Главная Коллекция "Otherreferats" Экономико-математическое моделирование Парный регрессионный анализ

Парный регрессионный анализ

Анализ метода проведения парного регрессионного анализа с целью выявления связи между экономическими показателями деятельности коммерческих банков. Определение коэффициента детерминации, оценка значимости уравнения регрессии, расчет ошибки аппроксимации.

Рубрика	Экономико-математическое моделирование
Вид	лабораторная работа
Язык	русский
Дата добавления	16.11.2011
Размер файла	81,7 K

посмотреть текст работы

скачать работу можно здесь

полная информация о работе

весь список подобных работ

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Лабораторная работа №1,2.

Парный регрессионный анализ.

Цель работы: получить практические навыки проведения парного регрессионного анализа с целью выявления связи между экономическими показателями деятельности коммерческих банков и оценке полученных результатов.

Известны данные о прибыли и объёмах вложений в ценные бумаги (млрд. руб.). Данные приведены в таблице 1.

регрессионный детерминация аппроксимация экономический

Таблица 1.

№	Название банка	Объем вложений в ценные бумаги (млрд. руб.)	Прибыль
1	Мосстройэкономбанк	54	41
2	Ланта - банк	61	41
3	ИнтерТЭКбанк	52	32
4	Альба - Альянс	58	44
5	Уникомбанк	65	46
6	Московский индустриальный банк	49	38
7	Возрождение	64	62
8	Московский деловой мир	55	74
9	Башкредитбанк	68	61
10	Международный промышленный банк	73	53
11	Международная финансовая компания	61	64
12	Империал	74	58
13	Газпромбанк	67	57
14	МЕНАТЕП	61	65
15	Нефтехимбанк	72	56
16	ТОКОбанк	68	56
17	Промышленно - строительный банк	72	54
18	Межкомбанк	74	52
19	Ситибанк Т/О	67	61
20	Промсройбанк России	61	61
?	1276	1076

Для удобства расчетов составим таблицу 2, где данные о прибыли обозначим через y,а данные об объемах вложений в ценные бумаги через х.

Таблица 2

№	yi	xi	x*y	x^2	y^2
1	41	54	2214	2916	1681	48,8	60,84	49,5616
2	41	61	2501	3721	1681	52,37	129,2769	5696,762
3	32	52	1664	2704	1024	47,78	249,0084	38106,32
4	44	58	2552	3364	1936	50,84	46,7856	49,20181
5	46	65	2990	4225	2116	54,41	70,7281	286,5606
6	38	49	1862	2401	1444	46,25	68,0625	203,4189
7	62	64	3968	4096	3844	53,9	65,61	139,4761
8	74	55	4070	3025	5476	49,31	609,5961	308909,3
9	61	68	4148	4624	3721	55,94	25,6036	795,037
10	53	73	3869	5329	2809	58,49	30,1401	559,7909
11	64	61	3904	3721	4096	52,37	135,2569	6635,227
12	58	74	4292	5476	3364	59	1	2787,84
13	57	67	3819	4489	3249	55,43	2,4649	2635,292
14	65	61	3965	3721	4225	52,37	159,5169	11176,06
15	56	72	4032	5184	3136	57,98	3,9204	2487,974
16	56	68	3808	4624	3136	55,94	0,0036	2894,053
17	54	72	3888	5184	2916	57,98	15,8404	1440,931
18	52	74	3848	5476	2704	59	49	23,04
19	61	67	4087	4489	3721	55,43	31,0249	518,7052
20	61	61	3721	3721	3721	52,37	74,4769	427,5342
сумма	1076	1276	69202	82490	60000	1075,96	1828,156	385822,1

Определим параметры и

В уравнение регрессии вместо и подставим

Коэффициент показывает на сколько изменится y при увеличении x на 1 единицу, т е y в среднем увеличится на 0,51 единиц

Считаем коэффициент корреляции:

Значение коэффициента r говорит о слабой связи между производительностью труда и мощностью оборудования.

