Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Января 2015 в 20:32, контрольная работа
Требуется:
Выбрать вид зависимости между показателем эффективности ценной бумаги и показателем эффективности рынка ценных бумаг. Построить выбранную зависимость. Дать экономическую интерпретацию найденным параметрам модели.
Оценить качество построенной модели и тесноту связи между показателями.
Доказать статистическую значимость построенной модели и найденных параметров.
Проанализировать влияние показателя эффективности рынка ценных бумаг на показатель эффективности ценной бумаги с помощью коэффициента эластичности.
Задание №1
Y(t) – показатель эффективности ценной бумаги;
X(t) - показатель эффективности рынка ценных бумаг.
Требуется:
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
Y(t) |
88 |
87 |
84 |
86 |
82 |
80 |
81 |
78 |
76 |
X(t) |
56 |
58 |
60 |
63 |
67 |
66 |
70 |
72 |
74 |
Решение:
По исходным данным построим поле корреляции:
Анализируя расположение точек поля корреляции, предполагаем, что связь между признаками х и у линейная, т.е. у=а+bх.
Докажем расчетами что связь между признаками х и у линейная для этого построим линейную модель:
t |
Y |
X |
Y*X |
Y2 |
X2 |
Ŷ |
|||
1 |
88 |
56 |
4928 |
7744 |
3136 |
82,549 |
5,451 |
29,7134 |
30,9136 |
2 |
87 |
58 |
5046 |
7569 |
3364 |
82,533 |
4,467 |
19,95409 |
20,7936 |
3 |
84 |
60 |
5040 |
7056 |
3600 |
82,517 |
1,483 |
2,199289 |
2,4336 |
4 |
86 |
63 |
5418 |
7396 |
3969 |
82,493 |
3,507 |
12,29905 |
12,6736 |
5 |
82 |
67 |
5494 |
6724 |
4489 |
82,461 |
-0,461 |
0,212521 |
0,1936 |
6 |
80 |
66 |
5280 |
6400 |
4356 |
82,469 |
-2,469 |
6,095961 |
5,9536 |
7 |
81 |
70 |
5670 |
6561 |
4900 |
82,437 |
-1,437 |
2,064969 |
2,0736 |
8 |
78 |
72 |
5616 |
6084 |
5184 |
82,421 |
-4,421 |
19,54524 |
19,7136 |
9 |
76 |
74 |
5624 |
5776 |
5476 |
82,405 |
-6,405 |
41,02403 |
41,4736 |
∑ |
742 |
586 |
48116 |
61310 |
38474 |
742,285 |
-0,285 |
133,1085 |
136,2224 |
Среднее значение |
82,44 |
65,11 |
5346,22 |
6812,22 |
4274,89 |
82,476 |
- 0,032 |
14,78983 |
15,13582 |
Определим параметры а и b уравнения линейной регрессии
Запишем уравнение регрессии:
Из полученного
эконометрического уравнения
Линейный коэффициент корреляции:
Величина линейного коэффициента корреляции свидетельствует о наличии сильной обратной связи между рассматриваемыми признаками, т.к. его величина близка к 1,0
Коэффициент детерминации равен:
Так как значение показателя тесноты связи 0,023 то это означает, что на долю вариации факторных признаков приходится меньшая часть по сравнению с остальными неучтенными в модели факторами, влияющими на изменение результативного показателя. Построенная при таких условиях регрессионная модель имеет низкое практическое значение.
Коэффициент эластичности:
При изменении показателя эффективности рынка ценных бумаг на от своего среднего значения показатель эффективности ценной бумаги уменьшится на 0,00632% от своего среднего значения.
Статистическая значимость модели в целом:
Критерий Фишера:
Величина F-критерия связана с коэффициентом детерминации:
значит наше уравнение не существенно (не значимо).
Стандартные ошибки:
Критерий Стьюдента:
При
0,0075<2,365 Поскольку фактическое значение t-критерия не превышает табличное, признается статистическая незначимость, ненадежность уравнения регрессии.
Задание №2
– прибыль коммерческого банка;
–процентные ставки банка по кредитованию юридических лиц;
- процентные ставки по депозитным вкладам за этот же период.
Требуется:
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
18 |
14 |
33 |
37 |
40 |
42 |
41 |
49 |
56 |
48 | |
28 |
34 |
40 |
38 |
22 |
48 |
50 |
52 |
53 |
49 | |
87 |
85 |
78 |
86 |
81 |
80 |
83 |
78 |
76 |
79 |
Решение:
При помощи парных коэффициентов корреляции проведем анализ
целесообразности включения заданных факторов в уравнение.
Y |
|||
Y |
1 |
0,68 |
-0,75 |
1 |
-0,59 | ||
1 |
0.1- 0.3- слабая связь
0.3-0.5 – умеренная связь
0.5-0.7- заметная связь
0.7-0.9- тесная связь
0.9-0.99- весьма тесная
Согласно шкале Чеддока, между Yи связь заметная.
Между Y и связь тесная обратная.
