kinh tế lượng ung dung excel trong phan tich hoi quy va tuong quan

Tài liệu Chương 7 Phân tích hồi quy và tương quan

... pháp hồi quy tương quan Xác định mô hình hồi quy tuyến tính đơn Đánh giá cường độ mối liên hệ phù hợp mô hình Ước lượng giá trị tương lai dựa vào mô hình hồi quy Mô hình hồi quy bội Mối quan ... pháp hồi quy tương quan • Phân tích hồi quy sử dụng để dự đoán Một mô hình thống kê sử dụng để dự đoán giá trị biến phụ thuộc biến kết dựa giá trị biến độc lập hay biến nguyên nhân • Phân tích tương ... giá trị biến phụ thuộc biến kết dựa giá trị biến độc lập hay biến nguyên nhân • Phân tích tương quan sử dụng làm thước đo độ lớn mối liên hệ biến định lượng Bài ...

3
1,001
4

PHÂN TÍCH hồi QUY và TƯƠNG QUAN

... số tương quan (tuyến tính) tỷ số tương quan (phi tuyến tính) 4.1.3 Ý nghĩa phân tích hồi quy tương quan Phân tích hồi quy tương quan phương pháp thường sử dụng để nghiên cứu mối liên hệ tương quan ... hệ tương quan cần phải nghiên cứu tượng số lớn 4.1.2 Nhiệm vụ phân tích hồi quy tương quan Phương pháp phân tích hồi quy tương quan giải hai nhiệm vụ chủ yếu sau: 4.1.2.1 Xác định mô hình hồi quy ... mối liên hệ tương quan hai tiêu thức số lượng 82 v1.0 Bài 4: Phân tích hồi quy tương quan CÂU HỎI ÔN TẬP Thế liên hệ hàm số liên hệ tương quan? Nêu nhiệm vụ phân tích hồi quy tương quan Nêu ý...

20
1,424
2

Chương 5 phân tích hồi quy và tương quan

... Chƣơng PHÂN TÍCH HỒI QUY VÀ TƢƠNG QUAN Chƣơng I Nhiệm vụ phân tích hồi quy tƣơng quan II Hồi quy tƣơng quan tuyến tính đơn hai tiêu thức số lƣợng Hồi quy tƣơng quan phi tuyến III ... Nhiệm vụ phân tích HQ - TQ LIÊN HỆ HÀM SỐ  LIÊN HỆ TƢƠNG QUAN PHƢƠNG PHÁP HỒI QUY – TƢƠNG QUAN II Hồi quy tƣơng quan tuyến tính đơn hai tiêu thức số lƣợng Phƣơng trình Hệ số hồi quy tƣơng quan ... trình Hệ số hồi quy tƣơng quan Phƣơng trình hồi quy y Đường hồi quy thực tế Đường hồi quy lý thuyết Phương trình hồi quy x ˆ yx  b0  b1x Phƣơng trình hồi quy  y  nb0  b1  x    xy  b0 ...

Báo cáo " Mô hình kinh tế lượng ứng dụng trong việc dự báo về doanh thu của ngành du lịch Việt Nam"

... Đông Kinh tế lượng Nhóm Với đề tài : Mô hình kinh tế lượng ứng dụng việc dự báo doanh thu ngành du lịch Việt Nam”, qua hi vọng dự báo tăng trưởng doanh thu thấy tiềm phát triển ngành du lịch Việt ... du lịch Việt Nam năm qua Chương 2: Ứng dụng mô hình kinh tế lượng vào việc dự báo doanh thu ngành du lịch Việt Nam thời gian tới Chương 3: Đề xuất giải pháp nhằm nâng cao doanh thu ngành du lịch ... dạng, chất lượng hiệu Gvhd :Th.s Vũ Văn Đông Kinh tế lượng Nhóm Chương 2: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG VÀO VIỆC DỰ BÁO DOANH THU CỦA NGÀNH DU LỊCH VIỆT NAM TRONG THỜI GIAN TỚI Cơ sở lý thuyết :...

