Повна версія

Головна arrow Економіка arrow ЕКОНОМЕТРИКА

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

ЕКОНОМЕТРИЧНІ КОМП'ЮТЕРНІ ПАКЕТИ

Оцінювання моделі за допомогою комп'ютерних програм

На практиці сукупність вибіркових даних містить велику кількість спостережень (іноді кілька тисяч). Зрозуміло, «вручну» робити обчислення такого обсягу неможливо.

Комп'ютерні економетричні (їх також називають регресійний) пакунки як готових підпрограм основні, найбільш часто зустрічаються обчислення, які доводиться виконувати досліднику.

В останні роки з'явилися десятки економетричних пакетів [1] , в тому числі і розроблені в Росії. У цьому підручнику ми розглянемо в якості прикладу пакет «Econometric Views», який використовується, наприклад, для навчання в Російській Економічної Школі.

Перелічимо основні можливості, що надаються пакетом «Econometric Views».

Аналіз даних.

Першим етапом економетричного моделювання є аналіз експериментальних (вибіркових) даних, які попередньо повинні бути введені в робочий файл ( « Workfile »). Там вони зберігаються у вигляді послідовностей чисел, причому кожна вибірка має своє ім'я.

Є можливість представити дані графічно, отримати значення основних кількісних характеристик вибіркових даних.

Як приклад розглянемо моделювання формування ціни на автомобілі на вторинному ринку в залежності від року випуску машини і її пробігу. Нехай Х - термін експлуатації автомобіля - різниця між поточним роком та роком випуску автомобіля, X'i - пробіг (в тис. Км), Y - ціна (в у.о.). Робочий файл пакета містить основні числові дані - вибіркові значення всіх перерахованих змінних. Щоб отримати експериментальні дані у вигляді стовпців чисел, треба виконати команду «Open». Експериментальні дані можуть бути отримані на екрані у вигляді стовпців:

Ohs

Л /

*

Y

I

6,000000

91,00000

14800,00

2

7,000000

116,0000

14200,00

3

2,000000

34,00000

17000,00

48

5,000000

90,00000

15300,00

49

14,00000

217,0000

10400,00

50

4,000000

64,00000

15800,00

Графічне зображення даних представлено на рис. 14.1.

При бажанні можна отримати всі графіки на одному малюнку.

Регресивні програми допускають перетворення експериментальних даних. Так, наприклад, є команда, що дозволяє впорядкувати вибіркові спостереження за зростанням будь-якої змінної. Зазвичай це має сенс у випадку просторової вибірки. Також є можливість «редагувати» експериментальні дані: наприклад, дослідник може видалити занадто «нетипові» спостереження, які можуть неадекватно спотворити модель.

Більш докладний уявлення про розподіл вибіркових даних дають гістограми.

У «Econometric Views » є команди, за допомогою яких відразу виходять основні кількісні характеристики вибіркових розподілів. Ось як виглядає відповідний результат для нашого прикладу:

x,

Y

Mean

7,560000

117,9400

13918,00

Median

6,500000

103,5000

14450,00

Maximum

24,00000

373,0000

17500,00

Minimum

1,000000

15,00000

5000,000

Std. Dev.

5,107657

78,26470

2783,530

Skewness

1,127798

1,157630

-1,123340

Kurtosis

3,994277

4,115747

3,973437

Jarque-Bera

12,65896

13,76109

12,48990

Probability

0,001783

0,001028

0,001940

Observations

50

50

50

Мал. 14.1.

Видається математичне очікування (mean), максимум, мінімум і медіана розподілу, стандартне відхилення (Std. Dev.), Асиметрія (Skewness), ексцес (Kurtosis). Статистика Jar- que-Bera - це статистика перевірки гіпотези про те, що відповідна вибірка взята з нормально розподіленої сукупності. Нижче наводиться відповідне значення ймовірності (Probability). У рядку Observations (спостереження) вказується число спостережень п .

  • [1] Про можливості деяких з них див., Наприклад, [21], [27].
 
<<   ЗМІСТ   >>