скачать рефераты
  RSS    

Меню

Быстрый поиск

скачать рефераты

скачать рефератыКурсовая работа: Побудова споживчої функції. Оцінка параметрів системи економетричних рівнянь

Для цього можна також скористатись формулою [1]:

. (2.3)

0,044215142 -1,633365935 -0,681149827
0,675860029 0,474203013 0,212161422
-0,082113835 -0,579581461 -0,234494203
-1,724390542 0,474203013 -0,234494203
0,296873097 -1,42260904 0,435489234
-0,587429745 0,052689224 -2,244444513
0,296873097 -0,579581461 -2,021116701
-0,33477179 -0,579581461 -0,011166391
-1,977048497 -0,790338356 0,435489234
-1,219074632 0,263446119 0,435489234
-0,966416677 -0,158067671 -0,681149827
0,675860029 -0,579581461 0,658817046
0,802189007 -0,158067671 -0,011166391
-1,092745655 0,684959908 0,658817046
0,802189007 -0,790338356 -0,681149827
1,054846962 0,263446119 1,105472671
0,549531052 0,684959908 1,552128295
1,181175939 0,052689224 -0,234494203
1,686491849 1,527987488 -0,234494203

Транспонуємо матрицю  (нормалізовану) в матрицю

0,0442 0,6759 -0,0821 -1,7244 0,2969 -0,5874 0,2969
-1,6334 0,4742 -0,5796 0,4742 -1,4226 0,0527 -0,5796
-0,6811 0,2122 -0,2345 -0,2345 0,4355 -2,2444 -2,0211
-0,3348 -1,9770 -1,2191 -0,9664 0,6759 0,8022 -1,0927
-0,5796 -0,7903 0,2634 -0,1581 -0,5796 -0,1581 0,6850
-0,0112 0,4355 0,4355 -0,6811 0,6588 -0,0112 0,6588
0,8022 1,0548 0,5495 1,1812 1,6865 -0,0821
-0,7903 0,2634 0,6850 0,0527 1,5280 2,7925
-0,6811 1,1055 1,5521 -0,2345 -0,2345 1,7755

Перемножимо матриці  та :

19 1,604138357 1,025534341
1,604138357 19 8,107441683
1,025534341 8,107441683 19


Знайдемо кореляційну матрицю R .

Для знаходження кореляційної матриці R необхідно кожний елемент матриці  помножити на  (у нашому випадку  ):

1 0,084428335 0,053975492
0,084428335 1 0,426707457
0,053975492 0,426707457 1

Знайдемо визначник матриці   ).

Для знаходження  необхідно серед математичних функцій MS Excel знайти функцію “МОПРЕД”. Скориставшись нею, дістанемо:  R = 0,811768312. Оскільки  наближається до нуля, то в масиві пояснюючих змінних може існувати мультиколінеарність.

Прологарифмуємо визначник матриці : -0,208540309.

Обчислимо критерій Пірсона  за формулою [1]:


 (2.9)

 (2.5)

Знайдене значення  порівняємо з табличним значенням , коли маємо  ступенів свободи та при рівні значущості .

Оскільки , то в масиві пояснюючих змінних (продуктивність праці, питомі інвестиції та фондовіддача) мультиколінеарність не існує.

Обчислимо критерій. Для визначення критеріїв необхідно знайти матрицю , яка є оберненою до матриці :

1,007579051 -0,075633144 -0,022111348
-0,075633144 1,228289687 -0,520038033
-0,022111348 -0,520038033 1,223097577

Безпосередньо критерій обчислюється за формулою:

,(2.6)

де  – діагональний елемент матриці .

; (2.7)

; (2.8)

; (2.9)


Обчислен критерії порівнюються з табличним значенням , коли є  ступенів свободи та при рівні значущості .

Визначимо частинні коефіцієнти кореляції .

Частинн коефіцієнти кореляції показують тісноту зв’язку між двома пояснюючими змінними за умови, що всі інші змінні не впливають на цей зв’язок і обчислюються за формулою [1]:

.(2.10)

(2.11)

 (2.12)

(2.13)

Отже, спираючись на здобуті нами значення окремих (частинних) коефіцієнтів кореляції, можна сказати, що зв’язок між фондовіддачею та продуктивністю праці є тісним, якщо не враховувати вплив питомих інвестицій, зв’язок між фондовіддачею та питомими нвестиціями є слабким, якщо не брати до уваги вплив продуктивності праці. Зв’язок між продуктивністю праці та питомими інвестиціями є тісним, якщо не враховувати фондовіддачу.

Визначимо  критерій .

Ці критерії застосовуються для визначення мультиколінеарності двох пояснюючих змінних і обчислюються за формулою [1]:

.(2.14)

;(2.15)

;(2.16)

;(2.17)

Обчислені критерії порівнюються з табличним значенням , коли маємо  ступенів свободи та при рівні значущості .

Оскільки , то продуктивність прац та фондовіддача є відповідно мультиколінеарними між собою; , , тому відповідно продуктивність праці та питомі інвестиції не є мультиколінеарними між собою.

Страницы: 1, 2, 3, 4


Новости

Быстрый поиск

Группа вКонтакте: новости

Пока нет

Новости в Twitter и Facebook

  скачать рефераты              скачать рефераты

Новости

скачать рефераты

© 2010.