Ko'p regressiya natijalarini sharhlash
Dividendlar (milliard dollar)
12.ru.uz
- Bu sahifa navigatsiya:
- 12.2.14-jadval. Dividendlar uchun korrelyatsiya matritsasi, tovar sotish hajmlari bardoshli bolmagan va uzoq muddatli foydalanish
- G-testi endi ahamiyatli emas. Bu shuni korsatadiki, chidamli bolmagan va chidamli bolmagan tovarlarni sotishdagi ozgarishlar dividendlarning bir yildan keyingisiga ozgarishini tushuntirmaydi.
- 12.2.15-jadval. Dividendlar, chidamli bolmagan va chidamli bolmagan tovarlarni sotishdagi yillik foiz ozgarishlari
- 12.2.16-jadval. Dividendlar, chidamli bolmagan va bardoshli bolmagan tovarlarni sotishdagi foiz ozgarishlari uchun korrelyatsiya matritsasi
- Nochiziqli munosabatlar va teng bolmagan ozgaruvchanlik
- Linearizatsiya munosabatlari: natijalarni sharhlash
| Dividendlar (milliard dollar),Y
|
Uzoq muddatli bo'lmagan tovarlarni sotish hajmi (milliard dollar),x, | ||
|
Uzoq muddatli tovarlarni sotish hajmi (milliard dollar),X2 | |||
|
1990 yil |
152 |
1454 |
1 357 |
|
1991 yil |
163 |
1457 |
1 304 |
|
1992 yil |
170 |
1500 |
1 390 |
|
1993 yil |
197 |
1 524 |
1490 |
|
1994 yil |
211 |
1601 |
1660 |
|
1995 yil |
227 |
1715 |
1 804 |
|
1996 yil |
244 |
1820 |
1 934 |
|
AQSh aholini ro'yxatga olish byurosining 877 va 881-jadvallaridan olingan ma'lumotlar, Amerika Qo'shma Shtatlarining statistik xulosasi: 7997 (117-nashr) Vashington, 1997 yil. 12.2.14-jadval. Dividendlar uchun korrelyatsiya matritsasi, tovar sotish hajmlari bardoshli bo'lmagan va uzoq muddatli foydalanish |
Dividendlar Y |
Uzoq muddatli bo'lmagan tovarlar,xt |
bardoshli tovarlar,X2 |
|
Dividendlar, Y |
1000 |
0,955 |
0,973 |
|
Chidamsiz, X, |
0,955 |
1000 |
0,986 |
|
Uzoq muddatli tovarlar, X2 |
0,973 |
0,986 |
1000 |
12-BOB. KO'P REGRESSIYA: PROGNOZLASH ...
671
|
G-testi endi ahamiyatli emas. Bu shuni ko'rsatadiki, chidamli bo'lmagan va chidamli bo'lmagan tovarlarni sotishdagi o'zgarishlar dividendlarning bir yildan keyingisiga o'zgarishini tushuntirmaydi. Iqtisodiy nuqtai nazardan, foiz o'zgarishlaridan foydalangan holda regressiya tahlilini yanada asosli deb hisoblash mumkin. Iqtisodiyotda dividendlar darajasining tebranishlari ko'plab omillarning o'zaro ta'sirini o'z ichiga olgan murakkab jarayondir. Amerika soliq tizimining o'ziga xos xususiyatlari va investorlar dividendlar darajasining keskin o'zgarishini yoqtirmasliklari sababli, dividendlar darajasining o'zgarishi deyarli butunlay sotish hajmi bilan izohlanishini kutish qiyin. 12.2.15-jadval. Dividendlar, chidamli bo'lmagan va chidamli bo'lmagan tovarlarni sotishdagi yillik foiz o'zgarishlari | ||||||
|
Yil |
Dividendlar (yillik o'zgarish), Y, % |
Uzoq muddatli bo'lmagan tovarlarni sotish hajmi (yillik o'zgarish), X,, % |
Uzoq muddatli tovarlarni sotish hajmi (yillik o'zgarish), % | |||
|
1990 yil |
- |
- |
- | |||
|
1991 yil |
7.24 |
0,21 |
-3,91 | |||
|
1992 yil |
4.29 |
2.95 |
6.60 | |||
|
1993 yil |
15.88 |
1.60 |
7.19 | |||
|
1994 yil |
7.11 |
5.05 |
11.41 | |||
|
1995 yil |
7.58 |
7.12 |
8.67 | |||
|
1996 yil |
7.49 |
6.12 |
7.21 | |||
|
