Значимость модели в целом (F-тест), Соответствие модели выборочным данным (R2, R2adj), Критерий минимума стандартной ошибки регрессии - Эконометрическое моделирование рынка вторичных трехкомнатных квартир
Значимость построенных уравнений регрессии определяется с помощью критерия Фишера и соответствующей статистики. Если на соответствующем уровне значимости F эмпирическое > F табличное, то гипотеза о незначимости уравнения отвергается.
В EViews-3 автоматически рассчитывается Prob(F-statistic).
Если Prob(F-statistic) < 0.05, то гипотеза о незначимости уравнения отвергается.
Для каждой из построенных моделей значение Prob(F-statistic)=0, т. е. все уравнения являются значимыми.
Соответствие модели выборочным данным (R2, R2adj)
Коэффициент детерминации R2 Показывает, насколько модель близка к исходной выборке. Чем ближе R2 к единице, тем точнее модель. Но при включении в модель новых регрессоров R2 всегда увеличивается, хотя к улучшению качества модели это фактически не приводит.
Чтобы проверить, действительно ли новые вводимые регрессоры делают модель лучше, необходимо вычислять скорректированный коэффициент детерминации R2Adj. Чем ближе R2Adj К R2, тем точнее модель описывает выборку.
Таблица 11. Сравнение коэффициентов детерминации
Модель |
R2 |
R2Adj |
Линейная |
0.79 |
0.78 |
Логарифмическая |
0.78 |
0.76 |
Полулогарифмическая |
0.77 |
0.75 |
Во всех построенных моделях скорректированный и простой коэффициенты детерминации очень близки и друг к другу, и к единице.
Это может свидетельствовать о соответствии полученных моделей данным исходной выборки.
Значения R2Adj И R2 максимальны у линейной модели.
Критерий минимума стандартной ошибки регрессии
Таблица 12. Стандартные ошибки регрессии
Модель |
Стандартная ошибка |
Линейная |
178.16 |
Логарифмическая |
0.13 |
Полулогарифмическая |
0.13 |
Основываясь на перечисленных критериях, можно сделать вывод, что наилучшими характеристиками обладает линейная модель. Она и будет являться конечным результатом данной курсовой работы.
Проверка качества модели по контрольной выборкеДополнительно к уже имеющимся исходным данным была сделана статистическая выборка. Она содержит 32 данных.
Эти данные подставляются в выбранную логарифмическую модель. Прогнозные цены на квартиры, полученные в этой модели, сравниваются с уже имеющимися статистическими данными, и делается вывод о качестве прогноза логарифмической модели.
Для определения ошибки прогноза используется формула:
Т. о. ошибка прогноза продажной цены квартиры в построенной логарифмической модели составляет 6.42 %.
Похожие статьи
-
Логарифмическая модель - Эконометрическое моделирование рынка вторичных трехкомнатных квартир
Начальная логарифмическая модель содержит все 20 имеющихся регрессоров. Таблица 5. Результаты оценки параметров модели 5 Переменная Оценка коэффициента...
-
На этапе моделирования ставится задача построения различных регрессионных моделей продажной цены квартир - линейной, полулогарифмической и...
-
Таблица 9. Результаты коррекции на гетероскедастичность модели 4 Переменная Оценка коэффициента Стандартная ошибка T-статистика Значимость C 6.354841...
-
На этапе верификации необходимо провести проверку качества построенных моделей и выбрать наиболее точную из них. Тест на функциональную форму модели...
-
Таблица 10. Результаты коррекции на гетероскедастичность модели 6 Переменная Оценка коэффициента Стандартная ошибка T-статистика Значимость C 4.344850...
-
Проверка на гетероскедастичность построенных моделей осуществляется в пакете EViews-3 с помощью теста Уайта. В нашем случае его результаты говорят о том,...
-
На этапе идентификации модели проводится ее тестирование и коррекция на гетероскедастичность, после чего каждая из трех полученных моделей...
-
Полулогарифмическая модель - Эконометрическое моделирование рынка вторичных трехкомнатных квартир
Начальная полулогарифмическая модель включает в себя все рассматриваемые регрессоры. Таблица 3. Результаты оценки параметров модели 3 Переменная Оценка...
-
Постановка задачи - Эконометрическое моделирование рынка вторичных трехкомнатных квартир
В данной курсовой работе рассматривается задача построения аналитической формулы средней стоимости квартиры в зависимости от факторов, влияющих на эту...
-
Элементы корреляционного анализа Зависимость между случайными величинами (СВ) X и Y в теории вероятностей и математической статистике описывается, в...
-
Для проведения статистического анализа и эконометрического моделирования рынка вторичных трехкомнатных квартир на основе объявлений о продаже квартир...
-
Введение - Эконометрическое моделирование рынка вторичных трехкомнатных квартир
Эконометрический моделирование рынок стоимость В данной работе методы эконометрического анализа применяются с целью моделирования состояния рынка...
