Содержание
- 2. Цели лекции Понять смысл нелинейной регрессии Научиться выполнять преобразования переменных Экономическая интерпретация регрессионной модели
- 3. Пример нелинейной зависимости Бананы, в фунтах Доход, в 10000 у.е.
- 4. Направления анализа и развития парной линейной регрессии Ключевые точки (начало координат) Кривая или прямая Форма криволинейной
- 5. Этапы построения модели 1. Выбор теоретических предпосылок 2. Формализация предпосылок 3. Построение математической модели 4. Анализ
- 6. Производственная функция Кобба-Дугласа Многие экономические процессы не являются линейными по сути. Их моделирование линейными уравнениями не
- 7. Анализ экономического роста Анализ теоретических предпосылок: прирост пропорционален накопленному потенциалу Формализация предпосылок: Интерпретация и анализ: коэффициент
- 8. Классы нелинейных регрессий Различают два класса нелинейных регрессий: 1. Регрессии, нелинейные относительно переменных, но линейные по
- 9. Альтернативные функциональные формы: правила выбора Правила выбора формы зависимости: 1. Исходить из экономической теории. 2. Оценивать
- 10. Линейная форма Интерпретация коэффициента регрессии β − предельный эффект независимого фактора
- 11. Линейная форма Для полученных оценок a, b уравнения регрессии:
- 12. Линейная форма Коэффициент регрессии b показывает прирост зависимой переменной при изменении объясняющей переменной на единицу. Коэффициент
- 13. Линейная форма от времени Интерпретация коэффициента регрессии от времени − ежегодный (ежемесячный и т.д.) прирост зависимой
- 14. Моделирование эластичности Независимо от вида математической связи между Y и X эластичность равна: Эластичность y по
- 15. Пример расчета эластичности Рассмотрим кривую Энгеля: где Y – спрос на товар, X – доход. Имеем:
- 16. Эластичность – переменная величина Например, для линейной модели Эластичность не всегда бывает постоянной для различных значений
- 17. Средний коэффициент эластичности Средний коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем по совокупности изменится результат
- 18. Логарифмическая форма Прологарифмировав обе части уравнения, получим
- 19. Логарифмическая форма Интерпретация коэффициента регрессии β – эластичность зависимой переменной по объясняющей переменной Коэффициент при объясняющей
- 20. Логарифмическая форма Вычисление наклона (скорости роста) Наклон постоянно меняется с изменением номера наблюдения
- 21. Графики логарифмической формы зависимости
- 22. Полулогарифмические формы 1. Линейно-логарифмическая форма (логарифм при объясняющей переменной) 2. Логарифмически-линейная форма (логарифм при зависимой переменной)
- 23. Линейно-логарифмическая форма Интерпретация коэффициента регрессии β: Коэффициент при объясняющей переменной показывает на сколько единиц возрастает Y
- 24. Линейно-логарифмическая форма Эластичность убывает с ростом Y: Это указывает на класс зависимостей, где следует применять линейно-логарифмическую
- 25. Графики линейно-логарифмической формы зависимости 0 X Y β > 0 β
- 26. Логарифмически-линейная форма Интерпретация коэффициента регрессии β: Коэффициент при объясняющей переменной показывает на сколько процентов возрастает Y
- 27. Логарифмически-линейная форма Эластичность растет с ростом Y: Это указывает на класс зависимостей, где следует применять линейно-логарифмическую
- 28. Графики логарифмически-линейной формы зависимости Y β > 1 0 X 0
- 29. Логарифмически-линейная форма от времени Вид уравнения: Интерпретация: Коэффициент при переменной времени выражает темп прироста. Он показывает
- 30. Обратные зависимости Вычисление эластичности С ростом X зависимая переменная приближается к некоторому числу (моделирование эффекта насыщения)
- 31. Сводка результатов для альтернативных функциональных форм в парной регрессии
- 32. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 33. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 34. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 35. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 36. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 37. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 38. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 39. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 40. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 41. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 42. Сводка линеаризующих преобразований для основных зависимостей в экономике
- 43. Преобразование случайного отклонения Пример. Логарифмирование нелинейной модели с аддитивным случайным членом не приводит к линеаризации соотношения
- 44. Признаки качественной модели 1. Простота модели (из примерно одинаково отражающих реальность моделей, выбирается та, которая содержит
- 45. Сравнение различных моделей 1. Содержательный анализ 2. Формальный анализ: Метод Зарембки Преобразование Бокса-Кокса
- 46. Метод Зарембки Применим для выбора из двух форм (несравнимых непосредственно), в одной из которых зависимая переменная
- 47. Сравнение различных моделей парной регрессии методом Зарембки 1. Вычисляем среднее геометрическое значений зависимой переменной и все
- 48. Сравнение различных моделей парной регрессии методом Зарембки 3. Вычисляем χ2-статистику для оценки значимости различий 4. Сравниваем
- 49. Метод Бокса-Кокса Идея метода. Переменная : при λ=1 превращается в линейную функцию при λ→0 переходит в
- 50. Сравнение различных моделей парной регрессии методом Бокса-Кокса 1. Преобразуют зависимую переменную по методу Зарембки: 2. Рассчитывают
- 51. Сравнение различных моделей парной регрессии методом Бокса-Кокса 3. Рассчитывают уравнения регрессии для новых переменных при значениях
- 53. Скачать презентацию