МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ УКРАЇНИ
Білоруський державний університет
Економічний факультет
Кафедра аналітичної економіки та економетрики
КУРСОВИЙ ПРОЕКТ
на тему: Дослідження проблеми автокореляції (першого порядку) випадкових відхилень за допомогою тесту Свєда-Ейзенхарта і статистики Дарбіна-Уотсона
Студентки 3 курсу Т.С. Єфременко
Науковий керівник Є.Г. Господарик
Мінськ, 2 013
Зміст
Введення
1. Побудова та аналіз моделі
2. Методи виявлення автокореляції
2.1 Графічний метод
2.2 Метод Дарбіна-Уотсона
2.3 Метод Свєда-Ейзенхарта
Висновок
Список використаних джерел
Додаток 1
Додаток 2
Введення
Автокорреляция - це кореляція між спостережуваними показниками, впорядкованими в часі або в просторі. Причиною виникнення автокореляції відхилення моделі, як правило служить те, що в моделі не враховані такі властивості економічних показників інерційність і ефект павутини У деяких випадках причиною автокореляції можуть бути внутрішні стохастичні властивості, використовувані для моделі часових рядів.
Дана робота присвячена побудові економетричної моделі і дослідженню проблеми автокореляції випадкових відхилень за допомогою тесту Свєда-Ейзенхарта, статистики Дарбіна-Уотсона і графічного методу.
Для аналізу буде використовуватися модель залежності ставки рефінансування, рентабельності, валютного курсу і платежу по експорту товарів і послуг, доходах і трансфертах від консолідованого б, де (Консолідований бюджет) - це зведення бюджетів всіх рівнів, STR (Ставка рефінансування) - розмір відсотків підлягає сплаті центральному банку країни за кредити, надані кредитним організаціям., ROA (рентабельність) - відносний показник економічної юджета Республіки Білорусь.
В якості даних використовується динаміка платежів, рентабельності, офіційного курсу білоруського рубля по відношенню до вартості кошика валют, ставки рефінансування і доходів в держ. Бюджет за період з червня 2010 по вересень 2013.
Відповідні статистичні дані представлені у додатку.
Для аналізу моделі буде використовуватися економетричний пакет Eviews. За допомогою тесту Свєда-Ейзенхарта, статистики Дарбіна-Уотсона і графічного методу будуть перевірені залишки побудованої моделі на наявність автокореляції. Метою даної роботи є виявлення методів автокореляції відхилення моделі часового ряду.
1. Побудова та аналіз моделі
За допомогою програми EViews 5.1, побудуємо моделі виду:
ефективності, VK (валютний курс) - Офіційний курс білоруського рубля по відношенню до вартості кошика валют, PL (Платежі по експорту товарів і послуг, доходах і трансфертах) - це надходження грошових коштів від експорту товарів і послуг нефінансового характеру, інші надходження нефінансових організацій і домашніх господарств Республіки Білорусь від нерезидентів у вигляді доходів від оплати праці, інвестицій за кордоном, поточних та капітальних трансфертів з-за кордону. Вихідні дані представлені в Додатку А.
Dependent Variable: KBMethod: Least SquaresDate: 12/16/13 Time: 01: 50Sample: 1 40Included observations: 40VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C - 93728.8846280.45-2.0252370.0505PL23.9281213.284611.8011910.0803ROA4871.1241302.4383.7400060.0007STR - 3486.350953.0403-3.6581350.0008VK51.819009.9342075.2162190.0000R-squared0.591073 Mean dependent var58670.53Adjusted R-squared0.544339 SD dependent var41227. 39S. E. of regression27829.59 Akaike info criterion23.42206Sum squared resid2.71E + 10 Schwarz criterion23.63317Log likelihood - 463.4411 F-statistic12.64748Durbin-Watson stat1.375019 Prob (F-statistic) 0.000002
автокорреляция модель відхилення статистика
За цими даними будуємо регресійну модель і аналізуємо її згодом:
KB=- 93728.8823 + 23.92811788 * PL + 4871.123628 * ROA - 3486.350193 * STR + 51.81899603 * VK
Завдання полягає в оцінці параметрів множинної лінійної регресії, а також перевірці як індивідуальної статистичної значущості коефіцієнтів, так і загальної якості моделі.
. Статистична значимість коефіцієнта детермінації.
Для харак...
