Александра Малова: Основы эконометрики в среде GRETL. Учебное пособие

Рис. 4.4

В открывшемся окне выделяем переменную и красной стрелкой удаляем ее из независимых переменных.

Рис. 4.5

Обновленная модель представлена на рис. 4.6.

Рис. 4.6

Как видно из распечатки, все коэффициенты регрессии в обновленной модели значимы на 1 %-ном уровне (следовательно, и на 5 %-ном уровне они тоже значимы). Возможности t- теста не ограничиваются только проверкой незначимости коэффициентов при регрессорах. На самом деле проверка незначимости коэффициента является частным случаем проверки равенства коэффициента при регрессоре конкретному значению [2, 3].

Разберем это на примере. Проверим, а можем ли мы округлить коэффициент при переменной до 0,2. Сформулируем гипотезы для проверки этого предположения:

Для проверки такого рода гипотезы уже нельзя воспользоваться рассчитанным в GRETLзначением t- статистики, а также р- значением, поэтому вычислим значение t- статистики для переменной самостоятельно: . Значение критической точки Стьюдента составит .

Сравниваем расчетную статистику и критическую и получаем, что , то есть (|–0,56 | < 1,96). В этом случае, мы можем принять нулевую гипотезу и округление коэффициента перед до 0,2 будет статистически корректно. Аналогичные гипотезы мы можем проверять для остальных коэффициентов регрессии.

Проверить, может ли коэффициент при регрессоре равняться заданному значению, позволяет также доверительный интервал [2, 3].

Используя данные из распечатки на рис. 4.6, можно построить доверительные интервалы для всех коэффициентов самостоятельно либо воспользоваться встроенной функцией GRETLдля построения доверительного интервала.

Для этого в окне модели вызовем пункт меню Анализ – Доверительные интервалы для коэффициентов.

Рис. 4.7

Результатом работы данной функции является следующее окно (рис. 4.8).

Рис. 4.8

Истинное значение коэффициента при переменной с вероятностью 95 % накрывается интервалом .

Нужно обратить внимание на то, что с помощью доверительного интервала можно проверять незначимость коэффициентов при регрессорах. В случае, если доверительный интервал накрывает 0 (то есть истинное значение коэффициента может принимать нулевое значение), можно сделать вывод о том, что коэффициент не значим.