a) Pornind de la faptul că a vem o situaţe ce vizează un proces economic în care se întrunesc mai mulţi factori de influenţă, vom fi nevoiţi pentru a descrie legătura dintre aceştea, să apelăm la un model econometric multifactorial a cărui forma teoretică este următoarea:
unde:
Astfel analiza datelor prezentate, în raport cu procesul economic descris conduce la următoarea specificare a variabilelor:
- cifra de afaceri a magazinului
- numarul de familii din cartier
- suprafaţa comercială a magazinului
Relizăm modificarea datelor în conformitate cu creinţele stabilite
•
• N = 2
•
Datele cu care vom opera sunt prezentate în următorul tabel:
Tabel nr 1 Date de analiză
obs Y X1 X2
1 202.0000 70.20000 22.40000
2 213.0000 35.20000 27.40000
3 201.0000 55.20000 15.40000
4 160.0000 25.20000 11.40000
5 89.00000 28.20000 13.40000
6 191.0000 43.20000 21.40000
7 47.00000 15.20000 6.400000
8 215.0000 33.20000 29.40000
9 124.0000 23.20000 10.40000
10 66.00000 4.200000 7.400000
11 180.0000 45.20000 11.40000
12 121.0000 20.20000 9.400000
13 277.0000 56.20000 37.40000
Descrierea legăturii dintre aceste 3 variabile se poate face cu ajutorul a trei modele:
1. Modelul unifactorial: – explică variaţia cifrei de afaceri pe seama numărului de familii din cartier;
2. Modelul unifactorial: – explică variaţia cifrei de afaceri pe seama suprafeţei comerciale a magazinului;
3. Modelul multifactorial: - explică variaţia cifrei de afaceri pe seama ambilor factori.
Identificarea funcţiilor de regresie a primelor doua modele se realizeaza cu ajutorul reprezentării grafice a variabilei în funcţie de celelalte doua variabile factoriale , respectiv .
Deoarece graficele de mai sus arată că legatura dintre si , respectiv si poate fi aproximată cu o dreaptă. Prin urmare, modelele econometrice unifactoriale, care descriu legătura dintre cele două variabile în situaţiile respective se transformă în modele liniare unifactoriale.
Astfel pentru Figura 1 modelul caracteristic va fi: (M1)
Iar pentru Figura 2 - (M2)
În urma reprezentării efectuate putem afirma că modelulul multifactorial este şi el de natură liniară , luînd forma (M3), Deoarece y, fiind corelat liniar cu , respectiv cu , se deduce uşor că va fi corelat liniar şi în raport cu ambii factori.
b) Estimăm parametrii celor 3 modele indentificare.
b.1) Realizăm estimarea parametrilor modelului econometric liniar privind dependenţa dintre cifra de afaceri şi numarul de familii din cartier, prin M.C.M.M.P.
Tabel nr 2 . Analiza modelului regresional M1
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/01/12 Time: 10:35
Sample (adjusted): 1 13
Included observations: 13 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 60.33742 26.13677 2.308526 0.0414
X1 2.863206 0.666204 4.297790 0.0013
R-squared 0.626752 Mean dependent var 160.4615
Adjusted R-squared 0.592820 S.D. dependent var 66.95100
S.E. of regression 42.72187 Akaike info criterion 10.48794
Sum squared resid 20076.74 Schwarz criterion 10.57485
Log likelihood -66.17159 F-statistic 18.47100
Durbin-Watson stat 2.665484 Prob(F-statistic) 0.001261
Prin urmarea modelul căutat este :
Documentul prezinta lucrare de laborator indeplinita in cadrul disciplinei Econometrie
Documentul este oferit gratuit,
trebuie doar să te autentifici in contul tău.