Лабораториялық жұмыс №4: EViews көмегімен көпфакторлы регрессияны құру, мультиколлинеарлық пен гетероскедастикалықты анықтау және модель спецификациясын тексеру
«Көпфакторлы регрессия моделін құрастыру және анализдеу кезінде eviews қолдану. Модельдегі мультиколлинеарлық пен гетероскедастикалықты шығару. Модельдің спецификациясын тексеру»
1. Excel бағдарламасында бастапқы мәліметтерді (айнымалылардың мәнін ) енгізу.
2. Жұмыс файлын құру
3. Айнымалылар мәндерін Eviews -ке импорттау
4. Әрбір айнымалыға байланысты сипаттаушы статистиканы анықтау және түсіндіру
5. Модельге енген барлық айнымалыларға корреляциялық матрицаны құру.
6 Кіші квадраттар әдісінің регрессиялық теңдеуін құру
7. Теңдеу параметрлерінің және теңдеудің статистикалық мәндәлігін тексеру.
8. Теңдеуде мультиколлениарлықтың бар, жоқтығын тексеру. Қорытынды шығару
9. Таңдалып алынған модельдің спецификациясын тексеру
10. Модельде бар жоқтығын тексеру. Қорытынды мағлұматтарды тексеру.
1. Бұл лабораториялық жұмыста пәтерлердің бағасы (у) және осы пәтердің бағасына әсер ететін айнымалыларды (х
1
-пәтер ауданы, х
2
-тамақтану бөлмесінің аудан, х
3
- пәтердің конструкциясы, х
4
-пәтердің қабаты) есепке алып қарастырылған. Кейбір мағлұматтарға біз транжирлеу әдісін қолдандық. Себебі, кейбір айнымалылар сандық мәнімен сипатталмағандықтан, бұл әдісті қолдануға тура келді.
Алынған айнымалылар У-пәтердің бағасы
х
1
-пәтер ауданы
х
2
-тамақтану бөлмесінің аудан
х
3
-пәтердің конструкциясы
Кірпіш үй:
Кірпіш үй
1:
1
Кірпіш үй:
Монолит/панельді үйлер
1:
0
Х
4
- пәтердің этажы
Бірінші және соңғы этаж:
Бірінші және соңғы этаж
0:
0
Бірінші және соңғы этаж:
Ортаңғы этаж
0:
1
Әуезов ауданындағы 1-бөлмелі пәтерлердің бағалары
N:
N
Price (мың тг):
Price (мың тг)
Squere:
Squere
Kitchen:
Kitchen
Construction:
Construction
Floor:
Floor
N:
1
Price (мың тг):
75
Squere:
33
Kitchen:
6
Construction:
0
Floor:
1
N:
2
Price (мың тг):
76
Squere:
41
Kitchen:
8
Construction:
0
Floor:
0
N:
3
Price (мың тг):
77
Squere:
36
Kitchen:
9
Construction:
1
Floor:
1
N:
4
Price (мың тг):
78
Squere:
56
Kitchen:
15
Construction:
0
Floor:
1
N:
5
Price (мың тг):
79
Squere:
40
Kitchen:
9
Construction:
0
Floor:
1
N:
6
Price (мың тг):
79, 8
Squere:
30
Kitchen:
6
Construction:
1
Floor:
0
N:
7
Price (мың тг):
80
Squere:
32
Kitchen:
6
Construction:
0
Floor:
1
N:
8
Price (мың тг):
81
Squere:
30
Kitchen:
6
Construction:
0
Floor:
0
N:
9
Price (мың тг):
82
Squere:
39
Kitchen:
8
Construction:
0
Floor:
1
N:
10
Price (мың тг):
83
Squere:
40
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
11
Price (мың тг):
83, 5
Squere:
18
Kitchen:
6
Construction:
1
Floor:
1
N:
12
Price (мың тг):
84
Squere:
18
Kitchen:
6
Construction:
1
Floor:
1
N:
13
Price (мың тг):
85
Squere:
41
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
14
Price (мың тг):
86
Squere:
44
Kitchen:
14
Construction:
0
Floor:
0
N:
15
Price (мың тг):
87, 8
Squere:
33
Kitchen:
7
Construction:
1
Floor:
1
N:
16
Price (мың тг):
88
Squere:
41
Kitchen:
9
Construction:
0
Floor:
1
N:
17
Price (мың тг):
88, 7
Squere:
33
Kitchen:
6
Construction:
1
Floor:
1
N:
18
Price (мың тг):
89
Squere:
40
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
19
Price (мың тг):
89, 5
Squere:
31
Kitchen:
6
Construction:
0
Floor:
0
N:
20
Price (мың тг):
90
Squere:
40
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
21
Price (мың тг):
91, 3
Squere:
31
Kitchen:
5
Construction:
0
Floor:
1
N:
22
Price (мың тг):
94
Squere:
40
Kitchen:
9
Construction:
0
Floor:
1
N:
23
Price (мың тг):
95
Squere:
54
Kitchen:
13
Construction:
0
Floor:
1
N:
24
Price (мың тг):
96
Squere:
44
Kitchen:
9
Construction:
0
Floor:
1
N:
25
Price (мың тг):
97
Squere:
36
Kitchen:
9
Construction:
1
Floor:
0
N:
26
Price (мың тг):
98
Squere:
40
Kitchen:
8
Construction:
1
Floor:
0
N:
27
Price (мың тг):
98, 3
Squere:
42
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
1
N:
28
Price (мың тг):
98, 5
Squere:
34
Kitchen:
6
Construction:
1
Floor:
1
N:
29
Price (мың тг):
99
Squere:
61
Kitchen:
15
Construction:
0
Floor:
1
N:
30
Price (мың тг):
100
Squere:
52
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
1
N:
31
Price (мың тг):
101
Squere:
32
Kitchen:
6
Construction:
0
Floor:
0
N:
32
Price (мың тг):
103
Squere:
30
Kitchen:
6
Construction:
1
Floor:
1
N:
33
Price (мың тг):
103, 5
Squere:
42
Kitchen:
10
Construction:
1
Floor:
1
N:
34
Price (мың тг):
105
Squere:
48
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
1
N:
35
Price (мың тг):
106, 4
Squere:
40
Kitchen:
11
Construction:
0
Floor:
1
N:
36
Price (мың тг):
110
Squere:
41
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
37
Price (мың тг):
110, 5
Squere:
33
Kitchen:
6
Construction:
0
Floor:
1
N:
38
Price (мың тг):
111
Squere:
34
Kitchen:
8
Construction:
1
Floor:
1
N:
39
Price (мың тг):
115
Squere:
36
Kitchen:
9
Construction:
1
Floor:
0
N:
40
Price (мың тг):
117
Squere:
63, 4
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
41
Price (мың тг):
120
Squere:
40, 2
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
0
N:
42
Price (мың тг):
123
Squere:
49
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
0
N:
43
Price (мың тг):
125
Squere:
34
Kitchen:
8
Construction:
1
Floor:
0
N:
44
Price (мың тг):
127
Squere:
33
Kitchen:
6
Construction:
0
Floor:
1
N:
45
Price (мың тг):
127, 5
Squere:
52
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
1
N:
46
Price (мың тг):
128
Squere:
34
Kitchen:
8
Construction:
1
Floor:
1
N:
47
Price (мың тг):
129
Squere:
52
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
48
Price (мың тг):
130
Squere:
30
Kitchen:
6
Construction:
0
Floor:
1
N:
49
Price (мың тг):
135
Squere:
39
Kitchen:
9
Construction:
0
Floor:
1
N:
50
Price (мың тг):
139
Squere:
55
Kitchen:
15
Construction:
0
Floor:
1
N:
51
Price (мың тг):
140
Squere:
52
Kitchen:
12
Construction:
1
Floor:
1
N:
52
Price (мың тг):
143
Squere:
39
Kitchen:
9
Construction:
0
Floor:
1
N:
53
Price (мың тг):
145
Squere:
50
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
54
Price (мың тг):
145
Squere:
49
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
1
N:
55
Price (мың тг):
147
Squere:
63
Kitchen:
20
Construction:
1
Floor:
1
N:
56
Price (мың тг):
150
Squere:
50
Kitchen:
11
Construction:
0
Floor:
1
N:
57
Price (мың тг):
150, 5
Squere:
40
Kitchen:
8
Construction:
1
Floor:
0
N:
58
Price (мың тг):
154
Squere:
57
Kitchen:
13
Construction:
0
Floor:
1
N:
59
Price (мың тг):
155
Squere:
47
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
60
Price (мың тг):
158
Squere:
35
Kitchen:
8
Construction:
0
Floor:
1
N:
61
Price (мың тг):
160
Squere:
50
Kitchen:
12
Construction:
1
Floor:
1
N:
62
Price (мың тг):
162
Squere:
50
Kitchen:
11
Construction:
0
Floor:
1
N:
63
Price (мың тг):
165
Squere:
54
Kitchen:
12
Construction:
1
Floor:
1
N:
64
Price (мың тг):
170
Squere:
48
Kitchen:
11
Construction:
0
Floor:
1
N:
65
Price (мың тг):
175
Squere:
54, 5
Kitchen:
11
Construction:
1
Floor:
1
N:
66
Price (мың тг):
180
Squere:
33
Kitchen:
6
Construction:
1
Floor:
0
N:
67
Price (мың тг):
188
Squere:
44
Kitchen:
7
Construction:
0
Floor:
1
N:
68
Price (мың тг):
190
Squere:
58
Kitchen:
16
Construction:
1
Floor:
1
N:
69
Price (мың тг):
200
Squere:
58
Kitchen:
16
Construction:
0
Floor:
1
N:
70
Price (мың тг):
206
Squere:
52
Kitchen:
16
Construction:
0
Floor:
1
N:
71
Price (мың тг):
210
Squere:
57, 4
Kitchen:
18
Construction:
0
Floor:
1
N:
72
Price (мың тг):
220
Squere:
52
Kitchen:
16
Construction:
0
Floor:
1
N:
73
Price (мың тг):
239
Squere:
52
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
74
Price (мың тг):
240
Squere:
49
Kitchen:
9
Construction:
0
Floor:
1
N:
75
Price (мың тг):
248
Squere:
62
Kitchen:
15
Construction:
0
Floor:
0
N:
76
Price (мың тг):
250
Squere:
56
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
1
N:
77
Price (мың тг):
250, 8
Squere:
57
Kitchen:
12
Construction:
1
Floor:
1
N:
78
Price (мың тг):
180
Squere:
51
Kitchen:
14
Construction:
0
Floor:
1
N:
79
Price (мың тг):
150
Squere:
55
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
1
N:
80
Price (мың тг):
160
Squere:
48
Kitchen:
11
Construction:
0
Floor:
1
N:
81
Price (мың тг):
140
Squere:
54
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
1
N:
82
Price (мың тг):
130
Squere:
40
Kitchen:
10
Construction:
1
Floor:
1
N:
83
Price (мың тг):
123
Squere:
40, 4
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
1
N:
84
Price (мың тг):
210
Squere:
47
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
1
N:
85
Price (мың тг):
120
Squere:
54
Kitchen:
12
Construction:
0
Floor:
0
N:
86
Price (мың тг):
80
Squere:
38
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
0
N:
87
Price (мың тг):
75
Squere:
30
Kitchen:
6
Construction:
1
Floor:
1
N:
88
Price (мың тг):
79
Squere:
34
Kitchen:
6
Construction:
0
Floor:
1
N:
89
Price (мың тг):
83
Squere:
35
Kitchen:
9
Construction:
1
Floor:
1
N:
90
Price (мың тг):
94
Squere:
40
Kitchen:
10
Construction:
0
Floor:
0
N:
91
Price (мың тг):
95
Squere:
30
Kitchen:
7
Construction:
1
Floor:
1
N:
92
Price (мың тг):
103
Squere:
42
Kitchen:
13
Construction:
1
Floor:
0
N:
93
Price (мың тг):
105
Squere:
40
Kitchen:
8
Construction:
0
Floor:
1
N:
94
Price (мың тг):
115
Squere:
38
Kitchen:
9
Construction:
1
Floor:
1
N:
95
Price (мың тг):
110
Squere:
43
Kitchen:
11
Construction:
0
Floor:
1
N:
96
Price (мың тг):
106, 4
Squere:
40
Kitchen:
11
Construction:
1
Floor:
1
N:
97
Price (мың тг):
97
Squere:
29
Kitchen:
6
Construction:
1
Floor:
1
N:
98
Price (мың тг):
89
Squere:
36
Kitchen:
10
Construction:
1
Floor:
1
N:
99
Price (мың тг):
135
Squere:
50
Kitchen:
14
Construction:
0
Floor:
1
N:
100
Price (мың тг):
160
Squere:
39
Kitchen:
9
Construction:
0
Floor:
1
2) . Excel программасына айнымалыларға сәйкес мәліметтерді енгізіп, жұмыс кітапшаларынан артық беттерді өшіріп, файлды
Excel 5. 0/95
форматында сақтаймыз. Тәуелді айнымалы ретінде (У) -пәтердің бағасы, ал тәуелсіз айнымалылар ретінде: х
1
-пәтер ауданы, х
2
-тамақтану бөлмесінің аудан, х
3
- пәтердің конструкциясы, х
4
-пәтердің қабатын енгіземіз.
2. Пуск →Программы→EViews 3→EViews 3. 1 программасына кіріп, жұмыс файлын құрамыз. Ол үшін
File/New/Workfile
командасын басып, мәліметтердің сипатына қарай мерзімсіз мәлеметтер түрін аламыз. Зерттеу саны 100
3. Құрылған жұмыс файлына Excel программысында сақталған мәліметтерді импорттаймыз. Ол үшін
Procs/Import/Read Text-Lotus-Excel
басамыз. Егер бәрі дұрыс орындалса, онда ауытқулар саны және константа(c) мен қалдық(resid) шығу керек.
4) Әр айнымалының статистикалық мәндерін табу үшін барлық аутқуларды қарайтып,
Open/As Group
орындаймыз. Суреттеу статистикасын көру үшін
View/Descriptive Stats/Common Sample
командасын орындаймыз.
6) Тағы да workfile-да
VIEW/CORRELATION
командасын орындаймыз. Сол кезде коррелияциялық матрица кестесі құрылады.
7) Тағы да workfile-да
VIEW/COVARIANCES
командасын орындаймыз. Сол кезде ковариациялық матрица кестесі құрылады.
6)
ККӘ - нің регрессиялық теңдеуін құрастыру
, мұндағы тәуелді айнымалы - пәтер бағасы, ал тәуелсіз айнымалылар - пәтердің жалпы аумағы, ас үй ауданы, қабаты және конструкциясы .
7)
Алынған модельдің параметрлерінің статистикалық мәндерін бағалаңыз
8) Модельде мультиколлинеарлықтың бар болуын тексеріңіз. Шешім қабылдаңыз
Мультиколлинеарлық бұл регрессия теңдеуінің екі немесе бірнеше түсіндіруші айнымалылардың корреляциялануы. Мультиколлинеарлыққа байланысты мәселе тек қана көптік регрессияда туындайды. Әсіресе макроэкономикалық берілгендерде көптеп кездеседі (мыс; табыстар, өндірісте) . R
2
жоғары болады, соған байланысты стандартты қателері дежоғары, ал t- критерийі төмен.
Мультиколлинеарлықтың бар болуын көрсету үшін екі әдіс қолданылады:
Барлық түсіндіруші айнымалылар үшін корреляция коэффиценттерінің матрицасын есептеу. Егер жеке түсіндіруші айнымалылардың корреляция коэффиценттерінің аралары үлкен болса, онда олар коллинеарлы. Бірақ жоғары корреляция кері әсер әкелуі мүмкін және регрессияның сапасына әсер етеді.
Мультиколлинеарлықтың эффектін тексеру үшін VIF көрсеткіші қолданылады - «вариацияның инфляциялық факторы»:
,
- көптік корреляцияның коэффицентінің мәні,
регрессорға қатысты тәуелді айнымалы мен басқа да айнымалылар
үшін алынған.
Егер, онда бір - бірімен корреляцияланатын түсіндіруші айнымалылар мультиколлинеарлы болып есептеледі.
Мультиколлинеарлықты анықтайтын бірнеше әдістер бар:
- Регрессия коэф стандарттық қателері нөлге жақын болғанда
- Күтілетін регрессия коэф белгісі қарама-қарсы болып шығуы
- Модельден бақылауларды жою немесе қосу оның бағаларының мәнін қатты өзгертеді.
- F-критерий маңызды, ал t-критерий - жоқ.
Мультиколлинеарлықты алып тастауға да бірнеше әдістер қолданылуы мүмкін:
-Бақылау санын принцип бойынша көбейту, ККӘ бағаларының кіші дисперсиясын білдіреді.
- Басқаларымен жоғары корреляцияланатын айнымалыларды алып тастау. Мұнда ол ауытқулар теориялық негізде қосылуы мүмкін, ал оларды статистикалық нәтижені жақсарту үшін алып тастау мүмкін емес.
- Уақытша қатарлар мен кросс-секцияладың мәндерін біріктіреді.
Мұның барлығы мультиколлинеарлықтың бар екендігін мүмкін етеді, алайда мұнда регрессия нәтижесіне әсер етпейді.
,
- көптік корреляцияның коэффицентінің мәні,
регрессорға қатысты тәуелді айнымалы мен басқа да айнымалылар
үшін алынған.
