Курсовая работа. «Корреляцияция фондовых индексов России с фондовыми индексами развивающихся стран» (стр. 3 )

2007
Множественный R	0,6522834
R-квадрат	0,4254737
Нормированный R-квадрат	0,4229202
Стандартная ошибка	120,33208
Наблюдения	227
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	2412727	2412727	166,627	6,77E-29
Остаток	225	3257957	14479,81
Итого	226	5670684
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	1595,3309	31,13343	51,24173	4,8E-126
SSE-180	0,0421614	0,003266	12,90841	6,77E-29

Результаты 2007 года практически аналогичны результатам 2006-ого.

Выводы по проверке гипотезы №2

Несмотря на разные значения коэффициента при ней, объясняющая переменная SSE-180 по всем годам оказалась значимой, что говорит о том, что, действительно, возможно российский и китайский индексы подвергаются воздействию одних и тех же факторов. Однако низкая объясняющая сила регрессий показывает, что множества влияющих факторов для RTSI и SSE-180 значительно отличаются.

Проверка гипотезы №1 о влиянии SSE-180 на RTSI

При проверке этой гипотезы будем исследовать лаги продолжительностью до 6 дней.

2003
Множественный R	0,422117
R-квадрат	0,178183
Нормированный R-квадрат	0,152269
Стандартная ошибка	72,29127
Наблюдения	230
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	7	5	35934,93	6,876145	2,09E-07
Остаток	222	1160178	5226,028
Итого	229	1411723
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	1218,455	116,2725	10,47931	3,89E-21
SSE(t)	-0,28187	0,161125	-1,74938	0,081607
SSE(t-1)	0,017202	0,222058	0,077468	0,938321
SSE(t-2)	-0,07599	0,216257	-0,35141	0,725616
SSE(t-3)	-0,01604	0,211488	-0,07586	0,939599
SSE(t-4)	0,015246	0,211181	0,072195	0,942512
SSE(t-5)	-0,03802	0,210532	-0,18057	0,856866
SSE(t-6)	0,113958	0,152566	0,746938	0,455891

При уровне значимости 1% все переменные являются незначимыми, однако мы временно опустим этот факт, справедливо списав его на высоковероятную мультиколлинеарность объясняющих переменных. Обратим внимание, что все лаговые переменные имеют высокие P-значения, что говорит об отсутствии их вклада в объяснение RTSI.

2004
Множественный R	0,560201
R-квадрат	0,313825
Нормированный R-квадрат	0,294058
Стандартная ошибка	46,74323
Наблюдения	251
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	7	2	34689,45	15,87669	3,92E-17
Остаток	243	8	2184,929
Итого	250	773764
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	320,9764	29,0059	11,0659	2,57E-23
SSE(t)	0,010154	0,084341	0,120391	0,904273
SSE(t-1)	-0,00347	0,116994	-0,02968	0,976349
SSE(t-2)	0,006719	0,115941	0,057954	0,953833
SSE(t-3)	0,005523	0,115786	0,047698	0,961996
SSE(t-4)	0,018438	0,115766	0,159268	0,87359
SSE(t-5)	0,029532	0,116564	0,253358	0,800206
SSE(t-6)	0,043223	0,084412	0,51205	0,609081

Полученные результаты говорят ни о чем другом, как о высокой мультиколлинеарности, однако следует отметить, что P-значение для 6-ого лага неизменно меньше, чем для остальных, поэтому по оставшимся годам рассмотрим модель только с 6-ым лагом.