Ros «Эконометрика» пәні бойынша Тақырыбы
жүктеу/скачать 147,36 Kb.
|
рос 2Назерке Назыкен Дарын (1) (1)
- Бұл бет үшін навигация:
- Регрессия теңдеуі
- Аппроксимацияның орташа қателігі.
- Икемділік коэффиценті
- Жиынтық корреляция коэффициенттері
- Фишер критерийі Фишер критерийі (F-критерий, φ* — критерий
- Фишердің - критерийінің
- Қолданылған әдебиеттер
Х пен У мәндері [3], [4], [5].
Х1 бізде рубльдің курсы, Х2 азық түлік, Х3 тұрғын үй қызметтері және отынның басқа түрлері, Х4 тауарлар мен қызметтер факторларын алу арқылы ары қарай есептедік. Х1- тің орташа мәні- 5,92; Х2- ің орташа мәні- 9,58; Х3- тің орташа мәні-8,19; Х4- тің орташа мәні-9,00 Y- тің орташа мәні-8,975;
Олардың көбейтіндісінің орташа мәні (х1у,х2у,х3у,х4у) – 55,47; 122,09; 90,64;107,91;-ға тең. Енді ковариацияны келесі тәсілмен есептейміз: . = КОВАРИАЦИЯ.Г (массив1; массив2) арқылы у пен х факторларының арасындағы өсуі не кемуі ковариация функциясы арқылы анықтадық. Қарастырылып отырған барлық функциялар келесі дәлелдерді қабылдайды: массив1-деректердің жалпы жиынтығы болып табылатын сандық типтегі деректерді қамтитын бірінші массивті немесе ұяшықтар ауқымын сипаттайтын міндетті аргумент (функциялары үшін) КОВАРИАЦИЯ.Г және КОВАР) немесе іріктеу (функциясы үшін КОВАРИАЦИЯ.В); массив2-екінші массивті немесе сандық мәндері бар ұяшықтар ауқымын сипаттайтын міндетті аргумент (жалпы жиынтық немесе есептеу үшін функцияны таңдауға байланысты үлгі). Ковариацияның оң мәні х және у факторларының арасындағы тура байланысты біліреді, яғни , х өссе у-те өседі, х кемісе у-те кемиді. Біздің жағдайда ковариация оң мәнге ие. Регрессия теңдеуі Келесі қадам – регрессия теңдеуін құру. Оны құру үшін біз =ЛИНЕЙН формуласын еңгізіп мәнін табамыз.
Осы параметрлерді анықтау арқылы біз мынадай регрессия теңдеуін аламыз: Y есеп = 6,4 - 1,25*x1 + 0,02*x2 - 0,03*x3 + 1,12*x4. Яғни, осы регрессия теңдеуі арқылы біз инфляцияның рубль, азық түлік, тұрғын үй қызметтері және отынның басқа түрлері, тауарлар мен қызметтер жылдық мөлшерлемеге байланысты екенін анықтаймыз. Аппроксимацияның орташа қателігі.
Яғни, А орта = 0,0019 Егер орташа қателіктің мәні 5-7% аралығында жатса, бұл модельдің сапасының жақсы екендігін көрсетеді. Егер мәні 8 – 10% аралығында болса, қателік жоғарырақ болса да, қолдануға болатынын білдіреді[6]. = 0,0019% - мәні кіші болғандықтан, бұл теңдеуді регрессия ретінде қолданған жөн. Икемділік коэффиценті Келесі қадам ретінде біз факторладың нәтижеге ықпалын сондай-ақ икемділіктің орташа коэффициенттерінің көмегімен де анықтауға болады. Бұл барлық факторларды бірге алғандағы икемділік коэффиценті:
Көріп отырғанымыздай, тек екі фактор оң мән болып шықты.
Яғни, тауарлар мен қызметтердің 1% - ға артуы орта есеппен инфляцияның 1,120% - ға,ал азық-түлік тиісінше 0,024% - ға өсуіне әкеледі. Осылайша, X2 және Х4 факторының әсері X1 және Х3-тен жоғары. Жиынтық корреляция коэффициенттері Бірақ бұл жолы біз соңғы нәтижені салыстырып, нақты қортынды жасау үшін жиынтық регрессияны екірет есептеп шығарамыз. Осыған байланысты оларды матрица арқылы мәнін табамыз.
–фактораралық корреляция матрицасының анықтауышы.
Жиынтық корреляция коэффициенттерін табу үшін біз mopred функциясын қолданамыз =МОПРЕД(P33:S36).
