Презентация Множественная регрессия в эконометрических расчетах онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Множественная регрессия в эконометрических расчетах абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 71 слайд. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:71 слайд
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:21.38 MB
- Просмотров:64
- Скачиваний:0
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№1 слайд
Содержание слайда: МНОЖЕСТВЕННАЯ
РЕГРЕССИЯ
в эконометрических расчетах
№2 слайд
Содержание 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
№3 слайд
Содержание слайда: СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ
Решение задач оценки
объема спроса,
доходности акций
плановых издержек
макроэкономических прогнозов
№4 слайд
Содержание 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
№5 слайд
Содержание 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);
№6 слайд
Содержание слайда:
№7 слайд
Содержание слайда:
№8 слайд
Содержание слайда:
№9 слайд
Содержание слайда:
№10 слайд
Содержание слайда: Остатки случайны
№11 слайд
Содержание слайда: Графический анализ остатков
Остатки не являются случайными величинами
№12 слайд
Содержание слайда: Графический анализ остатков
Остатки не являются случайными величинами
№13 слайд
Содержание слайда: НУЖНО
Применить другую функцию
или
Добавить информации , пока остатки не станут случайными
№14 слайд
Содержание 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):
№15 слайд
Содержание слайда: МАТРИЦЫ Х ,У, А и Е
№16 слайд
Содержание слайда: СКОРРЕКТИРОВАННЫЙ R²
Чтобы получить более объективную оценку качества уравнения регрессии R² корректируют на количество наблюдений и факторов
№17 слайд
Содержание слайда: Доверительные интервалы для среднего значения Y и индивидуального значения Уi в случае множественной регрессии
№18 слайд
Содержание 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)
№19 слайд
Содержание 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
№20 слайд
Содержание 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;
№21 слайд
Содержание 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
№22 слайд
Содержание слайда: СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ
Отбор факторов
Выбор вида уравнения
№23 слайд
Содержание 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)
№24 слайд
Содержание 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
№25 слайд
Содержание 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
№26 слайд
Содержание 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]
№27 слайд
Содержание 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
№28 слайд
Содержание 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:
№29 слайд
Содержание слайда: ПРОВЕРКА ЗНАЧИМОСТИ Хj
На основе t-критерия Стьюдента
тогда оценка параметра модели при хj отлична от нуля с вероятностью 1-а
№30 слайд
Содержание 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
№31 слайд
Содержание слайда: Влияние системного эффекта
№32 слайд
Содержание слайда: ПРИМЕРЫ
№33 слайд
Содержание слайда:
№34 слайд
Содержание слайда:
№35 слайд
Содержание слайда: ПРИМЕРЫ
№36 слайд
Содержание слайда:
№37 слайд
Содержание слайда: МОРАЛЬ
№38 слайд
Содержание слайда:
№39 слайд
Содержание слайда: ВЫВОД И МОРАЛЬ
№40 слайд
Содержание слайда:
№41 слайд
Содержание слайда:
№42 слайд
Содержание слайда:
№43 слайд
Содержание слайда:
№44 слайд
Содержание слайда:
№45 слайд
Содержание слайда: ВЫВОД И МОРАЛЬ
№46 слайд
Содержание слайда: Свойства ξ
№47 слайд
Содержание слайда: Показатель ξ
№48 слайд
Содержание 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
№49 слайд
Содержание 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
№50 слайд
Содержание 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
№51 слайд
Содержание слайда: Гомоскедастичность остатков –предпосылка МНК
Для каждого х дисперсия остатков одинакова
№52 слайд
Содержание слайда:
№53 слайд
Содержание 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.
№54 слайд
Содержание 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
№55 слайд
Содержание слайда:
№56 слайд
Содержание слайда: ПРИМЕР
№57 слайд
Содержание слайда: Тест Голдфелда-Квандта
№58 слайд
Содержание слайда:
№59 слайд
Содержание 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
№60 слайд
Содержание слайда: Графический анализ гетероскедастичности
(для графика а)
№61 слайд
Содержание слайда: Графический анализ гетероскедастичности
(для графика б)
№62 слайд
Содержание слайда: Графический анализ гетероскедастичности
в – дисперсия остатков максимальна при минимальных значениях х
№63 слайд
Содержание слайда: Графический анализ гетероскедастичности
(для графика в)
№64 слайд
Содержание слайда: Автокорреляция остатков
Для надежности результатов регрессии необходимо, чтобы автокорреляции остатков не было.
Её проверяют, например, на основе коэффициента автокорреляции ra
№65 слайд
Содержание слайда:
№66 слайд
Содержание слайда: Пример использования DW
№67 слайд
Содержание 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.
№68 слайд
Содержание 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.
№69 слайд
Содержание 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.
№70 слайд
Содержание 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
№71 слайд
Содержание слайда:
Скачать все slide презентации Множественная регрессия в эконометрических расчетах одним архивом:
