99682

Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области

Лабораторная работа

Экономическая теория и математическое моделирование

Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции. Оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции Y с каждым из факторов. Постройте поле корреляции результативного признака Y и наиболее тесно связанного с ним фактора. Рассчитайте параметры парной линейной регрессии для фактора, наиболее связанного с Y.

Русский

2016-10-08

4.8 MB

17 чел.

Выполните эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области.

Исходные данные для эконометрического моделирования стоимости квартир

наблюдения

Y, цена квартиры

X1 , город области

X2 , число комнат

X3 , общая площадь квартиры

1

115

2

4

70,40

2

85

1

3

82,80

3

69

1

2

64,50

4

57

1

2

55,10

5

184,60

2

3

83,90

6

56

1

1

32,20

7

85

2

3

65,00

8

265

2

4

169,50

9

60,65

1

2

74

10

130

2

4

87

11

46

1

1

44

12

115

2

3

60

13

70,96

2

2

65,70

14

39,50

1

1

42,00

15

78,90

2

1

49,30

16

60

1

2

64,50

17

100

1

4

93,80

18

51

1

2

64

19

157

2

4

98

20

123,5

1

4

107,50

21

55,2

2

1

48,00

22

95,5

1

3

80,00

23

57,6

2

2

63,90

24

64,5

1

2

58,10

25

92

1

4

83,00

26

100

1

3

73,40

27

81

2

2

45,50

28

65

1

1

32,00

29

110

2

3

65,20

30

42,10

1

1

40,30

31

135,00

2

2

72,00

32

39,60

1

1

36,00

33

57,00

1

2

61,60

34

80,00

2

1

35,50

35

61,00

1

2

58,10

36

69,60

1

3

83,00

37

250,00

1

4

152,00

38

64,50

1

2

64,50

39

125,00

2

2

54,00

40

152,30

2

3

89,00

Задания:

  1.  Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции. Оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции Y с каждым из факторов.
  2.  Постройте поле корреляции результативного признака Y и наиболее тесно связанного с ним фактора.
  3.  Рассчитайте параметры парной линейной регрессии для фактора, наиболее связанного с Y.
  4.  Оцените качество полученной модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.

5. По модели п. 3 осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости , если прогнозное значение фактора составит 80% от его максимального значения. Представьте на графике фактические, модельные значения и точки прогноза.

6. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), постройте модель формирования цены квартиры на основе только значимых факторов (). Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.

7. Оцените качество построенной модели. Улучшилось ли качество модели по сравнению с однофакторной моделью?

8. Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, коэффициентов.


Решение

Задание 1. Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции. Оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции Y с каждым из факторов.

Для получения матрицы парных коэффициентов корреляции воспользуемся ресурсами программы MS Excel.

Для этого выберем пункт меню Данные/Анализ данных/Корреляция

Получим матрицу парных коэффициентов корреляции

Оценим статистическую значимость коэффициентов корреляции Y с каждым из факторов:

=0,403  0 – связь между переменными прямая, зависимость между показателями слабая;

=0,688  0 – связь между переменными прямая, зависимость – недостаточно сильная;

=0,846  0 – связь между переменными прямая, зависимость между показателями сильная, так как 0,846→1.

Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная Y (цена квартиры) имеет наиболее тесную связь с факторным признаком Х3, коэффициент парной корреляции =0,846.

Для оценки значимости коэффициента корреляции применяется t-критерий Стьюдента.

Табличное значение сравнивается с расчетными значениями. Табличное значение определяется с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР с вероятностью равной 0.05 и степенью свободы n-2=40-2=38 (где n – число наблюдений). При этом фактическое значение этого критерия определяется по формуле:

С помощью MS Exel посчитаем t-критерий и оценим значимость коэффициентов корреляции:

  (2,717  2,024) – фактор  значимый;

  (5,847  2,024) – фактор  значимый;

  (9,763  2,024) – фактор  значимый.

Можно сделать вывод о том, что наиболее тесная и значимая зависимость наблюдается между ценой квартиры Y и общей площадью квартиры Х3.


Задание 2. Постройте поле корреляции результативного признака Y и наиболее тесно связанного с ним фактора.

Для того, чтобы построить поле корреляции выберем «Точечную» диаграмму. По оси абсцисс отложим значения фактора, наиболее тесно связанного с результативным фактором (X3), а по оси ординат – сам результативный фактор (Y).


Задание 3. Рассчитайте параметры парной линейной регрессии для фактора, наиболее связанного с Y.

Для решения задания построим расчетную таблицу.

Линейная модель имеет вид: .

Для того, чтобы вычислить параметры регрессионного уравнения воспользуемся формулами:

,    

Вычислим параметры β и α

Уравнение регрессии будет иметь вид:

При изменении общей площади квартиры (Х3) на 1 кв.м цена квартиры будет меняться в ту же сторону на1,54 тыс.долл.

