Оценивание линейной модели множественной регрессии в Excel

Модель множественной регрессии имеет вид:

Алгоритм использования процедуры «ЛИНЕЙН» в приложении EXCEL:

1.Подготовка таблицы исходных данных (Записываем в столбцы значения переменных).

2.Вызов процедуры «ЛИНЕЙН» (Выделяем диапазон ячеек 5×(k+1), нажимаем на значок функции, в диалоговом окне «Категория» выбираем, «Статистические» в диалоговом окне «Выберите функцию» - «Линейн»; щелкнуть мышью по кнопке ОК).

3.Ввод исходных данных в процедуру (В строчке «Известные_значения_y» диалогового окна указать адрес диапазона значений эндогенной переменной y_t, а в строчке «Известные_значения_х» - адрес диапазона известных значений предопределенных переменных x₁₁:x_kn; в строчку «Конст» диалогового окна занести цифру 1, если есть свободный член и 0, если его нет. В строчку «Статистика» диалогового окна занести цифру 1, Нажать клавиши Ctrl + Shift + Enter).

4. Анализ результата

	A	B
	y1	x11	…	xk1
	y2	x12	…	xk2
…	…	…	…	…
n	yn	x1n	…	xkn
n+1			…
n+2			…
n+3			#Н/Д	#Н/Д
n+4	Fтест		#Н/Д	#Н/Д
n+5			#Н/Д	#Н/Д

Оценивание регрессионной модели с фиктивной переменной наклона

Термин “фиктивные переменные” используется как противоположность “значащим” переменным, показывающим уровень количественного показателя, принимающего значения из непрерывного интервала. Как правило, фиктивная переменная — это индикаторная переменная, отражающая качественную характеристику. В регрессионных моделях применяются фиктивные переменные двух типов: переменные сдвига и переменные наклона.

Фиктивная переменная наклона изменяет наклон линии регрессии. При помощи фиктивных переменных наклона можно построить кусочно-линейные модели, которые позволяют учесть структурные изменения в экономических процессах (например, введение новых правовых или нало­говых ограничений, изменение политической ситуации и т. д.). Для учета возможного изменения наклона графика модели при изменении градации качественного фактора предлагается ввести в спецификацию модели еще одно слагаемое вида «d умноженное на x».

Спецификация регрессионной модели в этом случае (например, для парной регрессионной модели, для простоты) имеет вид:

d_t = 0 – до структурных изменений

1 – после структурных изменений,

d_t - бинарная переменная

Фиктивная переменная входит в уравнение в мультипликативной форме. Оценки параметров рассчитываются с помощью метода наименьших квадратов. Параметр при фиктивной переменной характеризует степень изменения наклона графика функции регрессии под воздействием качественного фактора.