Выполняется самостоятельно.

Пример 3. Компания American Express Company в течение долгого времени полагала, что владельцы ее кредитных карточек имеют тенденцию путешествовать более интенсивно, как по делам бизнеса, так и для развлечений. Как часть объемного исследования, проведенного Нью-Йоркской компанией рыночных исследований по заказу American Express Company, было осуществлено определение взаимосвязи между путешествиями и расходами владельцев кредитных карточек. Исследовательская фирма случайным образом выбрала 25 владельцев карточек из компьютерного файла American Express Company и записала суммы их общих расходов за определенный период времени. Для выбранных владельцев карточек фирма так же подготовила и разослала по почте вопросы о числе миль, которые провел в путешествиях владелец карточки за изучаемый период. Данные, полученные из опроса, составляют исходную информацию анализа (Х – число миль, проведенных в пути; У – расходы путешественников (усл. ден ед.)[1][1].

1. Создать файл с исходными данными в среде Excel (файл example_03.xls).

2. Осуществить импорт исходных данных в Eviews.

3. Создать рабочий файл (workfile).

4. Найти значения описательных статистик по каждой переменной и объяснить их (рис. 51).

5. Построить поле корреляции моделируемого (результативного) и факторного признаков (рис. 52). Объяснить полученные результаты.

6. Найти значение линейного коэффициента корреляции и пояснить его смысл (рис. 53).

7. Определить параметры уравнения парной регрессии и интерпретировать их. Объяснить смысл полученного уравнения регрессии (рис. 54).

8. Оценить статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения в целом. Сделать выводы.

9. Объяснить полученное значение .

10. Построить эмпирическую и теоретическую линию регрессии и объяснить их (рис. 55).

11. Построить и проанализировать график остатков (рис. 56).

12. С вероятностью 0,95 построить доверительный интервал для оценки ожидаемого значения средних расходов владельцев карточек, дальность путешествий которых составила 4000 миль (рис. 57).

13. Оформить отчет по занятию.

Результаты расчетов:

Рис. 51.

Рис. 52.

Рис. 53.

Рис. 54.

Рис. 55.

Рис. 56.

Рис. 57.

Практическое занятие № 4.

«Применение Eviews при построении и анализе многофакторной модели регрессии. Выявление мультиколлинеарности и гетероскедастичности в модели. Проверка спецификации модели»

Пример 4. Имеются данные о вариации дохода кредитных организаций США за период 25 лет в зависимости от изменений годовой ставки по сберегательным депозитам и числа кредитных учреждений[2][2].

Введем следующие обозначения:

– прибыль кредитных организаций, %;

- чистый доход на 1$ депозита;

– число кредитных учреждений.

Год	(Income)	(Credit institutions)	(Profit)
	3,92		0,75
	3,61		0,71
	3,32		0,66
	3,07		0,61
	3,06		0,7
	3,11		0,72
	3,21		0,77
	3,26		0,74
	3,42		0,9
	3,42		0,82
	3,45		0,75
	3,58		0,77
	3,66		0,78
	3,78		0,84
	3,82		0,79
	3,97		0,7
	4,07		0,68
	4,25		0,72
	4,41		0,55
	4,49		0,63
	4,7		0,56
	4,58		0,41
	4,69		0,51
	4,71		0,47
	4,78		0,32

1. Создать файлс исходными данными в среде Excel (файл example_04.xls).

2. Осуществить импорт исходных данных в Eviews.