Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Моделі нелінійної регресії та їх економетричний аналіз


Нелінійна регресія – нелінійна залежність між досліджуваним показником У та фактором Х, яка може бути описана різноманітними рівняннями кривих.

Рівняннями кривих є:

- рівняння параболи (квадратичне рівняння):

; (6.10)

- степенева крива:

; (6.11)

- рівняння гіперболи:

; (6.12)

- логарифмічне рівняння:

; (6.13)

- показникове рівняння та ін.:

. (6.14)

Розрахунок коефіцієнтів a та b для нелінійних моделей є тривалий та трудомісткий процес, тому для отримання нелінійних залежностей варто використовувати Microsoft Excel.

Для аналізу якості нелінійної залежності використовують парне кореляційне відношення, розраховане за формулою:

(6.15)

Чим далі значення h відхиляється від нуля, тим істотним є взаємозв’язок між двома змінними величинами.

Також, для оцінки нелінійного рівняння можна використати абсолютне відхилення, дисперсію, середньоквадратичне відхилення. Середньоквадратичне відхилення – корінь квадратний з дисперсії.

Приклад 2: Нелінійна економетрична модель впливу витрат на рекламу на обсяг збуту підприємства має вигляд . Оцінити отриману модель.

Таблиця 6.3 – Вихідні дані для оцінки нелінійної економетричної моделі

Обсяг збуту (у), тис. грн. Витрати на рекламу (х), тис. грн.
5,4 0,21
5,8 0,48
6,9 0,31
7,3 0,54
8,1 0,85
9,3 1,01
9,5 0,75
9,9 0,68

 

Розв’язання: Знайдемо розрахункові значення для обсягу збуту продукції та абсолютне відхилення у таблиці 6.4.

Таблиця 6.4 – Розрахункові значення для обсягу збуту продукції

Обсяг збуту (у), тис. грн. Витрати на рекламу (х), тис. грн. Абсолютне відхилення
5,4 0,21 5,4-6,14=-0,74
5,8 0,48 -1,05
6,9 0,31 6,36 0,54
7,3 0,54 7,06 0,24
8,1 0,85 8,36 -0,26
9,3 1,01 9,2 0,1
9,5 0,75 7,89 1,61
9,9 0,68 7,59 2,31

 

Парне кореляційне відношення, знаючи, що , розраховане за формулою (6.15) рівне:

.

Дисперсія за формулою (6.9):

.

Отже, нелінійна економетрична модель для обсягів збуту є досить надійною та точною, бо парне кореляційне відношення становить 72%, а середньоквадратичне відхилення є невисоким.

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Економетрична модель лінійноїрегресії в економічній практиці в середовищі Excel | Економетрична модель нелінійної регресії в економічній практиці в середовищі Excel

Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 178; Нарушение авторских прав?


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Рекомендуемые страницы:

Читайте также:
studopedia.su - Студопедия (2013 - 2020) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление
Генерация страницы за: 0.002 сек.