Crearea si Testarea Modelului de Regresie Multipla cu Ajutorul Aplicatiei Eviews

Extras din referat Cum descarc?

1. Scopul studiului
Acest proiect isi propune sa gaseasca corelatia dintre nivelul produsului intern brut (PIB) in functie de nivelul veniturilor personale si al preturilor. Se va urmari influenta veniturilor, precum si a preturilor asupra produsului intern brut. Modelul econometric se va construi pe baza datelor obtinute de pe site-ul eurostat pentru Ungaria (site-ul de unde au fost preluate datele este: http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/setupModifyTableLayout.do). Aceste date sunt structurate pe ani, incepand cu anul 1996 pana in 2008.Se va studia influenta celor 2 factori separat: influenta veniturilor asupra nivelului produsului intern brut, apoi influenta indicelui preturilor asupra aceluiasi produs intern brut, urmand ca mai apoi sa se testeze modelele astfel obtinute, testari prelucrate cu ajutorul programului EViews4.1. Variabila endogena considerata este produsul intern brut(PIB) si variabilele exogene sunt veniturile populatiei si indicele preturilor.
Modelul econometric are urmatoarea forma:
Yt = ? + ?1 * X1 + ?2 * X2
Pentru ca inferenta bazata pe rezultatele regresiei liniare multiple sa fie valida, trebuie
indeplinite un set de sase ipoteze, regresia bazata pe acest set de ipoteze fiind
cunoscuta ca modelul clasic normal de regresie multipla.
Ipoteze:
1.Legatura dintre variabila dependenta si variabilele independente este liniara.
2. Variabilele independente sunt aleatoare. De asemenea intre variabilele independente incluse intr-o regresie nu exista nici o relatie liniara. Daca variabilele independente sunt corelate atunci exista multicoliniaritate.
3. Media termenului de eroare este egala cu zero : E(?_t)=0.
4. Varianta termenului de eroare, ?_t ,este aceiasi pentru toate observatiile :var(?_t)=?_?^2 .Aceste erori se numesc homoskedastice.Daca , in schimb , varianta termenului de eroare este variabila
erorile sunt heteroskedastice, si trebuie utilizate metode diferite de estimare a parametrilor.
5.Termenul de eroare, ?_t,este necorelat intre observatii :E(?_t+?_k)=0, t!=k.
6.Termenul de eroare este normal de distribuit.
Acestea sunt datele alese de noi care urmeaza a fi intepretate:
Pentru a determina in ce masura variabilele independente contribuie la modificarea variabilei dependente vom elabora un model de regresie liniara multipla, vom determina daca acesta poate fi considerat valid, adica daca exista, sau nu, o legatura liniara intre produsul intern brut (PIB), nivelul preturilor si a salariilor, caracterizata de anumite valori ale variabililor independente.
Elaborarea modelului de regresie se va face cu ajutorul programului Eviews. La folosirea acestuia, Eviews va furniza urmatoarele informatii:
Analiza datelor furnizate de Excel, permite sa formulam un sir de concluzii, fiecare tabel avand o anumita putere informativa. Folosind informatiile din ultimul tabel, coloana Coefficients, elaboram modelul liniar de regresie multipla dintre cele 
Y= -3877,752+424,8548*X2+4,548118*X3
Interpretare
PIB=-3877,752+424,8548*IPC+4,548118*Salarii 
In conditiile in care variabila exogena Salarii este constanta atunci PIB creste cu 424,8548 la o crestere de 1mil euro a valorii IPC. 
Daca IPC cresc cu 1 mil euro atunci PIB cresc cu 424,8548 mil euro (Salarii=const) , intre IPC si Salarrii o legatura pozitiva.
Daca IPC si Salariile sunt zero atunci PIB are o valoare negativa 3877,752 mil euro
Un alt indicator care arata daca modelul de regresie este bine specificat este R^2. Conform R Square, varianta variabilei PIB este explicata de varianta variabilelor IPC si Salarii in proportie de 98%,. Intrucat are o valoare foarte apropiata de 1, exista o legatura puternica intre variabila endogena si cele doua variabile exogene.
De fiecare data cand este introdusa in regresie o noua variabila independenta care este
cat de putin corelata cu variabila dependenta, R^2 creste, dar in acelasi timp se pierde
un grad de libertate.
De aceea, o masura imbunatatita a lui R^2 este R^2 ajustat, acesta tinand cont de
numarul de variabile independente incluse in regresie.Modelul este semnificativ intrucat R^2 ajustat are valoare 98%.
1. Scopul studiului
