Применение Eviews при построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии

Размещено на http://www.allbest.ru/

Применение Eviews при построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии

1. В Excel исходные данные должны быть организованны таким образом, чтобы в каждой колонке были представлены данные по соответствующей переменной. Имена переменных набираются латинскими буквами. Файл необходимо сохранить в формате Excel 5,0/95. Введем обозначения y (зависимая) - потребительские расходы в расчете на душу населения, тыс. руб., x (независимая) - средняя заработная плата и выплаты социального характера, тыс. руб.

2. Создаем рабочий файл для импортирования исходных данных из Excel в Eviews, работая с диалоговым окном File/New/Workfile (рис. 1), далее выбираем: Procs/Import/Read Text- Lotus-Excel.

Рисунок 1

корреляция регрессия матрица интервал

Далее в открывшемся окне находим и выбираем файл Excel с исходными данными (файл не должен в этот момент использоваться другими программами), осуществляя импорт исходных данных в workfile. В следующем открывшемся диалоговом окне нужно указать адрес ячейки, в которой записаны данные первого по счету наблюдения и число переменных в рассматриваемом примере (рис. 2). Если все выполнено правильно в окне workfile должны появится имена переменных, а также констатнта (с) и остатки (resid) (рис. 3).

Рисунок 2

Рисунок 3

4.Значения описательных статистик находим следующим образом: в окне workfile выделяем переменные, щелкаем мышкой по выделенной части и выбираем Open/As Group. Открывается окно с исходными данными (рис. 4). Новую группу можно сохранить, выбрав опцию Name. Для просмотра описательных статистик View/Descriptive Stats/CommonSample (рис. 5).

Рисунок 4

Рисунок 5

Результат представлен на рисунке 6.

Рисунок 6

5.В окне workfile для построения поля корреляции необходимо выбрать следующие пункты меню: View/Graph/Scatter/Simple Scatter (рис. 7). Полученный в результате график представляет собой поле корреляции результативного и факторного признаков (рис. 8).

Рисунок 7

Рисунок 8

6.В окне Workfile выбрать: /View/Correlation/. Полученная таблица - корреляционная матрица, в которой отражено значение коэффициента парной корреляции результативного и факторного признаков(рис. 9).

Рисунок 9

7.В диалоговом окне описать в общем виде искомое уравнение: LS X C Y <Enter> (метод наименьших квадратов LS - эндогенная переменная, константа, экзогенная переменная), или выбрать в строке главного меню Eviews: Quick/Estimate Equation/ X C Y. В открывшемся окне должны быть переменные: зависимая переменная, применяемый метод, число наблюдений, параметры уравнения регрессии, стандартные ошибки, значения t - статистик и соотвтствующие им вероятности, значение R² и ряд других показателей (рис. 10).

Рисунок 10

8, 9. Результаты выполнения п. 7 позволяют оценить статистическую значимость параметров уравнения регрессии и объяснить полученное значение R².

10. Для построения эмпирической линии регрессии в окне workfile выделить группу переменных и выбрать: View/Graph/Scatter/Scatter With Regression/. В промежуточном окне (рис. 11) необходимо нажать <OK>. Полученный график (рис. 12) - эмпирическая линия регрессии. Чтобы построить теоретическую (подогнанную) линию регрессии, необходимо найти теоретические (вычисленные с помощью уравнения регрессии) значения результативного признака. Для этого открыть окно с параметрами уравнения регрессии, далее выбрать Forecast (рис. 13). Появится окно (рис. 14)в котором добавилась новая переменная Xf (прогнозное, (теоретическое, выровненное) значение переменной x). Затем, выделив все переменные (включая теоретическое значение результативного признака), в командной строке записать SCAT X Y Xf. Полученный график (рис. 15) - теоретическая (подогнанная) линия регрессии.

Рисунок 11

Рисунок 12

Рисунок 13

Рисунок 14

Рисунок 15

11. Данная операция возможна только в том случае, если ей предшествует построение регрессионного уравнения. В окне Workfile можно дважды щелкнуть на переменной Resid (рис. 16). Далее выбрать: VIEW/LINE GRAPH/, ли открыв окно с параметрами уравнения регрессии, выбрав VIEW/ACTUAL, FITTED…/ACTUAL, FITTED… TABLE . Результат представлен на рис. 17. Другой вариант вывода (фактические, предсказанные значения переменных, остатки, графики остатков) - рис. 18.

Рисунок 16

Рисунок 17

Рисунок 18

12. Для нахождения границ доверительного интервала в командной строке необходимо указать:

GENR XK = 5*1.05

GENR YFK = 4.53+2.77*XK

GENR h = ((1+0.25^2)/1.6957^2)^0.5

GENR Cl = 2.31*(1.07/10^0.5)*h

В результате искомые границы определяются следующим образом:

YFK+-Cl, т. е. от YFK+Cl до YFK-Cl (см. рис. 19).

Рисунок 20

Размещено на Allbest.ru