Бұл коэффициент барлық факторлар жиынтығының нәтижемен тығыз байланыста екендігін көрсетеді. Жиынтық детерминацияның түзетілмеген коэффициенті
Фишер критерийі Фишер критерийі (F-критерий, φ* — критерий, ең кіші маңызды айырмашылық критерийі) - екі Вариациялық қатардың дисперсияларын салыстыру үшін, яғни дисперсиялық талдауды орнатуда топтық орталар арасындағы маңызды айырмашылықтарды анықтау үшін пайдаланылатын постериорлық статистикалық критерий. Фишердің - критерийінің нақты мәні жиынтық регрессия теңдеуінің статистикалық маңызын көрсетеді:
болып шықты. Яғни, алынған мән кездейсоқ емес, ол нақты факторлардың ықпалының негізінде қалыптасты. Және де F-част «таза» регрессия коэффициенттерінің маңыздылығын бағалайды. Фишердің дербес -критерийінің көмегімен регрессия теңдеуінің құрамына факторын -ден кейін немесе фактора факторын -ден кейін енгізу мәселесін бағалаймыз:
Көріп отырғанымыздай, F(Х1) және F(Х3) < F(tab), сондықтан оларды фактор ретінде қабылдаудың мағынасы жоқ. Жаңа модель Ал егер тек екі қалған фактор бойынша алатын болсақ, жалпы жиынтық регрессия модельі статистикалық маңызы өте жоғары. Сондықтан біз Х2 және Х4 бойынша жаңа модель жасаймыз.
Енді осы жаңа модельде біз оның алдында қолданған операцияларды орындаймыз, яғни біз ковариация мен коррелияцияны табамыз, сосын =Линейн функциясын орындаймыз.
Сызықтық регрессия теңдеуін және оның графигін құру ғана қалады. y = -0,245 - 0,038*x2 + 1,065*x4 Қорытынды Жұмыс кезеңінде жұптық сызықтық регрессия таңдалды. Оның параметрлері ең кіші квадраттар әдісімен бағаланады. Теңдеудің статистикалық маңыздылығы, детерминация коэффициенті мен Фишер критерийі арқылы тексеріледі. Зерттелетін жағдайда у жалпы өзгергіштігінің 87.2%-ы x өзгеруімен түсіндірілетіні анықталды, сонымен қатар модель параметрлері статистикалық маңызды екендігі анықталды. Модель параметрлерін экономикалық интерпретациялау мүмкін – х 1 бірлікке ұлғайтуы у орташа 10.076 бірлікке ұлғаюына әкеледі. Аппроксимацияның орташа мәнінің үлкен екенін графикті көру арқылы көз жеткіздік. Корреляцияның сызықты коэффиценті 0,9 <= rxy<= 0,99 болғандықтан зерттелетін қасиеттер арасында функционалдық тәуелділік өте күшті болды. Яғни, біз құрған модельді ешбір қосымша статистикалық деректерсіз пайдалануға болады. Фишердің F критерийінің нaқты мәні 27.25-ке тең болды. болғандықтан, регрессия теңдеуінің статистикалық маңызы жоғары. Аппроксимацияның орташа мәні 22,45% үлкен екенін графикті көру арқылы көз жеткіздік. Стьюденттің -критерийінің нақты мәні 5.22 болды. болғандықтан параметрінің статистикалық мәні жоғары. болмағандықтан a параметрінің маңыздылығы жоқ. b параметрі үшін сенім интервалы [4.73 ; 15.42] болды. а параметрі үшін сенім интервалы [-82.36 ; -18.89] болды. Стьюденттің -критерий мен Фишердің -критерийінің арасында байланыс болғандықтан регрессия параметрлерінің статистикалық маңызы мен байланыс тығыздығының көрсеткішін өте жақсы екенің көрсетті. Осы жұмысты қорытындылай келе, құрылған экономикалық модель арқылы біз Қазақстандағы инфляцияға рубльдің қалай әсер ететінін нақты көз жеткіздік. Кей жылдары біздің теңгеміз тек шартты түрде рубльмен байланысса, 2019 жылдан кейін біздің нарық тікелей Ресей рубльіне бағынышты болып қалды. Әлемде болып жатқан соңғы оқиғалар, көршілес жатқан бізге, әсерін тигізіп, біздің нарыққа өзгерістерге әкелді. Бұл, әрине, қуантатын жағдай емес. Теңгеміздің құнсыздануы, рубльге бағынышты болу Қазақстанға тек кері әсерін тигізетінін ұмытпау керек. Қолданылған әдебиеттер https://kk.wikidea.ru/wiki/Regression_analysis Людвиг фон Мизес: «Теория денег и кредита», 2020 https://online.zakon.kz/Document/?doc_id=36378707&pos=8;-109#pos=8;-109 https://bankchart.kz/spravochniki/indikatory_rynka/inflation_index https://new.stat.gov.kz/industries/economy/prices/ О.И. Хайруллина, О.В. Баянова: ЭКОНОМЕТРИКА: БАЗОВЫЙ КУРС, 2019 Официальные обменные курсы иностранных валют в среднем за период с 2013 по 2023 годы (НБ РК) (zakon.kz) СЕМИНАР 10 Жиынтық регрессия.word жүктеу/скачать 147,36 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|