🗊Презентация Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики

Категория: Экономика и Финансы
Нажмите для полного просмотра!
Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №1Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №2Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №3Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №4Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №5Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №6Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №7Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №8Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №9Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №10Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №11Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики, слайд №12
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики. Доклад-сообщение содержит 12 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


Задача 6.15 Подготовил: Гусынин В.И Данные из газеты «Из рук в руки» за период с декабря 1996 г. по сентябрь 1997 г., касающиеся стоимости однокомнатных квартир в юго-западной части Москвы. Данные приведены в файле room1.xls Сборник задач к начальному курсу эконометрики_Катышев, Магнус и др_2007 -368с.
Описание слайда:
Задача 6.15 Подготовил: Гусынин В.И Данные из газеты «Из рук в руки» за период с декабря 1996 г. по сентябрь 1997 г., касающиеся стоимости однокомнатных квартир в юго-западной части Москвы. Данные приведены в файле room1.xls Сборник задач к начальному курсу эконометрики_Катышев, Магнус и др_2007 -368с.

Слайд 2


Решение Итак, перечислим переменные, которые будут включены в нашу модель:
Описание слайда:
Решение Итак, перечислим переменные, которые будут включены в нашу модель:

Слайд 3


Решение Выведем описательные статистики. Для этого выбираем нужные нам переменные, далее Open as Group - > View -> Descriptive Stats ->Common Sample
Описание слайда:
Решение Выведем описательные статистики. Для этого выбираем нужные нам переменные, далее Open as Group - > View -> Descriptive Stats ->Common Sample

Слайд 4


Решение
Описание слайда:
Решение

Слайд 5


Решение Попробуем убрать из модели, на предыдущем слайде наименее значимые переменные.
Описание слайда:
Решение Попробуем убрать из модели, на предыдущем слайде наименее значимые переменные.

Слайд 6


Решение Попробуем добавить в преыдущую модель переменную . Качество модели улучшилось. Но цена отрицательно коррелирована с distc. Это можно исправить.
Описание слайда:
Решение Попробуем добавить в преыдущую модель переменную . Качество модели улучшилось. Но цена отрицательно коррелирована с distc. Это можно исправить.

Слайд 7


Решение Создадим переменную Object -> Generate Series , затем допишем в открывшемся окне dopsq=totsq-livsq-kitsq
Описание слайда:
Решение Создадим переменную Object -> Generate Series , затем допишем в открывшемся окне dopsq=totsq-livsq-kitsq

Слайд 8


Решение Теперь посмотрим, как коррелируют между собой параметры. Как мы можем увидеть цена положительно коррелирована со всеми переменными кроме расстояния до центра и расстояния до метро. Это вполне очевидно.
Описание слайда:
Решение Теперь посмотрим, как коррелируют между собой параметры. Как мы можем увидеть цена положительно коррелирована со всеми переменными кроме расстояния до центра и расстояния до метро. Это вполне очевидно.

Слайд 9


Решение
Описание слайда:
Решение

Слайд 10


Решение Протестируем модель на гетероскедостичность с помощью теста Уайта. Значение статистики равно 48, p-значение равно 0,0037. Гипотеза о гомоскедостичности отвергается. Т. о. цена зависит от следующих величин: livsq, kitsq, 1/distc,dopsq,cat, floor.
Описание слайда:
Решение Протестируем модель на гетероскедостичность с помощью теста Уайта. Значение статистики равно 48, p-значение равно 0,0037. Гипотеза о гомоскедостичности отвергается. Т. о. цена зависит от следующих величин: livsq, kitsq, 1/distc,dopsq,cat, floor.

Слайд 11


Решение Протестируем модель на нормальность остатков. , откуда следует, что остатки распределены по нормальному закону.
Описание слайда:
Решение Протестируем модель на нормальность остатков. , откуда следует, что остатки распределены по нормальному закону.

Слайд 12


Решение Коэффициент при livsqравен 0,872, что означает, что увеличение площади комнаты на 1 кв.м. при прочих равных приводит к увеличению цены в среднем на 872 $ Коэффициент 38,924 при 1/distcозначает, что при увеличении расстояния до центра на b км при прочих равных приводит к уменьшению цены в среднем на ( 38,924/)p $ , учитывая значимость коэффициента можно утверждать, что цена квартиры зависит от расстояния до центра. Коэффициент 7,351 при cat означает, что при прочих равных квартира в кирпичном доме стоит в среднем дороже на 7,351тыс. $ дороже, чем в панельном
Описание слайда:
Решение Коэффициент при livsqравен 0,872, что означает, что увеличение площади комнаты на 1 кв.м. при прочих равных приводит к увеличению цены в среднем на 872 $ Коэффициент 38,924 при 1/distcозначает, что при увеличении расстояния до центра на b км при прочих равных приводит к уменьшению цены в среднем на ( 38,924/)p $ , учитывая значимость коэффициента можно утверждать, что цена квартиры зависит от расстояния до центра. Коэффициент 7,351 при cat означает, что при прочих равных квартира в кирпичном доме стоит в среднем дороже на 7,351тыс. $ дороже, чем в панельном

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию