Trendy, NOWE trendy


2. Funkcja liniowa:

Model 1: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1993:1-1997:4 (N = 20)

Zmienna zależna: Y3

Współczynnik

Błąd stand.

t-Studenta

wartość p

const

11,2041

3,06411

3,6566

0,00195

***

z01

0,990489

3,31252

0,2990

0,76855

time

0,242174

0,229786

1,0539

0,30667

Średn.aryt.zm.zależnej

13,94500

Odch.stand.zm.zależnej

4,208197

Suma kwadratów reszt

309,6807

Błąd standardowy reszt

4,268081

Wsp. determ. R-kwadrat

0,079617

Skorygowany R-kwadrat

-0,028663

F(2, 17)

0,735288

Wartość p dla testu F

0,494006

Logarytm wiarygodności

-55,77687

Kryt. inform. Akaike'a

117,5537

Kryt. bayes. Schwarza

120,5409

Kryt. Hannana-Quinna

118,1369

Autokorel.reszt - rho1

-0,541324

Stat. Durbina-Watsona

3,005975

  1. Funkcja kwadratowa:

Model 2: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1993:1-1997:4 (N = 20)

Zmienna zależna: Y3

Współczynnik

Błąd stand.

t-Studenta

wartość p

const

10,2182

7,30475

1,3988

0,18094

t1

0,427596

1,26146

0,3390

0,73904

t2

-0,0075039

0,0501435

-0,1496

0,88291

z01

1,56905

5,15648

0,3043

0,76483

Średn.aryt.zm.zależnej

13,94500

Odch.stand.zm.zależnej

4,208197

Suma kwadratów reszt

309,2479

Błąd standardowy reszt

4,396361

Wsp. determ. R-kwadrat

0,080904

Skorygowany R-kwadrat

-0,091427

F(3, 16)

0,469468

Wartość p dla testu F

0,707728

Logarytm wiarygodności

-55,76288

Kryt. inform. Akaike'a

119,5258

Kryt. bayes. Schwarza

123,5087

Kryt. Hannana-Quinna

120,3033

Autokorel.reszt - rho1

-0,538941

Stat. Durbina-Watsona

3,014075

Istotność:

Ho: αj=0

H1: αj≠0

0,88291>0,05

Parametr nie jest statystycznie istotny (czyli statystycznie nie różni się od zera), ponieważ wartość p jest większa od poziomu istotności (0,05), co oznacza, że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej.

Test Fishera-Snedecora na równość wariancji

Ho: σu1^2= σu2^2

H1: σu1^2< σu2^2

Su1^2= 4,396361^2= 19,32799

Su2^2= 4,268081^2=18,21651542

F= 19,32799 / 18,21651542 = 1,0610

F(16, 17): prawostronny obszar krytyczny dla 1,061 = 0,450879

(lewostronny obszar krytyczny: 0,549121)

0,450879>0,05 co oznacza, że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej, a więc wariancje resztowe w obu modelach są sobie równe. Oznacza to, że stosujemy trend liniowy.

Wahania sezonowe:

Model 3: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1993:1-1997:4 (N = 20)

Zmienna zależna: Y3

Współczynnik

Błąd stand.

t-Studenta

wartość p

const

11,5828

0,613266

18,8871

<0,00001

***

t1

0,211875

0,0461939

4,5866

0,00042

***

Q1

-0,987187

0,327456

-3,0147

0,00928

***

Q2

-2,85906

0,320873

-8,9103

<0,00001

***

Q3

6,58906

0,320873

20,5348

<0,00001

***

z01

0,6875

0,65328

1,0524

0,31045

Średn.aryt.zm.zależnej

13,94500

Odch.stand.zm.zależnej

4,208197

Suma kwadratów reszt

9,559750

Błąd standardowy reszt

0,826341

Wsp. determ. R-kwadrat

0,971588

Skorygowany R-kwadrat

0,961441

F(5, 14)

95,75013

Wartość p dla testu F

2,56e-10

Logarytm wiarygodności

-20,99706

Kryt. inform. Akaike'a

53,99413

Kryt. bayes. Schwarza

59,96852

Kryt. Hannana-Quinna

55,16039

Autokorel.reszt - rho1

-0,091832

Stat. Durbina-Watsona

2,156287

Ho: αj=0

H1: αj≠0

Wartości p dla zmiennych Q1,Q2,Q3 są mniejsze od poziomu istotności (0,05) więc odrzucamy hipotezę zerową na rzecz hipotezy alternatywnej, co oznacza, że są one statystycznie istotne, a więc występują wahania sezonowe.

Y3= 0,211875t - 0,987187 Q1 - 2,85906 Q2 + 6,58906 Q3 + 11,5828

B4= -B1 -B2 -B3

B4= 0,987187 + 2,85906 - 6,58906 = -2,742813tys



Wyszukiwarka