Множественная регрессия в EViews ● ЭКОНОМЕТРИКА ● Лаб. работа 3

1. Введите фиктивные переменные, если это необходимо для включения в модель качественных признаков.
2. Найти значения описательных статистик для количественных переменных.
3. Составьте матрицу парных коэффициентов корреляции исходных переменных. Сделайте вывод о степени влияния каждого из факторов на результативный показатель. Сделайте предположение о наличии мультиколлинеарности.
4. Постройте линейную модель регрессии, описывающую зависимость результативной переменной от всех факторов. Какие знаки коэффициентов вы ожидаете получить? Найдите оценки коэффициентов регрессии. Соответствуют ли знаки оценок вашим ожиданиям? Если нет, то, чем это может быть обусловлено?
5. Выпишите значения коэффициента детерминации и скорректированного коэффициента детерминации. Сделайте выводы.
6. Оцените статистическую значимость полученного уравнения регрессии через F-критерий Фишера.
7. Оцените статистическую значимость коэффициентов уравнения регрессии. Какие факторы значимо воздействуют на формирование значений зависимой переменной? Сделайте выводы по значениям полученных коэффициентов регрессии (на сколько единиц изменяется результативный признак при изменении факторной переменой на одну единицу).
8. Постройте линейную модель методам пошагового включения или исключения переменных.
9. Определите лучшую модель из построенных. Охарактеризуйте качество выбранной модели. Далее выполняйте исследования для выбранной модели.
10. Постройте график остатков модели. Какие выводы можно сделать из его визуального анализа? Сравните графически наблюдаемые значения и значения зависимой переменной, полученные по модели.
11. Проверьте остатки на отсутствие автокорреляции с помощью теста Дарбина – Уотсона.
12. Проверьте остатки на гомоскедастичность с помощью теста Уайта.
13. Проверьте остатки на нормальное распределение.
14. Определите прогнозное значение результата при интересующих вас значениях факторов (задать 5-10 новых значений).
15. Сформулируйте общий вывод.

#ЭконометрикаINSIGHT #EconometricsINSIGHT #эконометрикавEviews #видеоурокипоэконометрике
#EViews #множественнаярегрессия #модельрегрессии #уравнениерегрессии #эконометрика #линейнаярегрессия