18
3,211
16

BÁO CÁO MÔN KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA TRONG DỰ BÁO GIÁ DẦU THÔ THẾ GIỚI

... chuỗi liệu khứ II Xây dựng mô hình Arima cho giá dầu thô giới giới thiệu số liệu: Nguồn cập nhật số liệu từ trang web www.eia.gov trang web cục lượng Hoa Kỳ Số liệu giá dầu thô giới từ tháng / 2005 ... chuỗi giá dầu giới: Nhìn vào bảng kết ta có mô hình ARIMA( p,1,q) Với: P=(1) Q=(1,2,5,6,7) -Ước lượng: Sau ước lượng kiểm tra nhiều mô hình thấy mô hình ARIMA( 0,1,7) phù hợp Bảng kết ước lượng: ... nước giới đầu tư quan tâm chặt chẽ để kịp thời nắm bắt tình hình biến động đưa sách phù hợp Trong khuôn khổ đề tài, đề xuất sử dụng mô hình ARIMA phương pháp Box-jenkins để dự báo giá dầu thô giới...

7
2,121
53

Kinh tế lượng ứng dụng - Phần cơ bản và cơ sở

...

296
5,230
0

Kinh tế lượng ứng dụng phần nâng cao chương 5 mô hình ARIMA và VAR

... 4 752 7 49480 50 546 47483 47892 49 457 51 179 47360 47842 50 190 52 588 49438 50 081 52 852 54 561 50 653 51 526 52 830 55 950 55 814 56 151 56 968 56 949 56 763 55 902 55 520 55 962 55 3 25 555 68 55 919 56 232 55 950 57 203 ... 44484 47 754 448 45 455 60 4 757 4 4 953 1 46 356 49318 Năm quý 48 856 48921 50 727 50 929 51 138 496 95 50061 4 952 5 49371 494 45 51344 4 953 9 47278 478 95 48996 51 164 50 232 52 379 53 388 54 314 53 412 55 033 1980 ... Cao * Kinh tế lượng ứng dụng – Phần nâng cao * Chương Đồ thò phần dư Phần dư dừng Cách khác: 34 ThS Phạm Trí Cao * Kinh tế lượng ứng dụng – Phần nâng cao * Chương 35 ThS Phạm Trí Cao * Kinh tế...

37
3,646
5

KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG

... (hoặc giảm) gây tình trạng không hợp lý với thực tế Trong thực tế tình trạng GNP bình quân đầu người tăng dẫn đến số trẻ sơ sinh tử vong tăng 2b Ước lượng phương trình hồi quy Dependent Variable: ... nhận thấy CPI NYSE có mối quan hệ đồng biến Sử dụng Excel/ Graph/ Scatter XY 2b Anh Vũ đề nghò mô hình hồi quy tuyến tính NYSEt = α + β CPIt + ut Ước lượng hệ số độ dốc β tung độ gốc α mô hình cách: ... phương trình hồi quy ước lượng mô hình trên: NYSEt = -102.06055 + 2.1294425 CPIt + ut -5- Ý nghóa hệ số độ dốc: ˆ β = 2.1294425 Khi số giá tiêu dùng CPI tăng (hoặc giảm 1%) số chứng khóan NYSE tăng...

13
1,331
2

Bài tập kinh tế lượng ứng dụng

... trung bình hàng tuần tăng Bài 5: Bài tập 7.19, Gujarati (2003), trang 238 (Table 7.9) Rõ “Đa cộng tuyến” Y: tiêu dùng thòt gà / lượng cầu X2: thu nhập khả dụng thực tế X3: giá bán lẻ thực X4: ... giả thiết Ho Kết luận: nên đưa biến X3 (vốn đầu tư) vào mô hình Bài 4: Bài tập 7.16, Gujarati (2003), trang 235 (Table 7.6) Y: lượng hoa hồng tiêu thụ (bó) X2 = giá bán sỉ trung bình X3 = giá ... tử vong tăng (giảm) tương ứng xấp xỉ 223% trẻ, điều kiện yếu tố khác không đổi Bài Sử dụng file Table 7.3 YEAR = Year Y = Real Gross Product, Millions of NT $ (Tổng sản lượng thực) X2 = Labor Days,...