Между факторами и существует заметная обратная связь. Для того, чтобы избежать явления мультиколлинеарности, один из этих факторов должен быть исключен из анализа. Исключим фактор так как его с Y меньше чем
Фактор, включенный в модель
t |
Y |
||||||||||||
1 |
18 |
28 |
87 |
504 |
1566 |
2436 |
784 |
7569 |
324 |
20,74 |
7,5076 |
326,1636 |
432,64 |
2 |
14 |
34 |
85 |
476 |
1190 |
2890 |
1156 |
7225 |
196 |
27,72 |
188,2384 |
122,7664 |
615,04 |
3 |
33 |
40 |
78 |
1320 |
2574 |
3120 |
1600 |
6084 |
1089 |
45,1 |
146,41 |
6,3 |
33,64 |
4 |
37 |
38 |
86 |
1406 |
3182 |
3268 |
1444 |
7396 |
1369 |
27,52 |
89,8704 |
127,2384 |
3,24 |
5 |
40 |
22 |
81 |
880 |
3240 |
1782 |
484 |
6561 |
1600 |
30,4 |
92,16 |
70,56 |
1,44 |
6 |
42 |
48 |
80 |
2016 |
3360 |
3840 |
2304 |
6400 |
1764 |
44,7 |
7,29 |
34,81 |
10,24 |
7 |
41 |
50 |
83 |
2050 |
3403 |
4150 |
2500 |
6889 |
1681 |
39,4 |
2,56 |
0,36 |
4,84 |
8 |
49 |
52 |
78 |
2548 |
3822 |
4056 |
2704 |
6084 |
2401 |
54,9 |
34,81 |
259,21 |
104,04 |
9 |
56 |
53 |
76 |
2968 |
4256 |
4028 |
2809 |
5776 |
3136 |
55,37 |
0,3969 |
274,5649 |
295,84 |
10 |
58 |
49 |
79 |
2842 |
4582 |
3871 |
2401 |
6241 |
3364 |
47,25 |
115,5625 |
71,4025 |
368,64 |
∑ |
388 |
414 |
813 |
17010 |
31175 |
33441 |
18186 |
66225 |
16924 |
393,1 |
684,8 |
1293,4 |
1869,6 |
Среднее значение |
38,8 |
41,4 |
81,3 |
1701 |
3117,5 |
3344,1 |
1818,6 |
6622,5 |
1692,4 |
39,31 |
68,48 |
129,34 |
186,96 |
Определим параметры а,b1 и b2 уравнения множественной линейной регрессии:
Из полученного эконометрического уравнения видно, что с увеличением процентных ставок банка по кредитованию юридических лиц прибыль коммерческого банка увеличивается, и наоборот, с увеличением процентных ставок по депозитным вкладам за этот же период прибыль коммерческого банка уменьшается. Кроме того, чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние объясняющей переменной на зависимую переменную. В рассматриваемом примере величина коэффициента регрессии b2 больше, чем величина коэффициента b1 , следовательно, процентные ставки по депозитным вкладам оказывает значительно большее влияние на прибыль коммерческого банка, чем процентные ставки банка по кредитованию юридических лиц.
Для количественной оценки определим частные коэффициенты эластичности:
Анализ полученных результатов показывает, что большее влияние на прибыль коммерческого банка оказывают процентные ставки по депозитным вкладам. Так, в частности, при увеличении процентных ставок по депозитным вкладам на 1% прибыль коммерческого банка уменьшится на 4,4%. В то же время с ростом процентных ставок банка по кредитованию юридических лиц на 1% прибыль коммерческого банка увеличится на 0,5%.
Расчетное значение критерия Фишера:
где
Так как , то полученное уравнение регрессии принимается статистически значимым.
Совокупный коэффициент множественной корреляции:
Так как R=0,8 то совокупное влияние процентных ставок банка по кредитованию юридических лиц и процентных ставок по депозитным вкладам на прибыль коммерческого банка высокое. (корреляционная связь тесная и прямая).
Коэффициент детерминации равен:
Так как значение показателя тесноты связи 0,63 то это означает, что на долю вариации факторных признаков приходится больше половины по сравнению с остальными неучтенными в модели факторами, влияющими на изменение результативного показателя. Построенная при таких условиях регрессионная модель имеет высокое практическое значение.
Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии b1 и b2 по t-критерию:
где
При меньше по абсолютной величине, чем, то нулевая гипотеза отвергается и объясняющая переменная является статистически значимой. И для второго коэффициента регрессии (-7,51 >2,365) и объясняющая переменная также является статистически значимой.
Задание №3
–
показатель эффективности
t – временной параметр ежемесячных наблюдений.
Требуется:
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
88 |
88 |
84 |
86 |
82 |
80 |
81 |
78 |
76 |
Решение:
Временной ряд ежемесячных наблюдений эффективности ценной бумаги имеет убывающую тенденцию подверженную циклическим колебаниям.
коэффициент автокорреляции 1-го порядка:
t |
|||||||
1 |
88 |
_ |
_ |
_ |
_ |
_ |
_ |
2 |
88 |
88 |
6,125 |
4,625 |
28,328125 |
37,515625 |
21,390625 |
3 |
84 |
88 |
2,125 |
4,625 |
9,828125 |
4,515625 |
21,390625 |
4 |
86 |
84 |
4,125 |
0,625 |
2,578125 |
17,015625 |
0,390625 |
5 |
82 |
86 |
0,125 |
2,625 |
0,328125 |
0,015625 |
6,890625 |
6 |
80 |
82 |
-1,875 |
-1,375 |
2,578125 |
3,515625 |
1,890625 |
7 |
81 |
80 |
-0,875 |
-3,375 |
2,953125 |
0,765625 |
11,390625 |
8 |
78 |
81 |
-3,875 |
-2,375 |
9,203125 |
15,015625 |
5,640625 |
9 |
76 |
78 |
-5,875 |
-5,375 |
31,578125 |
34,515625 |
28,890625 |
∑ |
743 |
667 |
0 |
0 |
87,375 |
112,875 |
97,875 |
Среднее значение |
82,6 |
83,375 |