Множественная регрессия в эконометрических расчетах - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №1

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №2

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №3

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №4

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №5

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №6

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №7

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №8

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №9

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №10

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №11

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №12

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №13

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №14

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №15

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №16

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №17

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №18

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №19

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №20

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №21

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №22

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №23

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №24

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №25

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №26

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №27

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №28

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №29

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №30

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №31

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №32

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №33

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №34

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №35

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №36

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №37

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №38

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №39

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №40

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №41

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №42

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №43

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №44

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №45

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №46

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №47

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №48

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №49

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №50

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №51

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №52

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №53

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №54

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №55

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №56

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №57

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №58

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №59

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №60

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №61

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №62

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №63

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №64

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №65

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №66

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №67

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №68

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №69

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №70

Множественная регрессия в эконометрических расчетах, слайд №71

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Множественная регрессия в эконометрических расчетах. Доклад-сообщение содержит 71 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ в эконометрических расчетах

Слайд 2

Описание слайда:

ВАЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ При использовании парной регрессии предполагается, что влиянием других факторов на результат можно пренебречь (сделать их неизменными) В реальной практике экономические данные зафиксировать не удается и чистое влияние двух переменных друг на друга выделить нельзя, поэтому используется множественная регрессия, дополнительные факторы вводят в модель

Слайд 3

Описание слайда:

СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ Решение задач оценки объема спроса, доходности акций плановых издержек макроэкономических прогнозов

Слайд 4

Описание слайда:

Цель применения Построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности на результат, а также совокупное воздействие их на моделируемый показатель

Слайд 5

Описание слайда:

Основные предпосылки модели множественной регрессии Математическое ожидание всех εi равно нулю для всех наблюдений; Дисперсии всех εi постоянны и равны; εi – независимы друг от друга и от х1…хр; εi – имеют распределение Гаусса N(0;σ²); Модель линейна относительно параметров ß1 … ßр; Между х1…хр отсутствует строгая линейная связь (нет мультиколлинеарности факторов);

Слайд 6

Описание слайда:

Слайд 7

Описание слайда:

Слайд 8

Описание слайда:

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

Остатки случайны

Слайд 11

Описание слайда:

Графический анализ остатков Остатки не являются случайными величинами

Слайд 12

Описание слайда:

Графический анализ остатков Остатки не являются случайными величинами

Слайд 13

Описание слайда:

НУЖНО Применить другую функцию или Добавить информации , пока остатки не станут случайными

Слайд 14

Описание слайда:

УРАВНЕНИЕ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ По МНК вектор оценок параметров модели регрессии находится по формуле: Значимость уравнения подтверждается коэффициентом детерминации Критерий значимости Фишера, n – число наблюдений, m – число параметров в модели регрессии (число коэффициентов регрессии):

Слайд 15

Описание слайда:

МАТРИЦЫ Х ,У, А и Е

Слайд 16

Описание слайда:

СКОРРЕКТИРОВАННЫЙ R² Чтобы получить более объективную оценку качества уравнения регрессии R² корректируют на количество наблюдений и факторов

Слайд 17

Описание слайда:

Доверительные интервалы для среднего значения Y и индивидуального значения Уi в случае множественной регрессии

Слайд 18

Описание слайда:

МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ УРАВНЕНИЯ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ Метод исключения (отсев фактора из полного набора) Метод включения (введение нового фактора) Шаговый регрессионный анализ (исключение введенного ранее фактора)

Слайд 19

Описание слайда:

ОТСЕВ ФАКТОРОВ 1 путь. Проводится по показателям не парной , а частной корреляции, которые в чистом виде оценивают взаимосвязь между фактором и результатом. Строится матрица частных коэффициентов корреляции 2 путь. По критерию Стьюдента из уравнения исключаются те факторы, у которых значение критерия меньше табличного

Слайд 20

Описание слайда:

ЧАСТНЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ Позволяет установить степень «чистого» влияния факторного признака на результативный признак, при условии, что остальные факторы не влияют, изменяется от 0 до 1, не может быть больше по величине коэффициента множественной корреляции. Где R²k – коэффициент множественной детерминации между у и х1…хк; R²k-1 – коэффициент множественной детерминации между у и х1…хк-1;

