Testarea în Eviews a distribuției rentabilității

1. Testam ipoteza privind diferenta dintre cele doua medii: media rentabilitatii ALR in 2005 si media rentabilitatii in 2006.

Ipotezele testului sunt:

H0: µ2005=µ2006

Ha: µ2005≠µ2006

Testul statistic folosit are forma:

_ _

z= ( x1 – x2)-(µ1- µ2)

Pentru calculul mediei si dispersiei pentru cele doua esantioane vom folosi in Excel : Data Analysis- Descrisptive Statistics

Z Test two samples for means este un procedeu care se aplică în cazul eşantioanelor independente. Prin acest procedeu se testează dacă mediile a două grupe sunt egale.

Variable 1 Range, Variable 2 Range – conţin referinţele la zonele celor două eşantioane. Domeniile indicate pot să aibă numere diferite de cellule.

Hypothesized Mean Difference – conţine valoarea testată pentru diferenţa mediilor. Dacă se indică valoarea 0 (zero), atunci se verifică ipoteza egalităţii mediilor.

Variable 1 Variance (known), Variable 2 Variance (known) – dispersiile celor două populaţii. Acestea se presupun cunoscute. În practică, pentru eşantioane mari, se pot lua valorile dispersiilor de sondaj, dar în această situaţie este preferabil să se aplice un test t decât un test z.

Resultatele sunt explicate în continuare:

P(Z<=z) one-tail : dacă această valoare este mai mică decât pragul de semnificaţie fixat, atunci se poate respinge ipoteza nulă în favoarea ipotezei alternative. Deoarece, în situaţia dată, a doua medie este mai mare, ipoteza alternativă într-un test unilateral este:

H1 : μ1 – μ2 < 0 sau, echivalent, H1 : μ1 < μ2.

Valoarea 0,056557 afişată este mai mare decât valorile α uzuale (0,05 sau 0,01. Prin urmare nu se poate respinge ipoteza nulă .

z Critical one-tail – valoarea critică pentru pragul de semnificaţie α = 0,05

(precizată în dialogul procedurii). Dacă valoarea z calculată este mai mica decât această valoare critică, atunci se accepta H0 .

Pentru exemplul prezentat acest fapt se întâmplă (-1.5843435< 1.644854).

P(Z<=z) two-tail – probabilitatea critică bilaterală, arată care este probabilitatea ca o variabilă să depăşească, în valoare absolută, valoarea calculată. Cu alte cuvinte, probabilitatea ca diferenţa dintre mediile populaţiilor să fie mai depărtată de zero .Dacă această valoare este mai mică decât pragul de semnificaţie fixat, atunci se poate respinge ipoteza nulă în favoarea ipotezei alternative a unor medii diferite: H1 : μ1 ≠μ2.