Acest proiect isi propune sa gaseasca corelatia dintre nivelul produsului intern brut (PIB) in functie de nivelul veniturilor personale si al preturilor. Se va urmari influenta veniturilor, precum si a preturilor asupra produsului intern brut. Modelul econometric se va construi pe baza datelor obtinute de pe site-ul eurostat pentru Ungaria (site-ul de unde au fost preluate datele este: http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/setupModifyTableLayout.do). Aceste date sunt structurate pe ani, incepand cu anul 1996 pana in 2008.Se va studia influenta celor 2 factori separat: influenta veniturilor asupra nivelului produsului intern brut, apoi influenta indicelui preturilor asupra aceluiasi produs intern brut, urmand ca mai apoi sa se testeze modelele astfel obtinute, testari prelucrate cu ajutorul programului EViews4.1.Variabila endogena considerata este produsul intern brut(PIB) si variabilele exogene sunt veniturile populatiei si indicele preturilor.
Modelul econometric are urmatoarea forma:
Yt = ? + ?1 * X1 + ?2 * X2
Pentru ca inferenta bazata pe rezultatele regresiei liniare multiple sa fie valida, trebuie
indeplinite un set de sase ipoteze, regresia bazata pe acest set de ipoteze fiind
cunoscuta ca modelul clasic normal de regresie multipla.
Ipoteze:
1.Legatura dintre variabila dependenta si variabilele independente este liniara.
2. Variabilele independente sunt aleatoare. De asemenea intre variabilele independente incluse intr-o regresie nu exista nici o relatie liniara. Daca variabilele independente sunt corelate atunci exista multicoliniaritate.
3. Media termenului de eroare este egala cu zero : E(?_t)=0.
4. Varianta termenului de eroare, ?_t ,este aceiasi pentru toate observatiile :var(?_t)=?_?^2 .Aceste erori se numesc homoskedastice.Daca , in schimb , varianta termenului de eroare este variabila
erorile sunt heteroskedastice, si trebuie utilizate metode diferite de estimare a parametrilor.
5.Termenul de eroare, ?_t,este necorelat intre observatii :E(?_t+?_k)=0, t!=k.
6.Termenul de eroare este normal de distribuit.
Acestea sunt datele alese de noi care urmeaza a fi intepretate:
Pentru a determina in ce masura variabilele independente contribuie la modificarea variabilei dependente vom elabora un model de regresie liniara multipla, vom determina daca acesta poate fi considerat valid, adica daca exista, sau nu, o legatura liniara intre produsul intern brut (PIB), nivelul preturilor si a salariilor, caracterizata de anumite valori ale variabililor independente.
Elaborarea modelului de regresie se va face cu ajutorul programului Eviews. La folosirea acestuia, Eviews va furniza urmatoarele informatii:
Analiza datelor furnizate de Excel, permite sa formulam un sir de concluzii, fiecare tabel avand o anumita putere informativa. Folosind informatiile din ultimul tabel, coloana Coefficients, elaboram modelul liniar de regresie multipla dintre cele 
Y= -3877,752+424,8548*X2+4,548118*X3
Interpretare
PIB=-3877,752+424,8548*IPC+4,548118*Salarii 
In conditiile in care variabila exogena Salarii este constanta atunci PIB creste cu 424,8548 la o crestere de 1mil euro a valorii IPC. 
Daca IPC cresc cu 1 mil euro atunci PIB cresc cu 424,8548 mil euro (Salarii=const) , intre IPC si Salarrii o legatura pozitiva.
Daca IPC si Salariile sunt zero atunci PIB are o valoare negativa 3877,752 mil euro
Un alt indicator care arata daca modelul de regresie este bine specificat este R^2. Conform R Square, varianta variabilei PIB este explicata de varianta variabilelor IPC si Salarii in proportie de 98%,. Intrucat are o valoare foarte apropiata de 1, exista o legatura puternica intre variabila endogena si cele doua variabile exogene.
De fiecare data cand este introdusa in regresie o noua variabila independenta care este
cat de putin corelata cu variabila dependenta, R^2 creste, dar in acelasi timp se pierde
un grad de libertate.
De aceea, o masura imbunatatita a lui R^2 este R^2 ajustat, acesta tinand cont de
numarul de variabile independente incluse in regresie.Modelul este semnificativ intrucat R^2 ajustat are valoare 98%.


Fisiere in arhiva (1):

  • Crearea si Testarea Modelului de Regresie Multipla cu Ajutorul Aplicatiei Eviews.docx

Imagini din acest proiect Cum descarc?

Promoție: 1+1 gratis

După plată vei primi prin email un cod de download pentru a descărca gratis oricare alt referat de pe site.Vezi detalii.


Descarcă aceast referat cu doar 4 € (1+1 gratis)

Simplu și rapid în doar 2 pași: completezi adresa de email și plătești. După descărcarea primului referat vei primi prin email un alt cod pentru a descărca orice alt referat.

1. Numele, Prenumele si adresa de email:

Pe adresa de email specificata vei primi link-ul de descarcare. Daca nu gasesti email-ul, verifica si directoarele spam, junk sau toate mesajele.

2. Alege modalitatea de plata preferata:


* La pretul afisat se adauga 19% TVA, platibil in momentul achitarii abonamentului / incarcarii cartelei.

Hopa sus!