Көптік сызықтық регрессия моделі

Жұмыс түрі: Реферат
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 8 бет
Таңдаулыға:

Қазақстан Республикасы білім және Ғылым министрлігі
Қазақ ұлттық аграрлық университеті
Факультет: Бизнес және құқық жоғарғы мектебі

СӨЖ

Тақырыбы: Көптік сызықтық регрессия моделі

Орындаған: Тоқтар Д.
Тексерген: Тойлыбаев Н.
Жоспары:
1. Кіріспе

2. Бірнеше регрессияның сызықтық моделі

3. Бірнеше регрессия моделі үшін ең кіші квадраттардың классикалық әдісі

4. Бірнеше регрессияның жалпыланған сызықтық моделі

5. Пайдаланылған әдебиеттер тізімі

Кіріспе

Уақыт сериясы-бұл уақыттың бірнеше дәйекті сәттеріндегі (кезеңдеріндегі) кез-келген индикатордың мәндерінің жиынтығы. Уақыт қатарларының әр деңгейі шартты түрде үш топқа бөлуге болатын көптеген факторлардың әсерінен қалыптасады:
- қатарлардың үрдісін қалыптастыратын факторлар;

- қатардың циклдік ауытқуын қалыптастыратын факторлар;

- кездейсоқ факторлар.

Осы факторлардың әртүрлі комбинацияларымен рад деңгейінің уақытқа тәуелділігі әртүрлі формаларға ие болуы мүмкін.
Экономикалық көрсеткіштердің уақыттық қатарларының көпшілігі зерттелетін көрсеткіштің динамикасына көптеген факторлардың жиынтық ұзақ мерзімді әсерін сипаттайды. Шамасы, жеке алынған бұл факторлар зерттелетін көрсеткішке көп бағытты әсер етуі мүмкін. Алайда, жиынтықта олар оның өсу немесе төмендеу тенденциясын қалыптастырады.
Сондай-ақ, зерделенетін көрсеткіші болуы мүмкін циклды өзгеріп отырады. Бұл ауытқулар маусымдық болуы мүмкін.. бірқатар салалардың экономикалық қызметі жыл мезгіліне байланысты (мысалы, жазғы кезеңдегі ауылшаруашылық өнімдерінің бағасы қыс мезгіліне қарағанда жоғары; курорттық қалалардағы жұмыссыздық деңгейі жазға қарағанда жоғары). Ұзақ уақыт аралығында үлкен мәліметтер болған кезде нарықтық жағдайдың жалпы динамикасына, сондай-ақ ел экономикасы орналасқан бизнес циклінің фазасына байланысты циклдік ауытқуларды анықтауға болады.
Кейбір уақыт қатарларында трендтер мен циклдік компонент жоқ, және олардың әрбір келесі деңгейі рада мен кейбір (оң немесе теріс) кездейсоқ компоненттің орташа деңгейінің қосындысы ретінде қалыптасады.
Нақты деректер жоғарыда сипатталған модельдердің ешқайсысына толық сәйкес келмейтіні анық. Көбінесе олар барлық үш компоненттен тұрады. Олардың әр деңгейі трендтің, маусымдық ауытқулардың және кездейсоқ компоненттердің әсерінен қалыптасады.
Көп жағдайда уақыт қатарының нақты деңгейі тренд, циклдік және кездейсоқ компоненттердің қосындысы немесе көбейтіндісі ретінде ұсынылуы мүмкін. Уақыт сериясы аталған компоненттердің қосындысы ретінде ұсынылған Модель уақыт қатарының аддитивті моделі деп аталады. Уақыт сериясы аталған компоненттердің көбейтіндісі ретінде ұсынылған Модель уақыт қатарының мультипликативті моделі деп аталады.

Бірнеше регрессияның сызықтық моделі

Жұптасқан регрессия модельдеу кезінде жақсы нәтиже бере алады, егер зерттеу объектісіне әсер ететін басқа факторлардың әсері ескерілмесе. Егер бұл әсерді елемеу мүмкін болмаса, онда бұл жағдайда оларды модельге енгізу арқылы басқа факторлардың әсерін анықтауға тырысу керек, яғни бірнеше регрессия теңдеуін құру керек.
Бірнеше регрессия сұраныс, акциялардың кірістілігі мәселелерін шешуде, өндіріс шығындарының функциясын зерттеуде, макроэкономикалық есептеулерде және эконометриканың басқа да бірқатар мәселелерінде кеңінен қолданылады. Қазіргі уақытта бірнеше регрессия эконометрикадағы ең көп таралған әдістердің бірі болып табылады.
Бірнеше регрессияның негізгі мақсаты-факторлардың көптігі бар модель құру, олардың әрқайсысының әсерін жеке-жеке, сондай-ақ олардың модельделген көрсеткішке жиынтық әсерін анықтау.
Бірнеше регрессияның сызықтық моделінің жалпы көрінісі:
мұндағы n-m-тәуелсіз айнымалылардың санынан кем дегенде 3 есе үлкен үлгінің көлемі;
уі-I бақылаудағы нәтижелі айнымалының мәні;
хі1,хі2, ...I бақылаудағы тәуелсіз айнымалылардың хім-мәндері;
β0, β1, ... βm-бағалауға жататын регрессия теңдеуінің параметрлері;

ε-I бақылаудағы бірнеше регрессия моделінің кездейсоқ қатесінің мәні,

Бірнеше сызықтық регрессия моделін құру кезінде келесі бес шарт ескеріледі:
1. шамалары хі1,хі2,..., хім-кездейсоқ емес және тәуелсіз айнымалылар;
2. регрессия теңдеуінің кездейсоқ қатесін математикалық күту
барлық бақылауларда нөлге тең: м (ε) = 0, i= 1, m;
3. регрессия теңдеуінің кездейсоқ қатесінің дисперсиясы барлық бақылаулар үшін тұрақты: D (ε) = σ2 = const;
4. регрессия моделінің кездейсоқ қателері бір-бірімен байланысты емес (кез-келген екі түрлі бақылаудың кездейсоқ қателерінің ковариациясы нөлге тең): соv(εi,εj.) = 0, i!=j;
5. регрессия моделінің кездейсоқ қателігі - нөлдік математикалық күту және σ2 дисперсиясы бар қалыпты үлестіру заңына бағынатын кездейсоқ шама.

Көп регрессияның сызықтық моделінің матрицалық көрінісі[3]:

Y=Xxβ+ε
мұндағы: - nx1 тиімді айнымалы мәндерінің векторы
тәуелсіз өлшем айнымалыларының матрицасы ... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.