Ćwiczenia 5. MICROFIT - opis narzędzia.
Zadanie. Niech Yt = α0 + α1X1t + α2X2t + α3X3t + α4X4t + ξt, gdzie:
Yt - zmiany produkcji w przedsiębiorstwie [mld zł],
X1t - zatrudnienie [tys. osób],
X2t - wartość maszyn i urządzeń [mld zł],
X3t - czas przestoju maszyn [l. dni],
X4t - nakłady inwestycyjne [mln zł],
t € [1991 - 2000].
Lata |
Yt |
X1t |
X2t |
X3t |
X4t |
1991 |
10 |
6 |
8 |
14 |
12 |
1992 |
10 |
6 |
8 |
14 |
12 |
1993 |
16 |
10 |
12 |
18 |
12 |
1994 |
16 |
10 |
12 |
18 |
14 |
1995 |
12 |
8 |
8 |
18 |
10 |
1996 |
14 |
10 |
8 |
18 |
12 |
1997 |
20 |
12 |
14 |
24 |
14 |
1998 |
20 |
12 |
16 |
24 |
12 |
1999 |
20 |
12 |
16 |
26 |
12 |
2000 |
22 |
14 |
18 |
26 |
10 |
Parametry modelu oszacowano klasyczną metodą najmniejszych kwadratów. Procedura szacowania parametrów strukturalnych oraz parametrów struktury stochastycznej opracował prof. Bashem Pesaran wraz z dr Bahram Pesaran i wydana przez Oxford University Press pod nazwą MICROFIT.
Ordinary Least Squares Estimation
***************************************************************************
I.
Dependent variable is Y
10 observations used for estimation from 1991 to 2000
II.
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
C -3.97930 1.022100 -3.8933[0.011]
X1 0.86241 0.105200 8.1979[0.000]
X2 0.37075 0.061860 5.9935[0.002]
X3 0.16983 0.066925 2.5377[0.052]
X4 0.29246 0.070716 4.1357[0.009]
***************************************************************************
III.
1. R-Squared 0.99785 6. R-Bar-Squared 0.99614
2. S.E. of Regression 0.27483 7. F-stat. F(4,5) 581.2805[0.000]
3. Mean of Dependent Variable 16.0000 8. S.D. of Dependent Variable 4.4222
4. Residual Sum of Squares 0.37766
5. DW-statistic 2.87240
***************************************************************************
IV. Diagnostic Tests
***************************************************************************
* Test Statistics * LM Version * F Version *
***************************************************************************
* A:Serial Correlation *CHSQ(1)= 3.1360[0.077]**************F(1,4)= 1.8275[0.248] *
* B:Functional Form *CHSQ(1)= 0.64114[0.423]*************F(1,4)= 0.27402[0.628]*
* C:Normality *CHSQ(2)= 0.80713[0.668]*************Not applicable *
* D:Heteroscedasticity*CHSQ(1)= 0.48283[0.487]*************F(1,8)= 0.40586[0.542]*
***************************************************************************
A: Lagrange multiplier test of residual serial correlation
B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values
C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals
D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values
V. Residuals and Fitted Values of Regression
***************************************************************************
Based on OLS regression of Y on: C X1 X2 X3 X4
10 observations used for estimation from 1991 to 2000
***************************************************************************
Observation Actual Fitted Residual
1991 10.0000 10.0484 -0.048359
1992 10.0000 10.0484 -0.048359
1993 16.0000 15.6603 0.339670
1994 16.0000 16.2453 -0.245250
1995 12.0000 11.8676 0.132410
1996 14.0000 14.1773 -0.177320
1997 20.0000 19.7306 0.269430
1998 20.0000 19.8872 0.112840
1999 20.0000 20.2268 -0.226830
2000 22.0000 22.1082 -0.108230
***************************************************************************
Jakie informacje o oszacowanych elementach struktury modelu zawiera wydruk rezultatów estymacji?
Część I. Zawarto w niej o zmiennej objaśnianej, liczebności próby statystycznej oraz okresie, którego dotyczy próba statystyczna.
Część II. Cztery kolumny zawierają kolejno:
informacje o zmiennych objaśniających,
oszacowane parametry strukturalne,
wartości błędów średnich szacunku parametrów,
wartości statystyki T, która jest ilorazem oceny parametru do błędu średniego szacunku, ponadto wartość statystyki Prob /jej rola i znaczenie zostanie przedstawiona w procesie weryfikacji, Prob określa prawdopodobieństwo przyjęcia przez statystykę wartości nie mniejszej od wartości próbkowej przy założeniu prawdziwości
/.
Część III. Wartości:
współczynnika determinacji,
standardowy błąd reszt,
wartość przeciętna zmiennej objaśnianej,
suma kwadratów reszt /reszty - różnice pomiędzy wartościami empirycznymi i teoretycznymi/,
statystyka Durbina Watsona,
2 skorygowany współczynnik determinacji,
statystyka, ma rozkład Fishera - Snedecora
, gdzie:
- liczba stopni swobody licznika statystyki
,
- liczba stopni swobody mianownika statystyki
;
,
odchylenie standardowe zmiennej objaśnianej,
Część IV. Testy diagnostyczne. Budowę modelu można było zakończyć w wyniku przyjęcia szeregu założeń dotyczących:
zbioru zmiennych objaśniających opisujących zmiany zmiennej objaśnianej,
postaci analitycznej relacji pomiędzy zbiorem zmiennych objaśniających zmienną objaśnianą,
losowości składnika losowego,
stałości wariancji składnika losowego,
zgodności rozkładu składnika losowego z rozkładem normalnym,
wartości przeciętnej składnika losowego,
symetria składnika losowego,
braku autokorelacji składnika losowego.
Pakiet MICROFIT korzysta z czterech testów diagnostycznych:
testu Godfreya do badania istotności autokorelacji rzędu 1-go do 4-go,
testu Ramseya do weryfikacji przyjętej postaci analitycznej modelu,
testu Jarque'a-Bera do weryfikacji zgodności rozkładu składnika losowego z rozkładem normalnym,
testu do weryfikacji rozkładu składnika losowego w czasie, z założenia przyjmujemy, iż wariancja składnika losowego jest stała w czasie.
Statystyki wszystkich czterech testów diagnostycznych zdefiniowano dla dwóch sprawdzianów. Sprawdzian
dla dużych prób oraz
, dla prób małych.
Część V. Zawiera dane o wartościach empirycznych o zmiennej objaśnianej
, są to dane bazowe o zmiennych modelu /kolumna 2/. W kolumnie 3 tej części, umieszczono wartości teoretyczne zmiennej
, natomiast kolumna 4 zawiera reszty modelu, są realizacjami składnika losowego i są różnicami pomiędzy wartościami empirycznymi oraz teoretycznymi.
Wartości teoretyczne:
Lata
|
Wartości teoretyczne |
1991 |
|
1992 |
|
1993 |
|
1994 |
|
1995 |
|
1996 |
|
1997 |
|
1998 |
|
1999 |
|
2000 |
|