2.5. Определение точности модели
Точность модели характеризуется величиной отклонения выхода модели от реального значения моделированных переменных. Для показателя представленного рядом значений точность определяется как разность между значением фактического уровня ряда и его оценкой полученной расчётным путём с использованием моделей. При этом в качестве статистических показателей точности применяют следующие:
1. Среднеквадратичное отклонение:
где:
yi - фактическое значение рядя n - количество наблюдений
-
теоретическое значение ряда р - количество
независимых параметров
= 708,091 |
2.Средняя относительная ошибка аппроксимации:
3. Коэффициент сходимости:
|
|
0,016512364 |
где:
- теоретическое значение ряда.
4. Коэффициент детерминации:
R2 = 0,983487636 |
На основании указанных показателей можно сделать выбор из нескольких адекватных трендовых моделей экономической динамики наиболее точной, хотя может встретиться случай, когда по некоторому показателю более точна одна модель, а по другому – другая модель.
Заключение
Множественная регрессия широко используется для решения целого ряда вопросов эконометрики.
В настоящее время множественная регрессия - один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основная цель множественной регрессии - построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.
С
огласно
расчетам, произведенным в лабораторной
работе №1, мы нашли, что уравнение
множественной регрессии имеет вид:
Цель данной работы заключалась в определении адекватности и точности линейной модели множественной регрессии. При проверке свойств остаточной последовательности, которые были выделены существенными для исследуемого явления, было обнаружено:
- гипотеза о случайном характере отклонений уровней остаточной последовательности принимается;
- случайная компонента распределена по нормальному закону распределения;
- гипотеза о равенстве нулю математического ожидания случайной последовательности принимается;
- гипотеза о независимости уровней случайной компоненты (т.е. об отсутствии в ней автокорреляции) принимается.
Таким образом, остаточная последовательность удовлетворяет всем свойствам случайной компоненты временного ряда, следовательно, найденная нами линейная модель является адекватной.
Список используемой литературы:
1. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 1999. -XIV, 402 с.
2.Елисеева И.И., Эконометрика - М., 2001, 347 с.
3. Курицкий, Поиск оптимальных решений в EXCEL - М., 2000, 245 с.
4.Политова И.Д. Дисперсионный и корреляционный анализ в эконометрике.
Учебное пособие для экономических факультетов. М.: Дело, 1998. - 248 с.
5. Пучков В.Ф., Эконометрика - учебное пособие, Гатчина, 2001, 56 с.