Определяют коэффициент детерминации ,

=0,13, следовательно на 13% изменение у объясняется изменением x и на 83% влиянием случайных факторов.

Рассчитаем ошибку аппроксимации подставив в общее уравнение:

48,8

21,26+0,51*61=52,37

21,26+0,51*52=47,78

21,26+0,51*58=50,84

21,26+0,51*65=54,41

21,26+0,51*49=46,25

21,26+0,51*64=53,9

21,26+0,51*55=49,31

21,26+0,51*68=55,94

21,26+0,51*73=58,49

21,26+0,51*61=52,37

21,26+0,51*74=59

21,26+0,51*67=55,43

21,26+0,51*61=52,37

21,26+0,51*72=57,98

21,26+0,51*68=55,94

21,26+0,51*72=57,98

21,26+0,51*74=59

21,26+0,51*67=55,43

21,26+0,51*61=52,37

Рассмотрим, когда зависимость криволинейная

Уравнение полулогарифмической функции:

Составим расчетную таблицу 3:

Таблица 3

№	yi	xi			lgx	ylgx
1	41	54	48,8	60,84	1,732394	71,02814	3,001188	96,04	163,84
2	41	61	52,37	129,2769	1,78533	73,19852	3,187403	7,84	163,84
3	32	52	47,78	249,0084	1,716003	54,91211	2,944667	139,24	475,24
4	44	58	50,84	46,7856	1,763428	77,59083	3,109678	33,64	96,04
5	46	65	54,41	70,7281	1,812913	83,39401	3,286655	1,44	60,84
6	38	49	46,25	68,0625	1,690196	64,22745	2,856763	219,04	249,64
7	62	64	53,9	65,61	1,80618	111,9832	3,262286	0,04	67,24
8	74	55	49,31	609,5961	1,740363	128,7868	3,028862	77,44	408,04
9	61	68	55,94	25,6036	1,832509	111,783	3,358089	17,64	51,84
10	53	73	58,49	30,1401	1,863323	98,75611	3,471972	84,64	0,64
11	64	61	52,37	135,2569	1,78533	114,2611	3,187403	7,84	104,04
12	58	74	59	1	1,869232	108,4154	3,494027	104,04	17,64
13	57	67	55,43	2,4649	1,826075	104,0863	3,334549	10,24	10,24
14	65	61	52,37	159,5169	1,78533	116,0464	3,187403	7,84	125,44
15	56	72	57,98	3,9204	1,857332	104,0106	3,449684	67,24	4,84
16	56	68	55,94	0,0036	1,832509	102,6205	3,358089	17,64	4,84
17	54	72	57,98	15,8404	1,857332	100,296	3,449684	67,24	0,04
18	52	74	59	49	1,869232	97,20005	3,494027	104,04	3,24
19	61	67	55,43	31,0249	1,826075	111,3906	3,334549	10,24	51,84
20	61	61	52,37	74,4769	1,78533	108,9051	3,187403	7,84	51,84
сумма	1076	1276	1075,96	1828,156	36,03642	1942,892	64,98438	1081,2	2111,2

Проверим на типичность по формулам:

-фактическое значение t-критерия Стьюдента для параметров и

-среднее квадратичное отклонение результативного признака от выравненных значений

- среднее квадратичное отклонение факторного признака от общего среднего:

Оценка значимости уравнения регрессии

Проверка значимости проводится на основе дисперсионного анализа.

и с помощью F-критерия Фишера-Снедекора, определяющегося по формуле

Так же проверяют коэффициент корреляции r с помощью t-критерия Стьюдента

С помощью t-критерия Стьюдента оценивают значимость коэффициента регрессии .

Оценим значимость уравнения парной регрессии

, так как , то

Найдем табличное значение F при и числе степеней свободы

и ,

F табличное равно 5,32.

Так как F<F табличного, то уравнение регрессии значимое.

Оценим значимость коэффициента корреляции r

Найдем табличное значение t при и числе степеней свободы

и ,

t табличное равно 2.31.

Так как t<t табличного, то коэффициент корреляции не значимый.

Проверим

> табличного, то значимо.

