Estymacja modelu z trzema zmiennymi objaśniającymi X ,,X2,X3. ga(j model dany jest wzorem: ,!
yl=a0+alxll+a2x2l+a3xj, + el, 1
gdzie oznaczenia jak we wzorze (3.2).
Do oszacowania modelu w postaci liniowej w Gretiu wykorzystuje się klasv metodę najmniejszych kwadratów dostępną w poleceniu pasku narzędzi ok głównego (tablica 5.11). W kolejnym kroku analizy wybiera się zmień objaśnianą Y oraz zmienne objaśniające XI, X2, X3. Wyniki estymacji klasyczn? MNK przedstawia tablica 5.12.
Tablica 5.11
5; gretl
Pik yarzęcfcia Sesja Qane P^óba imienna
Model
const
Y
XI
X2
gretl: specyfikacja modelu
<kS.gdt
Klasyczna metoda najaruefsrych kwac
KMNK
ID #
Nazwa zmiennej
Pełny opis zmiennej
const
stała - automatycznie
SdSS
wynagrodzenia w gospodar
wskaźnk cen dóbr I usług wydajność pracy stopa bezrobocia
Rażona metoda najmniejszych kwadr Korekta Hfiteroskedastycznoścl... Szeregi czasowe
Podwójna metoda najmniejszych kwac
Modę! LogrtD wy...
Model Pr obi towy...
Model Iobitowy...
Model Possana...
Model Logistyczny.
Metoda najmniejszych wartości fcezwz Korelacja rang...
MM< dia danych jvrx?laivydi... yielniowa metoda najmniejszych kwa
Rocme: Pełny m Metoda największej wia>Ygodhb6ci...
Zmienna zafezna Wybór -> | [y
f7 Ustaw J^:odomyśhązmiemą(y)
•----.1 ___2 '
Zmeme niezależne (X):
r Odporne błędy standardowe (robust) hinfy.--c/.M opóźnienia...
Model równań współzależnych... MM< wysokiej precyzji...
<?QK \>WyŁzyść| jfAnukiJ | Hpomoł
Źródło: Opracowanie własne.
Interpretacja oznaczeń wyników estymacji KMNK__
Zmienna - kolumna zawierająca stałą (const) oraz nazwy zmiennych objaśniających modelu,
Współczynnik - oceny parametrów strukturalnych ak,
Błąd stand. - średnie błędy ocen parametrów strukturalnych S(ak),
Statystyka t - wartości statystyk testu t-Studenta tat, służące do badania istotności
zmiennych objaśniających,
Wartość - wartość „prawdopodobieństwa empirycznego”
(prawdopodobieństwo zdarzenia, że statystyka tat znajdzie się w przedzi
ufności, prawdziwość hipotezy zerowej),____
•a i weryfikacja liniowego modelu ekonometrycznego w arkuszu Excel...
R. V
..7nn -mimnej zależnej - wartość średnia zmiennej objaśnianej y, weiycjjjs—--
m(far(invup 7miennei zależnej - odchylenie standardowe zmiennej
redl
N
^sjgndard^rysęsil - S. (dany wzorem (3.15)),
ą R-kwadrat - współczynnik R2 (dany wzorem (4.8)),
R-kwadrat - współczynnik determinacji skorygowany o liczbę
r^jlfswobodyTdany wzorem (4.11)),
StamukśL-Ł - wartość statystyki F służącej do weryfikacji hipotezy o łącznej j^oiośćTźmiennych objaśniających (dana wzorem (4.2)),
K,„iwit\ka Durbinu-Wat.sona - wartość statystyki DW służącej do weryfikacji
braku autokorelacji I rzędu składnika losowego (dana wzorem (4.18)), mM^nrAlnria reszt r?edu pierwsze no - współczynnik autokorelacji I rzędu
składnika losowego p, (dany wzorem (7.6)),
lf><mixtm wiarygodności - logarytm funkcji wiarygodności (dany wzorem (9.27)), Kryterium informacyjne Akaika (AIC) - dane wzorem (9.24),
Kryterium bayesowskie Schwarza (BICj - bayesowskie rozszerzenie minimum AIC (dane wzorem (9.25)).___
Tablica 5.12. Okno analizy KMNK
trefl: model 1
Ł7yc>a lesty Wftrosy Qane modelu
Mo4el 1: Estymacja KMNK z wykoćzystanien 28 obserwacji 1974-2001 .'aienna zależna: Y
Zmienna |
Współczynnik |
Błąd stand. |
Statystyka |
t wartość p |
const XI X2 X3 |
-4,68662 9,97987 0,161627 -0,0852455 |
1,25762 0,504652 0,0542195 0,124687 |
-3,727 19,776 2,981 -0,684 |
0,00105 *** <0,00001 *** 0,00649 *** 0,50073 |
Odchvi^ .acycaetyczna zmiennej zależnej = 12,2593 Suaj * rni® 3tan^ardowe zmiennej zależnej = 3,33978 B^d.^ratÓW 12,4231
Ksd ■;^n'*acdowy ceszt * 0,719464 SkorwT-* “Cminac3i kwadrat = 0,95875
st^tykayF «P,,J:kWadcat ’ 0'953593 StatystvkA ^ 3' 24 " 185/937 (wartość p < 0,00001)
Autoko^iaci63^ Durbina'Watsona * 1,64532 logarytm wi. Ce32t czędu pierwszego = 0,146998
KtVt^iua = ’28'3532
Kryteciu« 07306 Akaika <AIC) = 64,7064
5
Kcyteriua irf^3°l?kle Schwarza (BIC) = 70,0352 - or-Hannana-Quinna (HQC) = 66,3355
ŻrÓdl°- Oprać
owanie własne.
Zamknij
191