Побудова багатофакторної (множинної) лінійної регресії
Автор: k1ck23 • Март 23, 2019 • Лабораторная работа • 1,351 Слов (6 Страниц) • 312 Просмотры
Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України
ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
Лабораторна робота
з кількісних методів в економіці
на тему
Побудова багатофакторної (множинної) лінійної регресії
Виконав студент
групи ММБ-504
Чайковський М.Р
Перевірила
Кмитюк Т.Л
Київ 2018 р.
MS EXCEL
Нижче наведені дані про ВВП України та фактори, що впливають на нього. Діні зібрані за 2003-2017 роки.
Рік | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 |
2003 | 267,344 | 1.0820 | 47813 | 9.7 | 7 | 530.5 | 6943 |
2004 | 345,113 | 1.1230 | 47451 | 9.2 | 7 | 526.9 | 9714.78 |
2005 | 441,452 | 1.1030 | 47105 | 7.8 | 9 | 505 | 19390.58 |
2006 | 544,153 | 1.1160 | 47788 | 7.4 | 9.5 | 505 | 22358.1 |
2007 | 720,731 | 1.1660 | 46509 | 6.9 | 8 | 505 | 32479.06 |
2008 | 948,056 | 1.2230 | 46258 | 6.9 | 10 | 487 | 31543.2 |
2009 | 913,345 | 1.1230 | 46053 | 9.6 | 11 | 801 | 26505.11 |
2010 | 1,082,569 | 1.0910 | 45871 | 8.8 | 8.5 | 791 | 34576.4 |
2011 | 1,302,079 | 1.0460 | 45706 | 8.6 | 7.75 | 797.3 | 31794.61 |
2012 | 1,408,889 | 0.9980 | 45593 | 8.1 | 7.75 | 799.3 | 24546.19 |
2013 | 1,451,876 | 1.0050 | 45490 | 7.7 | 7 | 799.3 | 20415.71 |
2014 | 1,566,728 | 1.2490 | 45272 | 9.7 | 12.5 | 1295 | 7533.33 |
2015 | 1,979,458 | 1.4330 | 45154 | 9.5 | 33 | 2114.7 | 13299.99 |
2016 | 2,261,886 | 1.1240 | 45005 | 9.7 | 14 | 2589.8 | 15539.33 |
2017 | 2,908,233 | 1.1370 | 44831 | 9.9 | 13.5 | 2657.8 | 18808.45 |
Y (ВВП, млн грн) |
Х1 (Інфляція, індекс) |
Х2 (Населення, тис чоловік) |
Х3 (Рівень безробіття, %) |
X4 (Облікова ставка НБУ, %) |
X5 (Курс долару, грн за 100 доларів) |
X6 (Золотовалютні резерви, млн долл.) |
1) Спочатку побудуємо кореляційну таблицю за допомогою надбудови в MS Excel «Аналіз даних»:
[pic 1]
Вибираємо «Кореляція»:
[pic 2]
Отримуємо:
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 |
Y | 1 |
|
|
|
|
|
|
X1 | 0.233861518 | 1 |
|
|
|
|
|
X2 | -0.901716225 | -0.211041823 | 1 |
|
|
|
|
X3 | 0.434087783 | 0.202863293 | -0.330520791 | 1 |
|
|
|
X4 | 0.507919302 | 0.843696482 | -0.44691127 | 0.365744326 | 1 |
|
|
X5 | 0.914367744 | 0.374604136 | -0.732010835 | 0.615339848 | 0.630078643 | 1 |
|
X6 | -0.072496421 | -0.261514376 | -0.109586345 | -0.597800641 | -0.276101771 | -0.309536993 | 1 |
...