Для расчета параметров линейной парной регрессии воспользуемся инструментом «Регрессия», который входит в надстройку «Анализ данных». В диалоговом окне «Регрессия» в поле «Входной интервал Y» введем адрес диапазона ячеек, которые  представляет зависимую переменную Y, то есть стоимость квартир. В поле «Входной интервал Х» введем адрес диапазона ячеек, который содержит значения независимой переменной Х3 (общая площадь квартиры). При этом необходимо установить флажок «Метки в первой строке» (так как вводим и заголовки столбцов).

Получим уравнение регрессии: y=-13,1+1,54*X3


Задание 4. Оцените качество полученной модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.

Оценим качество модели через коэффициент детерминации, для этого воспользуемся формулой:

 

R2 = 0,715

Коэффициент детерминации R2 определен инструментом «Регрессия» пакета «Анализ данных» в Excel: 0,71 1.

71% случайной вариации исследуемого признака Y учтено в построенной модели и обусловлено случайными колебаниями включенного в нее фактора Х.

Из расчетной таблицы найдем: -средняя относительная ошибка аппроксимации.

Это значит, что фактические значения прибыли Y отличаются от модельных в среднем на  27,87 %; уровень точности модели недостаточный.

Чем меньше рассеяние эмпирических точек вокруг теоретической линии регрессии, тем меньше ошибка аппроксимации. Ошибка аппроксимации менее 7% свидетельствует о хорошем качестве модели. Модель считается приемлемой, если средняя ошибка аппроксимации меньше 15%.

Оценим качество полученной модели через F-критерий Фишера.

F= = 95,3

Fтабл.=  2,842442

Fтабл.  F, это говорит о том, что модель статистически значима, уравнение регрессии надежно.



Задание 5. По модели п. 3 осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости , если прогнозное значение фактора составит 80% от его максимального значения. Представьте на графике фактические, модельные значения и точки прогноза.

Для осуществления прогнозирования воспользуемся следующими формулами:

нижняя граница интервала – ,

верхняя граница интервала –

Рассчитаем интервальный прогноз Y, вначале найдем ошибку прогнозирования по формуле:

=1,69

=  = 734,88

Se = 27,11

U =  = 46,4

Нижняя граница интервала: 72,3-46,4=25,9

Верхняя граница интервала: 72,3+46,4=118,7

Представление графически фактические, расчетные и прогнозные значения. Для построения графика воспользуемся сводной таблицей.

 


Задание 6. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), постройте модель формирования цены квартиры на основе только значимых факторов (). Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.

=1,69

Условие   выполняется только для факторов Х1 (город области) и Х3 (общая площадь квартиры).

В итоге получаем модель: Y= - 58,86+34,56*X1+1,49X3

- экономический смысл параметра перед фактором  Х1 (город области) некорректен из-за слабой связи его с Y (цена квартиры). Это подтверждает заключение, сделанное на основе t-критерия Стьюдента при анализе значений коэффициентов парной корреляции (r = 0,403);

- при изменении общей площади квартиры на 1 кв.м. цена квартиры изменится в ту же сторону на 1,59 тыс. долл..


Задание 7.

Оцените качество построенной модели. Улучшилось ли качество модели по сравнению с однофакторной моделью?

Оценим качество построенной модели. Для этого построим расчетную таблицу.

Оценим качество модели:

Модель

R2

Se

F

Y=-58,86+34,56*X1+1,49*X3

0,83

21,98

88,5

Y=-13,1+1,54*X3

0,71

21,11

95,3

Вывод: благодаря добавлению в модель фактора Х1 (города области) полученная модель относительно улучшилась.


Задание 8. Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, коэффициентов.

Коэффициент эластичности:

Эх1=34,56*1,43/93,65=0,53

Эх3=1,49*69,21/93,65=1,10

Вывод: при изменении факторов Х1 и Х3 на 1% цена квартиры изменяется в ту же сторону соответственно на 0,53% и на 1,14%.

β – коэффициент:

βх1 = 

βх3=  = 0,82

Вывод: при изменении факторов Х1 и Х3 на 1 СКО среднее квадратическое отклонение цена квартиры изменяется в ту же сторону соответственно на 0,34 и на 0,84 своего среднего квадратического отклонения.

- коэффициент

х1= 0,403*0,34/0,83=0,17

х3=0,846*0,84/0,83=0,86

Вывод: средняя доля влияния на цену квартиры фактора Х1 — 0,17, а Х3 — 0,86.

