Авторегрессионная схема

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 19 Февраля 2013 в 20:43, курсовая работа

Краткое описание

Целью работы является установление наличия значимого влияния социально-экономических условий жизни на изменение численности населения.
Для достижения цели в работе были поставлены следующие задачи:
изучение теоретических основ как социально-экономических условий населения, так и его численности, выделение факторов, их определяющих;
анализ имеющихся данных по Финляндии, построение эконометрической модели;
тестирование полученной модели;
внесение изменений при необходимости.

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ И СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ 4
2. ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 8
2.1 АНАЛИЗ ИСХОДНОЙ МОДЕЛИ НА СООТВЕТСТВИЕ ПРЕДПОСЫЛКАМ МНК 8
2.2 АНАЛИЗ УЛУЧШЕННОЙ МОДЕЛИ 10
2.3 АВТОРЕГРЕССИОННАЯ СХЕМА КАК МЕТОД УСТРАНЕНИЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИИ 11
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 13
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 14

Вложенные файлы: 1 файл

курсач.docx

— 2.55 Мб (Скачать файл)

 

 

Приложение 3 Удаление незначимых переменных из модели

 

Dependent Variable: Y

   

Method: Least Squares

   

Date: 02/12/13   Time: 01:06

   

Sample: 1975 2011

   

Included observations: 37

   
         
         

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

         
         

C

12.04972

0.192486

62.60064

0.0000

X1

-7.06E-11

1.45E-11

-4.872542

0.0000

X3

0.136213

0.023192

5.873335

0.0000

         
         

R-squared

0.770675

Mean dependent var

12.27838

Adjusted R-squared

0.757186

S.D. dependent var

1.088867

S.E. of regression

0.536552

Akaike info criterion

1.670298

Sum squared resid

9.788195

Schwarz criterion

1.800913

Log likelihood

-27.90052

Hannan-Quinn criter.

1.716346

F-statistic

57.13072

Durbin-Watson stat

0.497849

Prob(F-statistic)

0.000000

     
         
         

 

 

 

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

 
         
         

F-statistic

39.16416

Prob. F(1,33)

0.0000

Obs*R-squared

20.08024

Prob. Chi-Square(1)

0.0000

         
         
         

Test Equation:

     

Dependent Variable: RESID

   

Method: Least Squares

   

Date: 02/12/13   Time: 13:01

   

Sample: 1975 2011

   

Included observations: 37

   

Presample missing value lagged residuals set to zero.

         
         

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

         
         

C

-0.041338

0.132288

-0.312485

0.7566

X1

5.19E-12

9.98E-12

0.519665

0.6068

X3

0.003073

0.015926

0.192931

0.8482

RESID(-1)

0.741143

0.118429

6.258127

0.0000

         
         

R-squared

0.542709

Mean dependent var

-1.32E-16

Adjusted R-squared

0.501137

S.D. dependent var

0.521435

S.E. of regression

0.368291

Akaike info criterion

0.941917

Sum squared resid

4.476051

Schwarz criterion

1.116070

Log likelihood

-13.42546

Hannan-Quinn criter.

1.003314

F-statistic

13.05472

Durbin-Watson stat

1.914917

Prob(F-statistic)

0.000009

     
         
         

 

 

 

 

 

Heteroskedasticity Test: White

 
         
         

F-statistic

2.445086

Prob. F(5,31)

0.0559

Obs*R-squared

10.46470

Prob. Chi-Square(5)

0.0631

Scaled explained SS

5.575125

Prob. Chi-Square(5)

0.3498

         
         
         

Test Equation:

     

Dependent Variable: RESID^2

   

Method: Least Squares

   

Date: 02/12/13   Time: 13:01

   

Sample: 1975 2011

   

Included observations: 37

   
         
         

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

         
         

C

0.304678

0.194385

1.567396

0.1272

X1

4.61E-11

3.40E-11

1.357744

0.1843

X1^2

-3.81E-21

1.54E-21

-2.468787

0.0193

X1*X3

1.09E-11

5.05E-12

2.164813

0.0382

X3

-0.052734

0.046798

-1.126850

0.2685

X3^2

0.002649

0.002623

1.009901

0.3204

         
         

R-squared

0.282830

Mean dependent var

0.264546

Adjusted R-squared

0.167157

S.D. dependent var

0.301268

S.E. of regression

0.274937

Akaike info criterion

0.402847

Sum squared resid

2.343309

Schwarz criterion

0.664077

Log likelihood

-1.452675

Hannan-Quinn criter.