Проверку полученных данных проведем с помощью MS Excel.

Регрессионная статистика
Множест-ный R	0,3661546
R-квадрат	0,1340692
Нормир-ый R-квадрат	0,0859619
Стандартная ошибка	10,0779
Наблюдения	20

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	283,046837	283,046836	2,7868797	0,1123380
Остаток	18	1828,15316	101,5640646
Итого	19	2111,2

	Коэфф-ты	Станд. ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	21,156493	19,6835157	1,07483302	0,2966467	-20,197039	62,510024
Переменная X 1	0,5116537	0,3064905	1,66939503	0,112338	-0,1322589	1,155566

Размещено на Allbest.ru

лабораторная работа "Парный регрессионный анализ" скачать

Подобные документы

Коэффициент детерминации. Значимость уравнения регрессии
Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Нахождение статочной суммы квадратов и оценка дисперсии остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Расчет средней относительной ошибки аппроксимации.

контрольная работа [261,1 K], добавлен 23.03.2010
Определение коэффициентов корреляции и оценка адекватности регрессионной модели
Определение методом регрессионного и корреляционного анализа линейных и нелинейных связей между показателями макроэкономического развития. Расчет среднего арифметического по столбцам таблицы. Определение коэффициента корреляции и уравнения регрессии.

контрольная работа [4,2 M], добавлен 14.06.2014
Регрессионный анализ. Парная регрессия
Построение регрессионных моделей. Смысл регрессионного анализа. Выборочная дисперсия. Характеристики генеральной совокупности. Проверка статистической значимости уравнения регрессии. Оценка коэффициентов уравнения регрессии. Дисперсии случайных остатков.

реферат [57,4 K], добавлен 25.01.2009
Статистическая надежность регрессионного моделирования
Расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации; определение средней ошибки аппроксимации. Статистическая надежность регрессионного моделирования с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

контрольная работа [34,7 K], добавлен 14.11.2010
Выполнение корреляционного и регрессионного анализа
Связь между случайными переменными и оценка её тесноты как основная задача корреляционного анализа. Регрессионный анализ, расчет параметров уравнения линейной парной регрессии. Оценка статистической надежности результатов регрессионного моделирования.

контрольная работа [50,4 K], добавлен 07.06.2011
Парный регрессионный и корреляционный анализ
Построение поля рассеяния, его визуальный анализ. Определение точечных оценок параметров методом наименьших квадратов. Расчет относительной ошибки аппроксимации. Построение доверительных полос для уравнения регрессии при доверительной вероятности У.

контрольная работа [304,0 K], добавлен 21.12.2013
Решение задач по эконометрике
Проведение корреляционно-регрессионного анализа в зависимости выплаты труда от производительности труда. Построение поля корреляции, выбор модели уравнения и расчет его параметров. Вычисление средней ошибки аппроксимации и тесноту связи между признаками.

практическая работа [13,1 K], добавлен 09.08.2010
Кластерный анализ
Выполнение кластерного анализа предприятий с помощью программы Statgraphics Plus. Построение линейного уравнения регрессии. Расчет коэффициентов эластичности по регрессионным моделям. Оценка статистической значимости уравнения и коэффициента детерминации.

задача [1,7 M], добавлен 16.03.2014
Экономическая интерпретация коэффициента регрессии
Параметры уравнения линейной регрессии. Вычисление остаточной суммы квадратов, оценка дисперсии остатков. Осуществление проверки значимости параметров уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Расчет коэффициентов детерминации и эластичности.

контрольная работа [248,4 K], добавлен 26.12.2010
Уравнения линейной регрессии
Параметры уравнения и экономическое толкование коэффициента линейной регрессии. Расчет коэффициентов детерминации и средних относительных ошибок аппроксимации. Построение структурной формы модели с использованием косвенного метода наименьших квадратов.

контрольная работа [99,2 K], добавлен 27.04.2011

Другие документы, подобные "Парный регрессионный анализ"

весь список подобных работ

скачать работу можно здесь

сколько стоит заказать работу?

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.