Основы эконометрики в среде GRETL. Учебное пособие. Александра Сергеевна Малова

что коэффициент при

и константа – значимы, коэффициент при

на 5 %-ном уровне не значим, однако он является значимым на 10 %-ном уровне значимости.

      

      В программе GRETL предусмотрена визуализация значимости коэффициентов при отдельных регрессорах на разных уровнях значимости. Для этого справа от каждого регрессора расположены звездочки:

      • Наличие одной звездочки говорит о том, что коэффициент значим только на 10 %-ном уровне.

      • Наличие двух звездочек говорит о значимости коэффициента на 5 %-ном уровне.

      • Три звездочки информируют о значимости коэффициента на 1 %-ном уровне.

      • Отсутствие звездочек говорит о незначимости коэффициента на 10 %-ном уровне.

      Мы проверили незначимость коэффициентов при всех регрессорах, включенных в модель. Если мы хотим ориентироваться на 5 %-ный уровень значимости, то нужно удалить переменную

с незначимым коэффициентом. Для того чтобы это сделать в окне с построенной моделью (в нашем случае это окно Модель 1, но, вообще говоря, это может быть Модель № в зависимости от того, сколько вы моделей построили до этого), выбираем пункт меню Правка – Изменить модель.

      

      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 GRETL значением 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

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,