pasku narzędzi ok głównego (tablica 5.11). W kolejnym kroku analizy wybiera się zmień objaśnianą Y oraz zmienne objaśniające XI, X2, X3. Wyniki estymacji klasyczn? MNK przedstawia tablica 5.12.

Tablica 5.11

<?QK \>WyŁzyść| jfAnukiJ | Hpomoł

Źródło: Opracowanie własne.

Interpretacja oznaczeń wyników estymacji KMNK__

Zmienna - kolumna zawierająca stałą (const) oraz nazwy zmiennych objaśniających modelu,

Współczynnik - oceny parametrów strukturalnych a_k,

Błąd stand. - średnie błędy ocen parametrów strukturalnych S(a_k),

Statystyka t - wartości statystyk testu t-Studenta t_at, służące do badania istotności

zmiennych objaśniających,

Wartość    - wartość „prawdopodobieństwa empirycznego”

(prawdopodobieństwo zdarzenia, że statystyka t_at znajdzie się w przedzi

ufności, prawdziwość hipotezy zerowej),____

•_a i weryfikacja liniowego modelu ekonometrycznego w arkuszu Excel...

redl

oJcjjskn

objaśnianej    _?

-^_m^dratówiSSZL' Z^(;Vi ~    ⁼ ^ '

^sjgndard^rysęsil - S. (dany wzorem (3.15)),

ą R-kwadrat - współczynnik R² (dany wzorem (4.8)),

R-kwadrat - współczynnik determinacji skorygowany o liczbę

r^jlfswobodyTdany wzorem (4.11)),

StamukśL-Ł - wartość statystyki F służącej do weryfikacji hipotezy o łącznej j^oiośćTźmiennych objaśniających (dana wzorem (4.2)),

K,„iwit\ka    Durbinu-Wat.sona - wartość statystyki DW służącej do weryfikacji

braku autokorelacji I rzędu składnika losowego (dana wzorem (4.18)), mM^nrAlnria reszt r?edu pierwsze no - współczynnik autokorelacji I rzędu

składnika losowego p, (dany wzorem (7.6)),

lf><mixtm wiarygodności - logarytm funkcji wiarygodności (dany wzorem (9.27)), Kryterium informacyjne Akaika (AIC) - dane wzorem (9.24),

Kryterium bayesowskie Schwarza (BICj - bayesowskie rozszerzenie minimum AIC (dane wzorem (9.25)).___

Tablica 5.12. Okno analizy KMNK

trefl: model 1

Ł7yc>a lesty Wftrosy Qane modelu

^Mo4el ^1: Estymacja KMNK z wykoćzystanien 28 obserwacji 1974-2001 .'aienna zależna: Y

Zmienna	Współczynnik	Błąd stand.	Statystyka	t wartość p
const XI X2 X3	-4,68662 9,97987 0,161627 -0,0852455	1,25762 0,504652 0,0542195 0,124687	-3,727 19,776 2,981 -0,684	0,00105 *** <0,00001 *** 0,00649 *** 0,50073

Odchvi^ .^acy^caetyczna zmiennej zależnej = 12,2593 _Suaj * rⁿⁱ® ^3tan^ardowe zmiennej zależnej = 3,33978 B^d.^^ratÓW    12,4231

Ksd ■;^ⁿ'*^acdowy ceszt * 0,719464 SkorwT-* “^Cminac3ⁱ kwadrat = 0,95875

^st^tyka^yF «^P,,J:^kWadcat ’ 0'953593 ^StatystvkA ^    ³' ²⁴    " ^185/937 (wartość p < 0,00001)

Autoko^iaci⁶³^ ^Durbina'^Watsona * 1,64532 logarytm wi. ^{Ce32t cz}ę^du pierwszego = 0,146998

^KtVt^iua    ⁼ ’²⁸'³⁵³²

^Kryteciu«    ^{07306 Akaika} <AIC) = 64,7064

^Kcyteriua irf^³°l?^{kle Schwarza} (BIC) = 70,0352 - ^or-Hannana-Quinna (HQC) = 66,3355

191

Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
7.    Rozważmy zmienne Y, XI, X2, X3, X4, X5, X6. Wiadomo, że Xl=2+X4, X4=2X5. Który
Scan10011 ^T) W modę. / z trzema zmiennymi objaśniającymi wartość statystyki- DW wyniosła 3,4. Co oz
stat PageU resize 55 Statystyka matematyczna3.7.5 Losowa zmienna objaśniająca Przedstawiony wcześni
CCF03252008010 zostałych wierszy. Nowe rozwiązanie bazowe X2: x, = 3, x3 = 6, x0 = 9, x, =x4 = 0 ni
Statystyki lokacji rozkładu Średnia arytmetyczna x liczb xi, X2, X3,...x„ określona jest wzorem- » 5
73 5.1. Estymacja punktowaZadaniaZadanie 5.1.1. Niech Xy,X2,X3 będą niezależnymi zmiennymi losowymi
kwadratów modelu liniowego z wieloma zmiennymi objaśniającymi. Estymator wariancji składnika losoweg
W Tab. 4 przedstawiono wyniki estymacji modelu logitowego, w którym zmienną objaśnianą jest zmienna
1526367202634888068337868558637671612080 n 7. Zmienna objaśniająca nie może znaleźć się w modelu. g
Hellwig i grafy (19) t£$I* Zad. 9 Stosując metodę Hellwiga wybrać zmienne objaśniające do modelu eko
Hellwig i grafy (23) Metodą analizy grafów wybrać optymalną kombinację zmiennych objaśniających do m
EKONOMETRIATemat wykfadu:Co to jest model ekonometryczny? Dobór zmiennych objaśniających w mode
DOBÓR ZMIENNYCH OBJAŚNIAJĄCYCH DO MODELU Metoda Hellwiga, c.d. 2. Następnie dla każdej y-tej

więcej podobnych podstron