12.2.16-jadval. Dividendlar, chidamli bo'lmagan va bardoshli bo'lmagan tovarlarni sotishdagi foiz o'zgarishlari uchun korrelyatsiya matritsasi | ||||||
|
|
Dividendlar, U |
Chidamsiz, X, |
Uzoq muddatli tovarlar, Xg | |||
|
Dividendlar, Y |
1000 |
-0,287 |
0,077 | |||
|
Uzoq muddatli bo'lmagan tovarlar, L |
-0,287 |
1000 |
0,718 | |||
|
Uzoq muddatli tovarlar, X? |
0,077 |
0,718 |
1000 | |||
Nochiziqli munosabatlar va teng bo'lmagan o'zgaruvchanlik
Biz hozirgacha muhokama qilgan bir nechta regressiya usullari doimiy o'zgaruvchanlik bilan tavsiflangan chiziqli ko'p regressiya modeliga asoslangan. Agar sizning ma'lumotlar to'plamingiz ushbu chiziqli munosabatga ega bo'lmasa, biz yuqorida ko'rib chiqqan diagnostika jadvali ko'rsatishi mumkin, sizda uchta variant bor. Birinchi ikkitasi ko'p regressiyadan foydalanishni o'z ichiga oladi va ushbu bo'limda tavsiflanadi.
672
IV QISM. REGRESSIYA VA VAQT SERIASI
Ba'zi (yoki barcha) o'zgaruvchilarni o'zgartiring.Bir yoki bir nechta o'zgaruvchilarni o'zgartirish orqali (masalan, logarifmlar yordamida) ba'zan chiziqli munosabat bilan tavsiflangan yangi ma'lumotlar to'plamini olish mumkin. Esda tutingki, logarifmlar faqat ijobiy raqamlarni aylantirish uchun ishlatilishi mumkin. Agar sizning ma'lumotlar to'plamingiz teng bo'lmagan o'zgaruvchanlik bilan tavsiflangan bo'lsa, bu muammoni Y va (ehtimol) ba'zi X o'zgaruvchilarni o'zgartirish orqali hal qilish mumkin.
Yangi o'zgaruvchini kiriting.Qo'shimcha, talab qilinadigan X o'zgaruvchini (masalan, X*, kvadrat) kiritish ba'zan Y va yangi X o'zgaruvchilar to'plami o'rtasida chiziqli munosabatga olib keladi. Bu usul Y ning optimal qiymatini topish kerak bo'lganda, masalan, foyda yoki ishlab chiqarishni maksimal darajada oshirish uchun muvaffaqiyatli bo'lishi mumkin. Boshqa holatlarda siz o'zgaruvchilar mahsulotidan foydalanishingiz mumkin (masalan, X5 = X ^ x X2 ni belgilash orqali), regressiya tenglamasi bu ikki o'zgaruvchining o'zaro ta'sirini aks ettiradi.
Chiziqli bo'lmagan regressiyadan foydalaning.Ba'zan ma'lumotlarda to'g'ridan-to'g'ri baholanishi kerak bo'lgan muhim chiziqli bo'lmagan munosabatlar (ehtimol, ba'zi nazariy asoslar bilan) bo'lishi mumkin. Bunday hollarda biz chiziqli bo'lmagan regressiyaning murakkabroq usullarini qo'llashimiz mumkin - agar biz ushbu munosabatlarning shaklini bilsak
" 22
zi va tasodifiylik turi.
Linearizatsiya munosabatlari: natijalarni sharhlash
Ma'lumotlaringizni o'zgartirganda, yodda tutish kerak bo'lgan bitta foydali maslahat bor. Muammoni haddan tashqari murakkablashtirmaslik uchun bir xil birliklarda o'lchanadigan barcha o'zgaruvchilar uchun bir xil transformatsiyadan foydalanishga harakat qiling. Agar, masalan, siz sotish logarifmini (dollar yoki minglab dollarlarda o'lchanadigan) qabul qilsangiz, ehtimol dollarda o'lchangan boshqa barcha o'zgaruvchilarni xuddi shu tarzda aylantirishingiz kerak. Bunday holda, barcha tegishli o'zgaruvchilar uchun dollar qiymatlari mutlaq "dollar" shkalasida emas, balki foiz shkalasida o'lchanadi (bu logarifmning aniq natijasidir).
Download 0.55 Mb.
Do'stlaringiz bilan baham:
