Proiect Econometrie

Domeniu: Economie

Conține 4 fișiere: doc, jpg, wf1

Pagini : 5 în total

Cuvinte : 561

Mărime: 242.72KB (arhivat)

Publicat de: Alistar Costache

Puncte necesare: 8

Profesor îndrumător / Prezentat Profesorului: Solomon Gabriel

in EViews 4.1 Universitatea Romano-Americana Facultatea de Informatica Manageriala

Descarcă acum

Cuprins Extras Bibliografie Preview

Cuprins

1. Dreapta de regresie si interpretarea rezultatul
2. Eroarea standard a regresiei (interpretare)
3. Folosind un prag de semnificatie =0.05 se testeaza ipoteza conform careia exista o legatura intre x si y (interpretare)
4. Coeficientul de determinare (interpretare)
5. Valoarea statisticii F (interpretare)
6 Statistica Durbin-Watson. (interpretare)

Extras din referat

Output(EViews):

Grafic(EViews):

1. Modelul .

Dreapta de regresie este , unde a=1.991132, b=6.497996

Deci .

Panta dreptei 6.497996 ne sugereaza ca pentru o crestere cu o unitate a x-ului, y inregistreaza o crestere de 6.497996 u.m.

Punctul de interceptie este 1.991132 este punctul in care dreapta de regresie intersecteaza axa Oy.

Ca regula generala, nu putem determina valoarea lui pentru o valoare x care are o valoare mult prea diferita de valorile din esantion corespunzatoare lui x.

2. Pentru fiecare valoare a lui x se calculeaza ( ) si pentru fiecare obtinut se face diferenta . Atunci SSR (Sum of Square of Residuals) = = .

Eroarea standard a regresiei: , adica:

= 1.626041/(155-2) =0.103091.

Cea mai mica valoare pe care o poate lua este 0, atunci cand SSR = 0 ( cand toate punctele se afla pe linia de regresie). Deci cu cat este mic cu atat valoarea este mai putin departata de dreapta de regresie si se poate face o previziune mai buna.

Interpretarea valorii lui se face comparand-o cu variabila dependenta y, mai exact cu media esantionului . Deoarece =0.103091 si =1.249434 trebuie sa admitem ca eroarea standard a regresiei nu este foarte mica. Pe de alta parte, nu este nici un numar mare. Deoarece nu este predefinita o limita superioara a lui nu putem evalua modelul pe baza lui .

3. Construirea statisticii Student

Consideram ipotezele:

H0: =0

H1: 0

Daca ipoteza nula H0 este adevarata, nu exista o legatura liniara intre pretul de licitatie si numarul de km de la bordul masinilor vandute.

Deviatia standard a lui b este: sb= 0.007476.

Valoarea testului statistic este: t= =

Deci t=869.1562

Regiunea critica este t < -1,984 sau t > 1,984

Deoarece valaorea testului statistic t = -13.49465 cu o p-valoare de 0.0000(probabilitate) rezulta ca exista o relatie liniara evidenta(deoarece probabilitatea este mai mica de 5% respingem ipoteza nula, ceea ce inseamna ca x are influenta semnificativa asupra lui y).

4. R2 =

Deci R2 =0.999798

Aceasta statistica arata ca 99,97% din variatia y-ului este explicata de variatia x-ului. In general, daca R2 are o valoare mare, intensitatea legaturii este mare. Coeficientul de determinare intareste concluzia de la punctul anterior conform caruia exista o relatie liniare evidenta.

5. Valoarea statisticii test F este destul de mare (755432.5), iar Prob(F-statistic) este foarte mic (0.000000) rezulta ca folosind testul F putem accepta ca modelul de regresie este bun.

6. Statistica DW- Deoarece valoare obtinuta este de 2.239165 apropiata de valoarea 2 putem spune ca nu avem autocorelare a erorilor.(Statistica Durbin-Watson este un test statistic utilizat pentru a detecta prezenta autocorelatiei reziduurilor in analiza regresiei. Daca et este reziduul asociat unei observatii la timpul t, atunci testul statistic este . Valoarea 2 indica o necorelarea a reziduurilor. Valori mai mici ale lui d arata ca erorile succesive ale termenilor sunt in medie apropiate una de cealalta, sau pozitiv corelate. Valori mari ale lui d indicate arata ca erorile succesive ale termenilor sunt in medie departate una de cealalta, sau negativ corelate).