Определение точности модели

 

Точность модели характеризуется величиной отклонения выхода модели от реального значения моделированных переменных. Для показателя представленного рядом значений точность определяется как разность между значением фактического уровня ряда и его оценкой полученной расчётным путём с использованием моделей. При этом в качестве статистических показателей точности применяют следующие:

1. Среднеквадратичное отклонение:

где:

y_i - фактическое значение рядя n - количество наблюдений

- теоретическое значение ряда р - количество независимых параметров

s

52,81

 

2.Средняя относительная ошибка аппроксимации:

5,24

 

 

3. Коэффициент сходимости:

 

0,02

 

где: - теоретическое значение ряда.

4. Коэффициент детерминации:

 

R2

0,98

 

На основании указанных показателей можно сделать выбор из нескольких адекватных трендовых моделей экономической динамики наиболее точной, хотя может встретиться случай, когда по некоторому показателю более точна одна модель, а по другому – другая модель.

 

Заключение

 

Множественная регрессия широко используется для решения целого ряда вопросов эконометрики.

В настоящее время множественная регрессия - один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основная цель множественной регрессии - построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.

Согласно расчетам, произведенным в лабораторной работе №1, мы нашли, что уравнение множественной регрессии имеет вид:

Y=

Цель данной работы заключалась в определении адекватности и точности линейной модели множественной регрессии. При проверке свойств остаточной последовательности, которые были выделены существенными для исследуемого явления, было обнаружено:

- гипотеза о случайном характере отклонений уровней остаточной последовательности принимается;

- случайная компонента распределена по нормальному закону распределения;

- гипотеза о равенстве нулю математического ожидания случайной последовательности принимается;

- гипотеза о независимости уровней случайной компоненты (т.е. об отсутствии в ней автокорреляции) принимается.

Таким образом, остаточная последовательность удовлетворяет всем свойствам случайной компоненты временного ряда, следовательно, найденная нами линейная модель является адекватной.

Список используемой литературы:

 

1. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 1999. -XIV, 402 с.

2. Елисеева И.И., Эконометрика - М., 2001, 347 с.

3. Курицкий, Поиск оптимальных решений в EXCEL - М., 2000, 245 с.

4. Политова И.Д. Дисперсионный и корреляционный анализ в эконометрике. Учебное пособие для экономических факультетов. М.: Дело, 1998. - 248 с.

5. Пучков В.Ф., Эконометрика - учебное пособие, Гатчина, 2001, 56 с.