Приложения. Приложение 1. Тест Ферраро-Глобера H0 Факторы независимы

Приложение 1. Тест Ферраро-Глобера

H0	Факторы независимы, т.е. Det R близок к единице
LNdetR	-2,1747
Det R	0,113642	определитель матрицы
n		число наблюдений
k		число независимых переменных
Alpha	0,05	уровень значимости
dfFG		число степеней свободы ФГ
FGнабл	148,9668	наблюдаемое значение статистики
FGкрит	41,33714	критическое значение статистики
Т.к. FGнабл больше, чем FGкрит, гипотеза H0 - отвергается

Приложение 2. Тест на «Короткую-Длинную» регрессию

H0	Пусть модель не зависит от 5 объясняющих пересенных и их можно исключить
n		число наблюдений
k		число независимых переменных
q		число исключ переменных
Alpha	0,05	уровень значимости
ESSur		длинная регрессия
ESSr		короткая регрессия
FLSнабл	1,786602	наблюдаемое значение статистики
FLSкрит	2,358318	критическое значение статистики
Т.к. FLSнабл меньше, чем FLSкрит, то H0 - принимается, используем короткую модель

Приложение 3. Тест ЧОУ

H0	данные однородны
k		число независимых переменных
n		число наблюдений 1
m		число наблюдений 2
ESSr		короткая регрессия
ESS1	1525785,351	регрессия 1
ESS2	2821229,331	регрессия 2
ESSur	4347014,681	ESS1+ESS2
FCHнабл	2,354503654	наблюдаемое значение статистики
FCHкрит	2,055161071	критическое значение статистики
Т.к. FCHнабл больше, чем FCHкрит, то H0 - отвергается, данные неоднородны

Приложение 4. Тест Гольдфельда-Куандта

Н0: модель гомоскедастична, т е дисперсия случайных возмущений не зависит от Х3 (подозреваемый)
n		число наблюдений
k		число факторов
d		число отбрасываемых наблюдений
alpha	0,05	уровень значимости
nGQ		число наблюдений в каждой подгруппе
dfGQ		число степеней свободы для теста GQ
ESS_GQ_1	861953,2	подгруппа 1
ESS_GQ_2		подгруппа 2
ESS_max		наибольшая
ESS_min	861953,2	наименьшая
Fстат	2,397701	наблюдаемое значение статистики
Fкрит	2,168252	критическое значение статистики
так как Fнабл > Fкрит, то H0 отвергается, модель гетероскедастична

Приложение 5. Тест Бреуша-Пагана

H0	модель гомоскедастична
n		число наблюдений
dfBP		число степеней свободы, число подозреваемых
alpha	0,05	уровень значимости
RSS_BP_2	56,945	объясненная сумма квадратов для второй регрессии
ВРнабл	28,4725	наблюдаемое значение статистики
BРкрит	3,841459	критическое значение статистики
тк ВРнабл больше ВРкрит, модель - гетероскедастична

Приложение 6. Тест Уайта

n		число наблюдений в Кор
alpha	0,05	уровень значимости
значимость-F	9,09E-73	F-значимость
т.к. знач F меньше alpha, то модель значима и гетероскедастична

Приложение 7. Тест Дарбина-Уотсона

n		число наблюдений
k		число переменных
alpha	0,05	уровень значимости
dL	1,54	нижняя граница наблюдения
dU	1,7	верхняя граница наблюдения
сумма et^2
сумма квадратов разностей
DW набл	1,616245	наличие автокорреляции не определено

Приложение 8. Интерпретация коэффициентов модели

Интерпретация коэффициентов длинной модели

Уравнение регрессии:

Ŷ=-178,7-0,05X1+0,02X2+0,25X3+0,38X4-1,3X5+66,8X6+1,89X7+12,08X8

Средний эффект неучтенных в модели факторов – β₀, под воздействием которых величина прожиточного минимума снизится в среднем на величину 178,7 руб.

β₁- показывает, что при увеличении численности населения на 1 тыс. чел. величина прожиточного минимума уменьшается в среднем на 5 коп.

β₂- показывает, что при увеличении числа пенсионеров на 1 тыс. чел. величина прожиточного минимума увеличивается в среднем на 2 коп.

β₃- показывает, что при увеличении номинальной заработной платы на 1 тыс. руб. величина прожиточного минимума увеличивается в среднем на 26 коп.

β₄- показывает, что при увеличении средней начисленной пенсии на 1 тыс. руб. величина прожиточного минимума увеличивается в среднем на 39 коп.

β₅- показывает, что при увеличении ВРП на душу населения на 1% величина прожиточного минимума уменьшается в среднем на 1 руб. 30 коп.

β₆- показывает, что при увеличении среднегодового прироста потребительских цен на 1% величина прожиточного минимума увеличивается в среднем на 66,8 руб.

β₇- показывает, что при увеличении среднегодового прироста цен производителей промышленной продукции на 1% величина прожиточного минимума увеличивается в среднем на 1,9 руб.

β₈ - показывает, что при увеличении среднегодового прироста производства сельхозпродукции на 1% величина прожиточного минимума увеличивается в среднем на 12,1 руб.

Интерпретация коэффициентов короткой модели

Средний эффект неучтенных в модели факторов – β₀, под воздействием которых величина прожиточного минимума снизится в среднем на величину = 19857 руб.

β₃- показывает, что при увеличении номинальной заработной платы на 1 тыс. руб. величина прожиточного минимума увеличивается в среднем на 23 коп.

β₄- показывает, что при увеличении средней начисленной пенсии на 1 тыс. руб. величина прожиточного минимума увеличивается в среднем на 40 коп.

β₆- показывает, что при увеличении среднегодового прироста потребительских цен на 1% величина прожиточного минимума увеличивается в среднем на 81,4 руб.

Дата добавления: 2015-07-12