Модель спроса на отечественных автомобилей

Построение модели

Зависимая переменная: Russian_cars — общее кол-во продаж отечественных автомобилей в России за период Отбор переменных Методом обратного отбора (рис. 3.2) определим качественные переменные для включения в модель.

Таблица 3.17. Корреляция входных переменных с результирующим признаком.

В первую очередь рассчитаем значение F-критерия для Average_income, затем для Inflation_dynamic и так далее.

Таблица 3.18. Рассчетные значения F-критериев для каждой переменной.

Переменные Average_incom, Inflation_dynamic и Population_cor исключаем из модели, так как их Freal < Ftable .

Построим модель линейной регрессии, где зависящей переменной будет Russian_cars, объясняющими — отобранные переменные, а также переменные, отвечающие за сезонность. Допустимый уровень t-статистики остается на аналогичном предыдущим построениям уровне — 1,98. Вероятность того, что решение о включении окажется неправильным, составляет б = 0,05.

Таблица 3.19. Коэффициенты модели (R2 = 0.692).

Исключим из модели фиктивную переменную, которые незначима: February. Под исключение также попадает одна количественная переменная — Gasoline_price_cor. Построим новую модель:

Таблица 3.20. Коэффициенты модели (R2 = 0.685).

Проверка значимости квадратичной формы переменных При проверке системы не функциональность никаких зависимостей от квадратичных форм переменных выявлено не было Таблица 3.21. Коэффициенты модели (R2 = 0.738).

Проверка логорифмической зависимости Таблица 3.22. Коэффициенты модели (R2 = 0.732).

Результат оценки модели с зависящей переменной, выраженной натуральным логарифмом Russian_cars, показал значение коэффициента детерминации R2 хуже.

Проверка на гетероскедастичность Количество степеней свободы p = 13.

Критерий Бройша-Пагана LW = 21,3.

LW имеет в распределение с 12 степенями свободы (Приложение 3) при уровне значимости б = 0,05, следовательно гипотеза о гомоскедастичности остатков подтверждается, гетероскедастичность отсутствует.

Проверка на автокорреляцию.

DW = 0,671. Значение критерия меньше табличного dL, что говорит о наличии положительной автокорреляции, необходимо в модель к предикаторам добавлять лаговое значение зависимой переменной (Russian_cars_lag).

Таблица 3.23. Коэффициенты модели (R2 = 0.830).