0.494943

F-statistic

2.445086

Durbin-Watson stat

1.359347

Prob(F-statistic)

0.055886

     
         
         

 

 

Приложение 4 Авторегрессионная схема как метод устранения автокорреляции в модели

 

Dependent Variable: Y-0.7510755*Y(-1)

 

Method: Least Squares

   

Date: 02/12/13   Time: 01:07

   

Sample (adjusted): 1976 2011

   

Included observations: 36 after adjustments

 
         
         

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

         
         

C

3.051403

0.072489

42.09494

0.0000

X1-0.7510755*X1(-1)

-5.58E-11

2.18E-11

-2.564900

0.0151

X3-0.7510755*X3(-1)

0.061024

0.036022

1.694054

0.0997

         
         

R-squared

0.198673

Mean dependent var

2.993018

Adjusted R-squared

0.150108

S.D. dependent var

0.362377

S.E. of regression

0.334074

Akaike info criterion

0.724744

Sum squared resid

3.682970

Schwarz criterion

0.856704

Log likelihood

-10.04540

Hannan-Quinn criter.

0.770802

F-statistic

4.090852

Durbin-Watson stat

1.441937

Prob(F-statistic)

0.025874

     
         
         

 

 

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

 
         
         

F-statistic

2.229066

Prob. F(2,31)

0.1246

Obs*R-squared

4.526260

Prob. Chi-Square(2)

0.1040

         
         
         

Test Equation:

     

Dependent Variable: RESID

   

Method: Least Squares

   

Date: 02/12/13   Time: 13:37

   

Sample: 1976 2011

   

Included observations: 36

   

Presample missing value lagged residuals set to zero.

         
         

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

         
         

C

-0.017598

0.070801

-0.248556

0.8053

X1-0.7510755*X1(-1)

9.89E-12

2.15E-11

0.459772

0.6489

X3-0.7510755*X3(-1)

-0.001205

0.035973

-0.033495

0.9735

RESID(-1)

0.181173

0.178351

1.015824

0.3176

RESID(-2)

0.275474

0.179659

1.533314

0.1353

         
         

R-squared

0.125729

Mean dependent var

3.99E-16

Adjusted R-squared

0.012920

S.D. dependent var

0.324388

S.E. of regression

0.322286

Akaike info criterion

0.701490

Sum squared resid

3.219912

Schwarz criterion

0.921423

Log likelihood

-7.626819

Hannan-Quinn criter.

0.778253

F-statistic

1.114533

Durbin-Watson stat

1.773563

Prob(F-statistic)

0.367415

     
         
         

 

Heteroskedasticity Test: White

 
         
         

F-statistic

1.353648

Prob. F(5,30)

0.2694

Obs*R-squared

6.626822

Prob. Chi-Square(5)

0.2499

Scaled explained SS

4.225335

Prob. Chi-Square(5)

0.5175

         
         
         

Test Equation:

     

Dependent Variable: RESID^2

   

Method: Least Squares

   

Date: 02/12/13   Time: 13:38

   

Sample: 1976 2011

   

Included observations: 36

   
         
         

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

         
         

C

0.145412

0.031224

4.657123

0.0001

X1-0.7510755*X1(-1)

-2.66E-11

2.28E-11

-1.164891

0.2532

(X1-0.7510755*X1(-1))^2

1.07E-21

2.99E-21

0.358540

0.7225

(X1-0.7510755*X1(-1))*(X3-0.7510755*X3(-1))

-1.28E-12

7.54E-12

-0.169469

0.8666

X3-0.7510755*X3(-1)

0.035961

0.020474

1.756447

0.0892

(X3-0.7510755*X3(-1))^2

-0.009400

0.005086

-1.848187

0.0745

         
         

R-squared

0.184078

Mean dependent var

0.102305

Adjusted R-squared

0.048091

S.D. dependent var

0.127819

S.E. of regression

0.124707

Akaike info criterion

-1.174683

Sum squared resid

0.466557

Schwarz criterion

-0.910763

Log likelihood

27.14429

Hannan-Quinn criter.

-1.082568

F-statistic

1.353648

Durbin-Watson stat

2.643981

Prob(F-statistic)

0.269443

     
         
         

 

 


Информация о работе Авторегрессионная схема