Линейная регрессия и метод наименьших квадратов (зависимая переменная - потребление электроэнергии в США, количество наблюдений - 437)

Страницы работы

Содержание работы

Исходные данные:

Количество наблюдений: 437

Потребление электроэнергии в США

В ряду присутствует ярко выраженная сезонность, тренда дисперсии не наблюдается.

Автокорреляционная функция:


Полиномиальный тренд

x : 1 $t $t2 $t3 $m1 $m2 $m3 $m4 $m5 $m6 $m7 $m8 $m9 $m10 $m11

Переменная           Коэффициент  Станд. ошибка  t-статистика   Знач.  

  1 Константа            957.93891032  12.196110665   78.544622678  [0.0000]

  2 Тренд               -0.2440366861  0.1843253569  -1.3239452794  [0.1862]

  3 Тренд^2              0.0106469493  9.772577E-04   10.894720225  [0.0000]

  4 Тренд^3             -1.426658E-05  1.466734E-06  -9.726769634   [0.0000]

  5 янв                  92.616284146  11.319716766   8.1818552582  [0.0000]

  6 фев                 -44.082693476  11.319244522  -3.8944907842  [0.0001]

  7 март                -81.175520517  11.318886844  -7.171687608   [0.0000]

  8 апр                 -233.37319246  11.318643621  -20.618476938  [0.0000]

  9 май                 -247.90138046  11.318514859  -21.902288733  [0.0000]

 10 июнь                -219.42066174  11.396483609  -19.253365272  [0.0000]

 11 июль                -154.62163237  11.395985308  -13.5680793    [0.0000]

 12 авг                 -161.44504402  11.395577813  -14.167341636  [0.0000]

 13 сент                -266.01442221  11.395260908  -23.344302895  [0.0000]

 14 окт                 -251.22201467  11.395034485  -22.046621711  [0.0000]

 15 ноя                 -194.02493024  11.394898542  -17.027350399  [0.0000]

    R^2adj. = 96.936978477%   DW = 0.8445

    R^2 = 97.035332379%       S.E. = 48.344267754

    Сумма квадратов остатков:  986284.990796267

    Максимум логарифмической функции правдоподобия: -2307.2823233492

    AIC =  10.628294386        BIC =  10.76833786

       F(14,422) = 986.5936 [0.0000]

Переменная t согласно значению t-статистики оказывается незначимой.

x : 1 $t2 $t3 $m1 $m2 $m3 $m4 $m5 $m6 $m7 $m8 $m9 $m10 $m11

     Переменная           Коэффициент  Станд. ошибка  t-статистика   Знач.  

  1 Константа            947.0783352   9.0331472203   104.84478024  [0.0000]

  2 Тренд^2              0.0093938874  2.436197E-04   38.559634417  [0.0000]

  3 Тренд^3             -1.248585E-05  5.855342E-07  -21.323874567  [0.0000]

  4 янв                  92.870254473  11.328158416   8.1981775907  [0.0000]

  5 фев                 -43.868094262  11.32815106   -3.8724849297  [0.0001]

  6 март                -81.000115484  11.32817863   -7.1503211705  [0.0000]

  7 апр                 -233.23681536  11.328242127  -20.588968062  [0.0000]

  8 май                 -247.80387573  11.328342584  -21.874680598  [0.0000]

  9 июнь                -219.21398843  11.40555038   -19.219939515  [0.0000]

 10 июль                -154.44983804  11.405382332  -13.541837839  [0.0000]

 11 авг                 -161.30794105  11.405242944  -14.143314775  [0.0000]

 12 сент                -265.91183367  11.405133025  -23.315101462  [0.0000]

 13 окт                 -251.15377431  11.405053414  -22.021271203  [0.0000]

 14 ноя                 -193.9908825   11.405004982  -17.009276437  [0.0000]

    R^2adj. = 96.931527087%   DW = 0.8410

    R^2 = 97.023018252%       S.E. = 48.387268805

    Сумма квадратов остатков:  990381.651952792

    Максимум логарифмической функции правдоподобия: -2308.1880114657

    AIC =  10.627862753        BIC =  10.758569995

Все переменные значимы

График остатков:

Автокорреляционная функция остатков:

Присутствует значительная корреляция остатков: признак нестационарности.


Экспоненциальный тренд:

ln(x) : 1 $t $t2 $t3 $m1 $m2 $m3 $m4 $m5 $m6 $m7 $m8 $m9 $m10 $m11

     Переменная           Коэффициент  Станд. ошибка  t-статистика   Знач.  

  1 Константа            6.800281726   0.0132333571   513.87427201  [0.0000]

  2 Тренд                3.861559E-04  2.000017E-04   1.9307628536  [0.0542]

  3 Тренд^2              8.173737E-06  1.06037E-06    7.708375684   [0.0000]

  4 Тренд^3             -1.27452E-08   1.591476E-09  -8.0084185775  [0.0000]

  5 янв                  0.0757294638  0.0122824282   6.1656752613  [0.0000]

  6 фев                 -0.0297959636  0.0122819158  -2.4260029141  [0.0157]

  7 март                -0.0650814663  0.0122815277  -5.2991344265  [0.0000]

  8 апр                 -0.2039234744  0.0122812638  -16.604437264  [0.0000]

  9 май                 -0.2261474405  0.0122811241  -18.414229741  [0.0000]

 10 июнь                -0.2038189667  0.0123657239  -16.482574632  [0.0000]

 11 июль                -0.145337641   0.0123651832  -11.753779839  [0.0000]

 12 авг                 -0.1520143853  0.012364741   -12.294182687  [0.0000]

 13 сент                -0.2459778559  0.0123643972  -19.894043532  [0.0000]

 14 окт                 -0.2278655427  0.0123641515  -18.429533364  [0.0000]

 15 ноя                 -0.1675716057  0.012364004   -13.553182747  [0.0000]

    R^2adj. = 95.61744618%    DW = 0.5621

    R^2 = 95.758170385%       S.E. = 0.0524558176

    Сумма квадратов остатков:  1.16118060365417

    Максимум логарифмической функции правдоподобия:  675.737225141361

    AIC = -3.0239689938        BIC = -2.8839255203

Переменная t согласно значению t-статистики оказывается незначимой.

ln(x) : 1 $t2 $t3 $m1 $m2 $m3 $m4 $m5 $m6 $m7 $m8 $m9 $m10 $m11

     Переменная           Коэффициент  Станд. ошибка  t-статистика   Знач.  

  1 Константа            6.8174671557  0.0098242065   693.94582899  [0.0000]

  2 Тренд^2              1.015654E-05  2.649542E-07   38.333197269  [0.0000]

  3 Тренд^3             -1.556297E-08  6.368112E-10  -24.438913015  [0.0000]

  4 янв                  0.0753275892  0.0123201986   6.1141537929  [0.0000]

  5 фев                 -0.0301355385  0.0123201906  -2.4460285911  [0.0148]

Похожие материалы

Информация о работе

Предмет:
Эконометрия
Тип:
Расчетно-графические работы
Размер файла:
338 Kb
Скачали:
0