Слайд 21

Описание слайда:

ЧАСТНЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ Если парный коэффициент корреляции между х и у больше частного коэффициента корреляции между х и у, то существует фактор, усиливающий влияние х на у, если наоборот, то существует фактор, ослабляющий это влияние

Слайд 22

Описание слайда:

СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ Отбор факторов Выбор вида уравнения

Слайд 23

Описание слайда:

ОТБОР ФАКТОРОВ Факторы, включаемые в модель должны удовлетворять требованиям: Быть количественно измеримы или задаваться фиктивными переменными Не должны быть коррелированы между собой (отсутствие мультиколлинеарности)

Слайд 24

Описание слайда:

ОТБОР ФАКТОРОВ Включаемые в модель факторы должны объяснять вариацию зависимой переменной R2 – доля объясненной вариации зависимой переменной за счет влияния факторов модели (1-R2) – остаточная дисперсия S2 При дополнительном включении в регрессию фактора R2 должен расти, а S2 уменьшаться Насыщение модели лишними факторами не снижает S2,но и приводит к статистической незначимости параметров регрессии

Слайд 25

Описание слайда:

ИССЛЕДОВАНИЕ МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТИ Наличие существенной связи между факторами –мультиколлинеарности факторов - ведет к ненадежности оценок уравнения регрессии и прогнозов на их основе. Для оценки её наличия используют определитель матрицы парных линейных коэффициентов корреляции между факторами, например для 3 факторов: Чем ближе значение определителя к нулю, тем сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежней результаты множественной регрессии

Слайд 26

Описание слайда:

Проверка гипотезы о независимости факторов – отсутствии мультиколлинеарности H0: Det|R|=1, то есть мультиколлинеарности нет H1:Det|R|=0 , то есть она есть Если χ²расч>χ²(α;0,5(m(m-1)), то H0 отклоняется и мультиколлинеарность факторов доказана Χ²расч=[n-1-(1/6)(2m+5)lgDetR]

Слайд 27

Описание слайда:

УСТРАНЕНИЕ МУЛЬТИКОЛИНЕАРНОСТИ Исключение из модели наиболее мультиколлинеарных факторов (строят множественную регрессию относительно каждого фактора и исключают фактор с максимальным R2) Преобразование факторов через их объединение или изменение (Δ) Совмещенные уравнения регрессии (при коэффициенте регрессии стоит не один, а произведение факторов) Использование уравнений регрессии приведенной формы

Слайд 28

Описание слайда:

РАНЖИРОВАНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ Х ПО МЕРЕ ИХ ВЛИЯНИЯ НА У (если переменные Х имеют разные единицы измерения ) на основе коэффициентов эластичности: и стандартизированных коэффициентов регрессии:

Слайд 29

Описание слайда:

ПРОВЕРКА ЗНАЧИМОСТИ Хj На основе t-критерия Стьюдента тогда оценка параметра модели при хj отлична от нуля с вероятностью 1-а

Слайд 30

Описание слайда:

Измерение системного эффекта на основе уравнения регрессии В науке принято изучать влияние не отдельных факторов, а целостные системы факторов и результатов. Влияние системы не сводится к арифметической сумме влияний каждого фактора в отдельности, так как возникает «системный эффект» - синергия

Слайд 31

Описание слайда:

Влияние системного эффекта

Слайд 32

Описание слайда:

ПРИМЕРЫ

Слайд 33

Описание слайда:

Слайд 34

Описание слайда:

Слайд 35

Описание слайда:

ПРИМЕРЫ

Слайд 36

Описание слайда:

Слайд 37

Описание слайда:

МОРАЛЬ

Слайд 38

Описание слайда:

Слайд 39

Описание слайда:

ВЫВОД И МОРАЛЬ

Слайд 40

Описание слайда:

Слайд 41

Описание слайда:

Слайд 42

Описание слайда:

Слайд 43

Описание слайда:

Слайд 44

Описание слайда:

Слайд 45

Описание слайда:

ВЫВОД И МОРАЛЬ

Слайд 46

Описание слайда:

Свойства ξ

Слайд 47

Описание слайда:

Показатель ξ

Слайд 48

Описание слайда:

