proiect spss econometrie

8/10/2019 Proiect SPSS econometrie

1/8


2/8

Universitatea ,,tefan cel Mare, SuceavaFacultatea de tiine Economice i Administraie Public

2

I . I ntroducere

n crearea acestui proiect am pornit de la datele preluate de pe site-ul Bursei de Valori Bucureti,

seciunea Tranzacii, Istoric tranzacionare. Firma ale crei date de tranzacionare au fost preluate se numete

S.N.T.G.N. TRANSGAZ S.A. Dac n cazul regresiei simple am folosit o variabil independent i una

dependent, n cazul regresiei liniare multiple am folosit o variabil dependent i dou variabile

independente. Datele prelevate de la aceast firm se refer la volumul, valoareai numrul de tranzacii

efectuate n cadrul Bursei de Valori n intervalul 14 martie - 29 aprilie, acestea fiind i variabilele care vor

sta la baza constituirii bazei noastre de date.

II. Definirea variabilelor i introducereadatelor in tabele

Pentru nceput, am introdus variabilele folosind fereastra Data Editor i selectnd ulterior Variable View,

pentru a le stabili atributele. Dup stabilirea atributelor, am trecut la introducerea datelor n baza de date,

folosindu-m de foaia Data View.


3/8


3

I I I . Logaritmarea

Pentru a normaliza datele prezentate n tabelul de mai sus, am optat pentru metoda logaritmriivariabilelor, dupa cum se poate vedea mai jos.

Vom obine urmtorul rezultat:


4/8


4

I V.Anali za datelor

IV.1. Estimarea parametrilor modelului

Rezultatele estimrii modelului de pia prin metoda celor mai mici ptrate pentru valoarea tranzaciilorS.N.T.G.N. TRANSGAZ S.A. n perioada 14 martie29 aprilie sunt prezentate n urmatoarele tabele:

Sumarul modelului:


5/8


5

Model Summary

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 ,987a ,974 ,972 ,17618

a. Predictors: (Constant), Tranzactiilog, Volumlog

TabelulModel Summaryconine informaiile care privesc coeficientul de corelaie i eroareastandard a estimaiei. De remarcat coeficientul de determinare R2ajustat care exprim ct la sut dinvariana variabilei dependente este explicat de ecuaia de regresie.n cazul nostru, 97% din varianavariabilei independente este explicat de ecuaia de regresie.

Variabilele modelului de regresie

Estimarea modelului de regresie

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) 5,549 ,352 15,741 ,000

Volumlog ,954 ,049 ,981 19,383 ,000

Tranzactiilog ,019 ,135 ,007 ,142 ,888

a. Dependent Variable: Valoarelog

Variables Entered/Removeda

Model Variables

Entered

Variables

Removed

Method

1Tranzactiilog,

Volumlogb

. Enter


b. All requested variables entered.


6/8


6

Tabelul Coefficients conine informaiile privind coeficienii: coloana B - valoareacoeficientului, Std. Error - eroarea standard a coeficientului (abaterea standard n distribuiade sondaj a coeficientului), Beta - valoarea coeficientului standardizat (arat cu cte abateri

standard se modific Y dac X se modific cu o abatere standard), t - statistica testului de semnificaie acoeficientului, Sig. -probabilitatea critic a testului. Prin urmare, un coeficienteste semnificativ (diferit de

zero n ecuaia de regresie) dac Sig < . n cazul nostru, probabilitatea critic a testului sau Sig este 0pentru Volum i 0, 291 pentru Tranzacii, ceea ce nseamn c Volumul este semnificativ pentru a faceestimri, n timp ce Tranzaciieste mai puinsemnificativ, deoarece valoarea sa este mai mare dect 0,1.

Uitndu-ne la coloana B, putem spune c, cu fiecare unitate de volum care crete, valoarea va cretecu 954 de uniti, variabila Tranzacii meninndu-se constant.

Testarea modelului de regresie

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 33,965 2 16,982 547,138 ,000b

Residual ,900 29 ,031

Total 34,865 31


b. Predictors: (Constant), Tranzactiilog, Volumlog

n tabelul ANOVA, informaia important este statistica F cu ajutorul creia se testeaz semnificaiaglobal a variabilelor independente. Pe coloana Sig. este afiat probabilitatea critic a testului, astfel cdac Sig < se respinge ipoteza lipsei de semnificaie a variabilelor independente n favoarea ipotezei cmodelul regresional este unul semnificativ. Aadar, cu ct valoarea lui F este mai mare, putem afirma cu maimare siguran c modelul este semnificativ i relevant pentru viitoare predicii. Putem afirma acelai lucrudespre modelul nostru, ntruct valoarea cui F este de 547, 138. Se mai spune c testul este un test desemnificaie asupra lui R2.

III.3. Raportul de corelaie i cel de determinaie

Testul Kolmogorov-Smirnov este utilizat pentru a testa dac distribuia erorilor urmeaz o lege de

distribuie normal.Aplicat la baza noastr de date, obinem urmtorul tabel:

Tests of Normality


7/8


7

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

Volumlog ,120 32 ,200* ,936 32 ,060

Valoarelog ,142 32 ,099 ,918 32 ,018

Tranzactii ,091 32 ,200

*

,960 32 ,267*. This is a lower bound of the true significance.

a. Lilliefors Significance Correction

n cadrul acestui table, urmrim dac valoarea lui Sig este mai mare sau mai mica dect 0,05. Dac

valoarea este mai mica dect 0,05, atunci datele introduse nu urmeaz o lege de distribuie normal. n acest

table ns, rezultatele ne arat c valoarea Sig este mai mare dect 0,05, ceea ce nseamn c se urmeaz o

lege de distribuie normal.

Rezulatele testrii coeficientului de corelaie Pearson

Correlations

Volumlog Tranzactiilog

Volumlog

Pearson Correlation 1 ,808**

Sig. (2-tailed) ,000

N 32 32

Tranzactiilog

Pearson Correlation ,808** 1

Sig. (2-tailed) ,000

N 32 32

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Dup cumse poate observa n tabelul de mai sus, toate valorile coeficientului de corelaie Pearson se

apropie de 1, de unde deducem c ntre cele dou variabile exist o corelaie direct.


8/8


8

I V.Concluzie

n urma analizei efectuate, se poate trage concluzia c variaia preurilor aciunilor nu depinde depreul efectiv al acestora.

proiect spss econometrie

Documents