Extras din proiect
CERINTA 1:
Modelul de regresie este: y=β0+β1*x
Unde :
y- rentabilitatea medie ALR ;
x-rentabilitatea indicelui BET ;
β0 si β1 parametrii
a) Pt rezolvarea acestui subpunct am utilizat Testul ‘z’.
Ipoteze: H¬0 : µ = µ0
HA : µ ≠ µ0
z calculat= - 2.9354
| z |=2.9354
z critic= 1.96
z calculat
Deoarece modulul lui z calculate este mai mare decat z critic se respinge ipoteza nula si afirmam ca in anul 2005 rentabilitatea medie ALR a fost
semnificativ diferita de rentabilitatea medie ALR din anul 2006.
b)Modelul de regresie estimat este: y=0.037*x-0.00012 x=rentabilitatea
Estimatorul de valoare 0.037 are urmatoarea semnificatie :atunci cand rentabilitatea indicelui BET creste cu o unitate rentabilitatea medie ALR creste cu 0.037 procente.
Estimatorul de valoare 0.00012 indica nivelul minim al rentabilitatii medii ALR, indiferent de rentabilitatea indicelui BET.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.000115 0.002051 -0.055961 0.9554
BET 0.037280 0.115868 0.321744 0.7478
R-squared 0.000294 Mean dependent var -3.64E-05
Adjusted R-squared -0.002546 S.D. dependent var 0.038273
S.E. of regression 0.038322 Akaike info criterion -3.679974
Sum squared resid 0.516927 Schwarz criterion -3.658114
Log likelihood 653.3554 F-statistic 0.103519
Durbin-Watson stat 1.865644 Prob(F-statistic) 0.747838
c)Rezultatul testului ‘t’ statisic unde t=β/ SE(β )este :
Pentru parametrul β0 -0.0559 ;
Pentru parametrul β1 0.3217 ;
Valoarea t critic este 1.97.
Pt β0 :
H0 : β1 = 0
HA: β1 ≠ 0
Cum t critic =1,97, rezulta ca t mai mic decat t critic , atunci acceptam ipoteza nula H0 , adica parametrul estimat este semnificativ egal cu 0.
Ptβ1 :
H0 : β1 = 0
HA: β1 ≠ 0
Cum t critic=1,97, rezulta ca t mai mic decat t critic , atunci acceptam ipoteza nula H0 , adica parametrul estimat e semnificativ = cu 0.
d)Verificarea ipotezelor modelului de regresie
Verificarea ipotezelor privind variabila reziduală
d.1Autocorelarea erorilor pentru care se realizeaza graficul reziduurilor in Eviews.
Preview document
Conținut arhivă zip
- Analiza Sistemelor de Regresie Simplu si Multiplu.doc