<< Предыдущая

стр. 52
(из 65 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>

мость коэффициентов регрессии, высоки для всех оценок коэффициентов
(| t | > 2) (см. параграф 6.6). Это не позволяет исключать из рассмотрения какую-
либо из объясняющих переменных.
Значение коэффициента детерминации R2 = 0.5761 не настолько высоко,
чтобы быть уверенным в высоком общем качестве уравнения регрессии. Однако
высокое значение F-статистики позволяет утверждать, что коэффициент детерми-
нации статистически значим, и, следовательно, в уравнении регрессии присутст-
вует, по крайней мере, одна значимая объясняющая переменная. Это, в принципе,
подтверждается высокими t-статистиками коэффициентов.
Еще одним критерием качества модели является статистика Дарбина?Уот-
сона (DW), с помощью которой можно проверять обоснованность выбора формы
уравнения регрессии, а также учет в модели всех существенных объясняющих пе-
ременных. В нашем случае DW = 0.62, что говорит о наличии положительной ав-
токорреляции (см. раздел 9.3.3). Этот же вывод можно сделать, проанализировав


300
на рис.12.3 знаки случайных отклонений. Значительное большинство соседних
отклонений имеют одинаковые знаки.
Таким образом, предполагается дополнить построенную модель еще одной
объясняющей переменной. На основании предыдущих рассуждений введем пере-
менную CPIt?1. Это соответствует экономической теории, т. к. общеизвестно, что
инфляция является инерционным процессом. Данный шаг переводит модель в
разряд авторегрессионных.
CPIt = ?2.12 + 0.00108·Мt + 0.77323·CPIt?1 + 0.01445·EFt?1, (12.57)
(t) (-0.4) (0.6) (4.7) (0.6)
2
R = 0.7409; h = 2.0797.

30

25

20

15

10
%




5

0

-5

-10
Май 96




Май 97




Май 98
Март 96




Март 97




Март 98




Март 99
Сентябрь 96




Сентябрь 97




Сентябрь 98
Ноябрь 96




Ноябрь 97




Ноябрь 98
Январь 96




Январь 97




Январь 98




Январь 99
Июль 96




Июль 97




Июль 98




ОСТАТКИ Расчетные значения ИНФЛЯЦИИ ИНФЛЯЦИЯ


Рис.12.4
Введение переменной CPIt?1 повысило коэффициент детерминации R2, что
вполне ожидаемо, но привело к потере статистической значимости для двух неза-
висимых переменных EFt?1 и Мt (их t-статистики оказались по модулю меньше
единицы). Можно предположить, что это вызвано сильной (линейной) зависимо-
стью между объясняющими переменными (мультиколлинеарностью). Это пред-
положение подтверждается высоким частным коэффициентом корреляции между
CPIt?1 и Мt (rcpi m. ef = 0.82). Обычно при наличии сильной корреляции одна из
коррелированых объясняющих переменных исключается. Поэтому следующим
возможным направлением совершенствования модели может быть исключение из
рассмотрения широкой денежной массы.
Заметим, что для анализа автокорреляции остатков в данном случае исполь-
зовалась h-статистика Дарбина (см. параграф 12.6). Значение?h? = 2.0797 при
5 %-ном уровне значимости ? превышает критическое значение u0.025 = 1.96. Сле-
довательно, гипотеза об отсутствии автокорреляции должна быть отклонена. Это
является еще одной причиной дальнейшего совершенствования модели.
Кроме того, значение коэффициента детерминации позволяет думать о воз-

301
можности существенного улучшения качества модели за счет введения в нее дру-
гих объясняющих переменных.
Возвращаясь к взаимосвязи CPI и EF, следует отметить несомненную зна-
чимость последнего во влиянии на CPI. Однако, возможно, более рациональным
является использование в модели в качестве объясняющей переменной вместо аб-
солютного показателя EFt?1 относительный показатель ? темп роста реального
сведенного обменного курса ?EFt?1 = EFt?1/EFt?2.
Таким образом, предлагается следующее уравнение регрессии:
CPIt = ?17.149 + 18.2355·?EFt?1 + 0.8817·CPIt?1, (12.58)
(t) (?3) (3.2) (11.5)
2
R = 0.794; h = 1.1932.

30

25

20

15

10
%




5

0

-5

-10
Май 96




Май 97




Май 98
Март 96




Март 97




Март 98




Март 99
Сентябрь 96




Сентябрь 97




Сентябрь 98
Ноябрь 96




Ноябрь 97




Ноябрь 98
Январь 96




Январь 97




Январь 98




Январь 99
Июль 96




Июль 97




Июль 98




ОСТАТКИ Расчетные значения ИНФЛЯЦИИ ИНФЛЯЦИЯ


Рис. 12.5

<< Предыдущая

стр. 52
(из 65 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>