9
9,517
197

BAI TAP 3 kinh tế lượng ứng dụng

... Prob -0.158881 0.765707 -0.207496 0. 837 4 0.669504 0.10 735 7 6. 236 216 0.0000 -0.000676 0. 133 7 53 -0.005057 0.996 0.878042 0.867 437 0.1646 53 0.6 235 43 11.6 032 4 0.9256 13 Mean dependent var S.D dependent ... hơn, ta sử dụng biến cấp chẳng hạn - Có thể ràng buộc mặt pháp lý Bài 3: Bài tập 9.8, Gujarati (20 03) , trang 32 7 lnY=2.41+ 0 .36 74lnX1 + 0.2217 ln X2+ 0.08 03 lnX3- 0.1755D1+0.2799D2+0.5 634 D3- 0.2572D4 ... t-Statistic Prob 　　　　　 C 3. 677198 0.108486 33 .89569 0.0000 DUM 1 .39 7154 0.177981 7.8500 03 0.0000 INCOME 0.000709 7.80E-05 9.08 431 9 0.0000 DUM*INCOME -0.000 639 8.60E-05 -7. 436 101 0.0000 　　　　　...

7
2,764
19

BAI TAP 4 kinh tế lượng ứng dụng

... 0.725067 0 .48 5 X3 -103.5 042 51. 147 44 -2.023 644 0.0705 X4 6.115795 3.713679 1. 646 829 0.1306 X5 -105.9787 151. 942 8 -0.69 749 1 0.50 14 X6 0.123797 0.122672 1.0091 74 0.3367 R-squared 0.7 545 05 Mean dependent ... 3.2 548 59 19.11656 0.1702 64 0.8682 LOG(X2) 1.790153 0.873 24 2.050012 0.0675 LOG(X3) -4. 108518 1.599678 -2.568 341 0.028 LOG(X4) 2.127199 1.257839 1.6911 54 0.1217 LOG(X5) -0.03 044 8 0.121 848 -0. 249 8 84 ... 73586.8 3 944 .5 84 18.65515 0.0000 X 949 .5621 217. 941 7 4. 3569 54 0.0008 R-squared 0.593535 Mean dependent var 88051.8 Adjusted R-squared 0.562268 S.D dependent var 1 246 9.51 S.E of regression 8 249 .989...

8
1,453
14

Bài tập kinh tế lượng ứng dụng 3

... hơn, ta sử dụng biến cấp chẳng hạn - Có thể ràng buộc mặt pháp lý Bài 3: Bài tập 9.8, Gujarati (20 03) , trang 32 7 lnY=2.41+ 0 .36 74lnX1 + 0.2217 ln X2+ 0.08 03 lnX3- 0.1755D1+0.2799D2+0.5 634 D3- 0.2572D4 ... Prob -0.158881 0.765707 -0.207496 0. 837 4 0.669504 0.10 735 7 6. 236 216 0.0000 -0.000676 0. 133 7 53 -0.005057 0.996 0.878042 0.867 437 0.1646 53 0.6 235 43 11.6 032 4 0.9256 13 Mean dependent var S.D dependent ... mốc) -2- * Biến D4: antilog (0.2572) = 0.7 732 => 0.7 732 – = -0.2267  22.67% -3- Bài 4: Bài tập 9.16, Gujarati (20 03) , trang 33 0 Model I: ln(Pop)t = 4. 73 + 0.024t Model II: ln(Pop)t = 4.77 + 0.015t...

7
3,580
50

Bài tập kinh tế lượng ứng dụng 1

... 19 85 10 8.9 10 7.6 11 717 .64 11 577.76 11 859. 21 6.82 -3.645 13 .2836 46. 512 19 86 13 6 10 9.6 14 905.6 12 012 .16 18 496 8.82 23.455 550 .15 27 77.792 19 87 16 1.7 11 3.6 18 369 .12 12 904.96 2 614 6.89 12 .82 49 .15 5 ... 2 416 .247 16 4.352 19 88 14 9. 91 118 .3 17 734.353 13 994.89 22473. 01 17.52 37.365 13 96 .16 8 306.950 19 89 18 0.02 12 4 22322.48 15 376 32407.2 23.22 67.475 4552.9 21 539 .16 8 19 90 18 3.46 13 0.7 23978.222 17 082.49 ... β = 19 1986.2936 – 51( 105 .13 33) (15 .06886) / 13 48655.2 – 51( 105 .13 33)2 ˆ β = 0 .14 1652 ˆ ˆ α = Y - β* X = 15 .068863 – (0 .14 1652 * 10 5 .13 33) = 0 .17 6496 TSS= ∑Yi2 – n *( Y )2 = 27648. 816 – 51* (15 .069)2...

13
2,890
5

KINH TỆ LƯỢNG ỨNG DỤNG

9
1,041
5

Xem thêm