Регрессионная модель в Greatl

Возможности программы:

1.Основные описательные статистики (среднее арифметическое, медиана, минимальное и максимальное значения, среднеквадратическое отклонение, коэффициент изменчивости (вариации), коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса).

2.Проверка нормальности распределения, распределение частот случайной величины, распределение плотности вероятностей, определение коэффициентов корреляции и т.д.

3.Предусматривает непосредственный доступ к статистическим таблицам. Пакет Gretl содержит встроенные статистические таблицы для следующих распределений: нормального, t-распределенияСтьюдента,F-распределенияФишера,хи-квадрат,Пуассона, биномиального и распределения ДарбинаУотсона. Существует возможность вычисления критических значений,p-value.

4.Анализ временных рядов (набор методов оценивания обобщённым МНК, модели ARMAX и GARCH , система уравнений авторегрессии (VAR), проверка коинтеграции; построение линии тренда, коррелограммы, периодограммы; проверка единичных корней, моделирование типа ARIMA, а также процедуры десезонализации X-12-ARIMAи TRAMO).

5.Регрессионный анализ (одношаговый метод наименьших квадратов (1МНК), взвешенный МНК, двухшаговый МНК - оценка систем одновременных уравнений, методы оценивания логитовых, пробитовых и тобитовых моделей и нелинейных моделей, и т.д.)

6. Метод главных компонент.

7. Экспорт и импорт GretlMicrosoft Excel и текстовые редакторы (Notepad и т.д).

8. Построение графиков и др.

Запуск программы осуществляется через Пуск-Программы-Gretl-Gretl или двойным щелчком мыши по иконке Gretl на рабочем столе.

Общие сведения о пакете GRETL

Пакет программ GRETL (GNU Regression Econometrics and Time Series Library) представляет собой инструментарий для практической реализации сложных вычислительных процедур эконометрического моделирования. В 2002 году его автор проф. Аллен Котрелл (США) включил GRETL в проект www.sourceforget.net, делая его общедоступным, бесплатным продуктом с возможностью дальнейшей доработки открытых кодов (Open Source – свободным программным обеспечением). Таким образом, данный пакет программ, статистические данные для обработки, учебное пособие и исходный код всех выпущенных версий доступны наИнтернет-сайтахhttp://gretl.sourceforge.net илиhttp://www.kufel.torun.pl.

Пример расчета задачи в Greatle

Модель временных рядов

Модели временных рядов представляют собой модели зависимости результативного признака от времени.

К ним относятся

модели кривых роста (трендовые модели),

адаптивные модели,

модели авторегрессии и скользящего среднего.

С помощью таких моделей можно решать задачи прогнозирования объема продаж, спроса на продукцию, краткосрочного прогноза процентных ставок и др.

Регрессионная модель с одним уровнением

В регрессионных моделях зависимая (объясняемая) переменная Y может быть представлена в виде функции f (X1, X2, X3, … Xk), где - независимые (объясняющие) переменные, или факторы; k – количество факторов. В качестве зависимой переменной может выступать практически любой показатель, характеризующий, например, деятельность предприятия или курс ценной бумаги. В зависимости от вида функции f () модели делятся на линейные и нелинейные. В зависимости от количества включенных в модель факторов Х модели делятся на однофакторные (парная модель регрессии) и многофакторные (модель множественной регрессии)

Системы одновременных уравнений

Наибольшее использование в эконометрических исследованиях получила система одновременных уравнений. Она имеет вид:

Данная система уравнений называется системой одновременных уравнений, так как в ней одни и те же переменные могут быть зависимыми в одном уравнении и в тоже время быть независимыми. В эконометрике данная система уравнений называется также структурной формой модели. В отличие от предыдущих систем уравнений, уравнения модели данного типа не могут рассматриваться самостоятельно, а обычный МНК, использовавшийся для нахождения параметров в данном случае неприменим. В связи с этим используются специальные приемы оценивания.

T-критерий Стьюдента

F-критерий Фишера

Регрессионная модель [regression model] — экономико-статистическая модель, основанная на уравнении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины экзогенных (входных, «объясняющих») и эндогенных (выходных) переменных.

1.Определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными)
2.Предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой(-ых)
3.Определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой
Регрессионный анализ нельзя использовать для определения наличия связи между переменными, поскольку наличие такой связи и есть предпосылка для применения анализа.

0МНК

1МНК

Экзогенный [гр. exo - снаружи + genesis - происхождение] - имеющий внешнее происхождение, вызываемый внешними причинами

Эндогенный [гр. endon - внутри + genesis - происхождение] внутреннего происхождения, вызываемый внутренними причинами.

Лаг (от англ. lag, [læɡ] — «запаздывание», «задержка») – запаздывание, экономический показатель, характеризующий временной интервал между двумя взаимосвязанными экономическими явлениями, одно из которых является причиной, а второе - следствием.

предопределенными переменными (объясняющими переменными) называются лаговые и текущие экзогенные переменные (xt, xt-1), а также лаговые эндогенные переменные (Yt-1).