Общий вывод: наиболее влиятельный фактор Х3. То есть влияние фактора общей площади квартиры на цену квартиры превышает влияние города области.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

29491. СОЦИАЛЬНЫЕ ТИПЫ ПЕРЕХОДНОГО ПЕРИОДА: ПОПЫТКА ХАРАКТЕРИСТИКИ 103 KB
  Представляется общепризнанным что каждая социальная система в каждый значимый период ее существования формирует выдвигает некоторый специфический набор социальноантропологических типов. В условиях модернизационных процессов индустриализация НТР урбанизация образовательная революция в число значимых признаков социальноантропологических типов естественно попадают такие объективные индикаторы как род занятий тип расселения уровень образования и т д. Данные такого рода пригодны для описания внешних условий деятельности различных...
29492. МАССОВЫЙ ПРОТЕСТ: ПОТЕНЦИАЛ И ПРЕДЕЛЫ 95 KB
  Прежде всего это относится к характеру массовых выступлений протеста развернувшихся со второй половины 1996 г. и увенчавшихся пока организованной профсоюзным руководством акцией протеста 27 марта 1997 г. Кто заявляет о готовности протестовать Обратимся к показателям возможного декларативного участия в акциях протеста различных групп. Если как отмечалось ранее центральными фигурами в ожиданиях или опасениях протеста являются образованные люди то главный носитель настроений протеста малообразованные.
29494. ОБЩЕСТВЕННОЕ МНЕНИЕ НА ПЕРЕЛОМЕ ЭПОХ: ОЖИДАНИЯ, ОПАСЕНИЯ, РАМКИ (К социологии политического перехода) 147.5 KB
  Сама сложность такого перехода давно может считаться некой отечественной традицией: персонализация верховной власти при неразвитости формальных политических институтов в России неизменно в течении нескольких столетий приводила к тому что смена первых лиц означала смену политических эпох стилей и механизмов господства состава и роли определенных групп влияния и т. Очевидно при этом что соблюдение конституционных рамок и видимая бесконфликтность даже фактическое отсутствие конкуренции обеспечены смещением решающих политических и...
29495. Элита и «масса» в общественном мнении: проблема социальной элиты 76 KB
  Принято выделять элиты по их профессиональному месту по роду их занятий в обществе и соответственно говорить об интеллектуальных политических военных экономических культурных и т. Эта категория элиты действует преимущественно через системы и средства массовой информации. Поэтому кстати численность публичной элиты ограничена немногими десятками лиц это определяется возможностями самого поля массового внимания или фигурально выражаясь размерами подиума.
29496. КОМПЛЕКСЫ ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ (Статистика и социология в изучении общественного мнения) 174 KB
  При таком статистическом подходе существуют проблемы измерения общественного мнения но нет вопроса о его структуре и функциях2. но и так сказать изнутри в смысле самого языка общественного мнения символы стереотипы комплексы значений и средств выражения. Понятно что отечественный опыт последних лет питает сомнения и разочарования в отношении эффективности любых демократических институтов в том числе и общественного мнения в нынешнем российском обществе.
29497. ЧЕЛОВЕК, ТОЛПА И МАССА В ОБЩЕСТВЕННОМ МНЕНИИ 104.5 KB
  В частности это относится к пугающему одних и ободряющему других в зависимости от позиции представлению о всемогуществе масскоммуникативного влияния на массовую аудиторию на массового человека. В конечном счете это приводит к одной из граней извечной проблемы общественного человека: как и насколько может и желает человек поддаваться давлению коммуникативных средств массового поражения. О генезисе массового общества С.
29498. ВОЗВРАЩАЯСЬ К ПРОБЛЕМЕ СОЦИАЛЬНОЙ ЭЛИТЫ 141.5 KB
  Но каждое время то есть каждая социальная ситуация выбирает поддерживает пестует продвигает подходящий для нее тип человека. Если на поверхности советской системы находился человек послушнокарьерный то с ее распадом на переднем плане в политической жизни бизнесе медиа социальнонаучной сфере и около них оказался человек ловкий ориентированный на ближайший успех и не связанный ни ценностными ни социальногрупповыми рамками ответственности. Массовый человек ориентируется практически не на те звездные образцы политкумиров...
29499. «СРЕДНИЙ ЧЕЛОВЕК»: ФИКЦИЯ ИЛИ РЕАЛЬНОСТЬ 102 KB
  В соответствии с такой исследовательской ориентацией предметом рассмотрения прежде всего становится человек как респондент массового исследования а лишь затем возникает проблема социальногрупповой типологии. в рамках исследовательской программы Советский человек. Средний показатель I высшая 1 1 1 1 1 1 1 II 1 1 1 1 1 1 1 III 3 4 3 2 3 3 3 IV 6 5 6 4 7 6 5 V 21 20 24 21 19 19 20 VI 17 11 15 14 13 13 12 VII 18 13 14 16 16 15 15 VIII 12 16 15 15 16 18 15 IX 9 11 10 10 10 10 9 X низшая 8 17 13 16 15 14 14 Средний статус 626 697 675...