74661S.E. ofregression4359858.Akaikeinfocriterion33.58342Sumsquaredresid6.46E+14Schwarzcriterion33.91441Loglikelihood- 697.2518Hannan-Quinncriter.33.70474F-statistic Prob (F-statistic) 26.41819 0.000000Durbin-Watsonstat2.316328
Так як Prob (F-стат) lt; 0,05, то приймаємо гіпотезу H1 і відкидаємо H0, тобто підтверджується гіпотеза про нелінійну специфікації.
Висновок
Досліджуючи залежність ціни автомобіля від об'єму двигуна (в см3), кількості кінських сил, пробігу (в км), типу трансмісії і приводу, чи було авто у вживанні, кількості дверей ми отримали модель регресії, що має наступну специфікацію:
LOG (PRICE)=11.5343925582 + 0.00646292139472 * HORSE - 4.53858539986e - 06 * DISTANCE + 0.0938137817052 * DRIVE + 0.376092419888 * TRANSMISSION - 0.311293600365 * USED + 0.199407723099 * DOORS
Інтерпретуючи модель, варто відзначити, що, при незмінності інших факторів:
§ При збільшенні кількості кінських сил на 1 ціна збільшується на 1,456581745%
§ При збільшенні пробігу на 1 км ціна зменшується на 1,000004539%
§ Якщо у автомобіляпередній привід, то ціна збільшується на 1,098355193%
§ Якщо автомобіль оснащений АКПП, то ціна збільшується на 1,456581745%
§ Якщо автомобіль потримати, то ціна в середньому падає на 1,365189983%
§ При збільшенні кількості дверей на 1, ціна збільшується на 1,220679564%
Оцінюючи якість моделі, можна сказати, що коефіцієнт детермінації дорівнює 0.772412, тобто на 77,24% модель пояснюється факторами, що входять до неї. Модель в цілому значима, коефіцієнт HORSE значущий, а значення коеффіціентовDISTANCE і TRANSMISSION наближені до значущим.
ДОДАТОК
Графічний аналіз
Список використаної літератури
1. Вибірка за даними сайтів major. auto і auto
. Введення в економетрику .// Н.В. Артамонов, 2011
. Комп'ютерний практикум по початкового курсу економетрики (реалізація на Еviews).// Молчанов І.М., Герасимова І.А.
. Записи лекцій і семінарів.// Артамонов Н.В., Котова Е.С.