ВЫБОР ФОРМЫ УРАВНЕНИЯ Чаще всего используются линейная и степенная функция Чем сложнее функция, тем больше нужно данных Использование более сложных уравнений не позволяет осуществить экономическую интерпретацию коэффициентов, это делает их использование менее привлекательным

Слайд 49

Описание слайда:

Смысл коэффициентов линейной модели В линейной регрессии свободный член не имеет смысла, коэффициент регрессии означает как в среднем измениться у, если хi измениться на единицу, а другие факторы будут неизменны

Слайд 50

Описание слайда:

Смысл коэффициентов степенной модели Коэффициенты при х являются коэффициентами эластичности и показывают на сколько % измениться у, если хi измениться на 1% при неизменных других факторах Сумма коэффициентов регрессии не всегда равна 1

Слайд 51

Описание слайда:

Гомоскедастичность остатков –предпосылка МНК Для каждого х дисперсия остатков одинакова

Слайд 52

Описание слайда:

Слайд 53

Описание слайда:

Гетероскедастичность остатков это непостоянство дисперсии остатков, которое также приводит к снижению эффективности применения уравнения регрессии. Для её выявления используются различные критерии - критерий Голдфелда-Квандта, тест ранговой корреляции Спирмена и д.р.

Слайд 54

Описание слайда:

Тест ранговой корреляции Спирмена рассчитывается коэффициент Спирмена между модулями остатков и значениями факторов, если коэффициент Спирмена значим, то гетероскедастичность остатков доказана и уравнение регрессии ненадежно

Слайд 55

Описание слайда:

Слайд 56

Описание слайда:

ПРИМЕР

Слайд 57

Описание слайда:

Тест Голдфелда-Квандта

Слайд 58

Описание слайда:

Слайд 59

Описание слайда:

Графический анализ гетероскедастичности а – дисперсия остатков растет при росте х б – дисперсия остатков при минимальном и максимальном значении х минимальна, при среднем значении х - максимальна

Слайд 60

Описание слайда:

Графический анализ гетероскедастичности (для графика а)

Слайд 61

Описание слайда:

Графический анализ гетероскедастичности (для графика б)

Слайд 62

Описание слайда:

Графический анализ гетероскедастичности в – дисперсия остатков максимальна при минимальных значениях х

Слайд 63

Описание слайда:

Графический анализ гетероскедастичности (для графика в)

Слайд 64

Описание слайда:

Автокорреляция остатков Для надежности результатов регрессии необходимо, чтобы автокорреляции остатков не было. Её проверяют, например, на основе коэффициента автокорреляции ra

Слайд 65

Описание слайда:

Слайд 66

Описание слайда:

Пример использования DW

Слайд 67

Описание слайда:

УСЛОВИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ УРАВНЕНИЙ РЕГРЕССИИ ДЛЯ ПРОГНОЗА Если совокупность неоднородна по исследуемым признакам, то уравнение регрессии не имеет смысла Должны быть неизменны условия формирования уровней признаков, которые лежат в основе определения оценок параметров модели регрессии. Иначе необходимо собирать новый эмпирический материал, отражающий взаимосвязь признаков в новых условиях.

Слайд 68

Описание слайда:

ПРИЗНАКИ ХОРОШЕЙ МОДЕЛИ Модель должна быть простой; Для любого набора статистических данных определяемые коэффициенты уравнения модели должны определяться однозначно; Стремятся строить модели с максимально возможным скорректированным коэффициентом детерминации R²; Модель не может быть признана качественной, если она не соответствует известным теоретическим предпосылкам; Модель признается качественной, если полученные на её основе прогнозы подтверждаются реальностью.

Слайд 69

Описание слайда:

ОШИБКИ СПЕЦИФИКАЦИИ - это неправильный выбор функциональной формы модели или набора объясняющих переменных х1…хр Основные их виды: Игнорирование значимой переменной (не включение её в модель); Добавление в модель незначимой переменной; Выбор неправильной функциональной формы.

Слайд 70

Описание слайда:

Любая качественная модель – подгонка спецификации модели под имеющиеся данные Из-за меняющихся условий протекания экономических процессов необходим постоянный пересмотр модели; При всех недостатках моделей принятие решений на их основе приводит к более точным результатам, чем принятие решений на основе интуиции и законов экономической теории