-
Нелинейные модели регрессии - Моделирование в эконометрике
Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. 1. Типы нелинейных моделей: 2. Нелинейные модели линейные по объясняющим переменным и их линеаризация. 3....
-
Постоянство механизмов. Одно из условий, на которое опирается эконометрическое моделирование, состоит в том, что функциональное соотношение не меняется в...
-
Коэффициенты структурной модели могут быть оценены разными способами в зависимости от вида системы одновременных уравнений. Наибольшее распространение...
-
Оценка значимости уравнения регрессии - Регрессионный анализ в экономических исследованиях
Проверить значимость уравнения регрессии - значит установить, соответствует ли математическая модель, выражающая зависимость между переменными,...
-
Построение линейного уравнения парной регрессии
Задача Таблица 1 Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., Среднедневная заработная плата, руб., 1 78 133 2 82...
-
Решение задачи - Основы эконометрики
Требуется: 1. Построить линейное уравнение парной регрессии y по x. 2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции, коэффициент детерминации и...
-
В Металлургическом районе нет четко выраженного единственного центра, близостью к которому можно было бы определять удобство положения дома. Поэтому под...
-
Моделирование тенденции временного ряда - Эконометрическое моделирование финансовых рынков
Распространенным способом моделирования тенденции временного ряда является построение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от...
-
=0,558 Коэффициент множественной корреляции показывает тесную зависимость между анализируемыми признаками. Коэффициент множественной детерминации...
-
1. Определение параметров модели парной линейной регрессии методом наименьших квадратов 2. Оценка тесноты связи между переменными 3. Оценка качества...
-
Из графиков и приведенных в таблицах расчетных данных следует, что фактическое значение доходов от перевозок Y ( результативный признак) отличается от...
-
Построение модели на реальных данных - Ранговый метод оценивания параметров регрессионной модели
Для построения линейной регрессионной модели на основе реальных данных при помощи рангового метода оценивания параметров был выбран достаточно известный...
-
В состав системы эконометрических уравнений входят множество зависимых или эндогенных переменных и множество предопределенных переменных (лаговые и...
-
Тадии парного регрессионного анализа можно представить на следующем рисунке ПОЛЕ КОРРЕЛЯЦИИ Это графическое изображение точек с координатами, которые...
-
Для активизации надстройки "Пакет анализа" необходимо открыть меню "Сервис" и щелкнуть по строке "Надстройки...". В открывшемся меню следует отметить...
-
Экономический корреляционный регрессионный Парная линейная регрессия Парная регрессия характеризует связь между двумя признаками: результативным и...
-
Решение., Оценка параметров уравнения регрессии - Корреляционно-регрессионный анализ
В нашем примере N=5 . Заполняем таблицу для удобства вычисления сумм, которые входят в формулы искомых коэффициентов. I=1 I=2 I=3 I=4 I=5 Xi 0 1 2 4 5 12...
-
Использование в экономических исследованиях методов регрессии и корреляции - Эконометрика как наука
Начальным пунктом эконометрического анализа зависимостей обычно является оценка линейной зависимости переменных. Это объясняется простотой исследования...
-
Зависимость объема выпуска продукции от объема капиталовложений
По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн. руб.) от объема...
-
Общее представление о Металлургическом районе Формирование рынка вторичного жилья Металлургического района г. Челябинска имеет ряд особенностей. Чтобы...
-
Построение модели с помощью логистической регрессии Прежде чем строить логистическую регрессию, необходимо выбрать конечный набор финансовых и...
-
Вычисленное сравним с табличным (критическим) значением при принятом уровне значимости а=0,05 и числе степеней свободы v=n-2=10-2=8. Табличное значение...
-
Компьютерный моделирование информационный экспериментальный При физическом моделировании предполагается физическая однородность объекта и модели, их...
-
Модели пространственной регрессии позволяют определить характер географической взаимосвязи объектов. В основном, используется три вида моделей:...
-
Построим таблицу для уравнения модели: X Y 15 9,2 16 9,87 19 11,88 Построим совмещенный график исходных данных и уравнение модели: После построения линии...
-
Индекс Морана выявил наличие положительной пространственной зависимости в данных. То есть часть наблюдений кластеризуется на территории города по...
-
Важнейшие математические модели обычно обладают важным свойством Универсальности : принципиально разные реальные явления могут описываться одной и той же...
-
Где - ошибка аппроксимации. Подставляем в уравнения регрессии фактические значения х, определим теоретические (расчетные) значения (табл. 2). Найдем...
Значимость модели в целом (F-тест), Соответствие модели выборочным данным (R2, R2adj), Критерий минимума стандартной ошибки регрессии - Эконометрическое моделирование рынка вторичных трехкомнатных квартир