Рассмотрение модели зависимости инвестиций от 8-ми заданных факторов (среднедушевого денежного дохода, ..., индекса потребительских цен)

Обычный метод наименьших квадратов

                 (линейная регрессия)

      Зависимая переменная: andru[I]

      Количество наблюдений: 50

     Переменная           Коэффициент  Станд. ошибка  t-статистика   Знач.  

  1 Константа            0.0232076002  0.0262135367   0.8853288452  [0.3811]

  2 andru[W]             0.8637653478  0.1272312317   6.788941179   [0.0000]

  3 andru[u]            -0.7761189654  0.2662681008  -2.9148026482  [0.0057]

4 andru[Ur]           -0.4021159531  0.1544752727  -2.6031088736  [0.0128]

  5 andru[rub]          -0.977538755   0.5772872723  -1.6933315559  [0.0980]

  6 andru[M2]            1.9526577159  0.6513791346   2.9977283768  [0.0046]

  7 andru[Q]             0.1008323457  0.4146910168   0.2431505424  [0.8091]

  8 andru[L]             0.2523586248  0.1207267747   2.0903285571  [0.0428]

  9 andru[IPC]           0.5160703713  2.8935686219   0.178350832   [0.8593]

R^2adj. = 91.273543769%   DW = 2.4256

    R^2 = 92.698271317%       S.E. = 0.0919277686

    Сумма квадратов остатков:  0.34647930007436

    Максимум логарифмической функции правдоподобия:  53.3519535300156

    AIC = -1.7340781412        BIC = -1.3516735401

       F(8,41) = 65.06386 [0.0000]

    Нормальность: Chi^2(2) = 2.581122 [0.2751]

    Гетероскедастичность: Chi^2(1) = 0.545328 [0.4602]

    Функциональная форма: Chi^2(1) = 2.32581  [0.1272]

    AR(1) в ошибке: Chi^2(1) = 2.667614 [0.1024]

    ARCH(1) в ошибке: Chi^2(1) = 0.097149 [0.7553]

          <1>       <2>       <3>       <4>       <5>       <6>       <7>

   <1>  1.        0.91356  -0.399827 -0.077712  0.024209  0.779021  0.607073

                  [0.0000]  [0.0040]  [0.5917]  [0.8675]  [0.0000]  [0.0000]

   <2>  0.91356   1.       -0.206995 -0.070853  0.02385   0.712732  0.528732

        [0.0000]            [0.1492]  [0.6249]  [0.8694]  [0.0000]  [0.0001]

   <3> -0.399827 -0.206995  1.       -0.253217 -0.190675 -0.372611 -0.349057

        [0.0040]  [0.1492]            [0.0760]  [0.1847]  [0.0077]  [0.0130]

   <4> -0.077712 -0.070853 -0.253217  1.        0.097252  0.188692  0.116131

        [0.5917]  [0.6249]  [0.0760]            [0.5017]  [0.1894]  [0.4219]

   <5>  0.024209  0.02385  -0.190675  0.097252  1.        0.186451  0.126928

        [0.8675]  [0.8694]  [0.1847]  [0.5017]            [0.1948]  [0.3797]

   <6>  0.779021  0.712732 -0.372611  0.188692  0.186451  1.        0.501237

        [0.0000]  [0.0000]  [0.0077]  [0.1894]  [0.1948]            [0.0002]

   <7>  0.607073  0.528732 -0.349057  0.116131  0.126928  0.501237  1.     

        [0.0000]  [0.0001]  [0.0130]  [0.4219]  [0.3797]  [0.0002]         

   <8>  0.85131   0.776267 -0.452318  0.052683  0.12647   0.692247  0.777986

        [0.0000]  [0.0000]  [0.0010]  [0.7163]  [0.3815]  [0.0000]  [0.0000]

   <9> -0.397251 -0.299043  0.330151  0.094295 -0.076372 -0.435675 -0.37749

        [0.0043]  [0.0349]  [0.0192]  [0.5148]  [0.5981]  [0.0016]  [0.0069]

             <8>       <9>

   <1>  0.85131  -0.397251

        [0.0000]  [0.0043]

   <2>  0.776267 -0.299043

        [0.0000]  [0.0349]

   <3> -0.452318  0.330151

        [0.0010]  [0.0192]

   <4>  0.052683  0.094295

        [0.7163]  [0.5148]

   <5>  0.12647  -0.076372

        [0.3815]  [0.5981]

   <6>  0.692247 -0.435675

        [0.0000]  [0.0016]

   <7>  0.777986 -0.37749

        [0.0000]  [0.0069]

   <8>  1.       -0.399617

                  [0.0040]

   <9> -0.399617  1.     

        [0.0040]