Эконометрическое исследование по авиаперевозчикам

2.  R²  = 0,9

90% изменения цены авиабилета объясняется нашей моделью, остальные 10% изменяются другими факторами ,не учтенными в нашей модели, такие как вид авиасудна, сезонность, длительность полета и другие.

3. Вводим нулевую гипотезу R²=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R²≠0

F_факт=119,5738169

F_табл=3,68 (при n=15)

F_факт>F_табл

Получили,  что F_факт>F_табл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

 

• Вводим нулевую гипотезу b₁=0

Вводим альтернативную гипотезу b₁≠0

      b₁   ϵ     [31,03803205; 46,32157649]

0 ϵ  [31,03803205; 46,32157649]=>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₁≠0,=> статистически значим.

 

• p-значение сравниваем с

6,31818Е-08<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b₁≠0, статистически значим.

 

R²=0,9;  R²≠0

S=2620,796511

b₁≠0

 

 

Исследуемая модель адекватна  и пригодна для дальнейшего                                                        использования

Модель пятая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

y=0+20x1+ε

При возрастании сервисного сбора на 1%, стоимость авиабилета увеличивается на 20 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как значения указанного фактора зависимости не может быть равен 0.

2.  R²  = 1

100% изменения цены авиабилетов объясняется нашей моделью. => Наша модель считается неадекватной.

3. Вводим нулевую гипотезу R²=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R²≠0

F_факт= 3,1283237E+32

F_табл=3,68(при n=15)

F_факт>F_табл

Получили,  что F_факт>F_табл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

• Вводим нулевую гипотезу  b₁=0

Вводим альтернативную гипотезу b₁≠0

     b₁   ϵ  [-2,34357E-12; 2,34357E-12]

1. ϵ  [-2,34357E-12; 2,34357E-12]=> применяем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b₁=0=> статистически не значим, модель неадекватна.

 

• p-значение сравниваем с

2,2789E-205 >0,05 => принимаем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную, b₁ =0 статистически не значим.

R²=1;  R²≠0

S=1,70611E-12

              

Исследуемая модель неадекватна  и непригодна для дальнейшего                                                        использованияb₁=0

 

 

Модель шестая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

y=-11084,8+4,8X1 +1,9Х2 +ε

При возрастании тарифов на 1% при постоянном аэропортом сборе стоимость авиабилета увеличивается на 4,8 руб. При возрастании аэропортного сбора на 1% при постоянном тарифе стоимость увеличивается на 1,9 руб.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как новые основные фонды (от стоимости фондов на конец года) и удельный вес рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих не могут быть равны 0.

2.  R²  = 0,98

96% изменения выработки  продукции на одного рабочего  объясняется нашей моделью, остальные  2% изменяются другими факторами  ,не учтенными в нашей модели, такие как заработная плата экипажа, направление поездки, модель самолета.

3. Вводим нулевую гипотезу R²=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R²≠0

F_факт= 431,37518

F_табл=3,68(при n=15)

F_факт>F_табл

Получили,  что F_факт>F_табл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

• Вводим нулевую гипотезу  b₁=0

Вводим альтернативную гипотезу b₁≠0

     b₁   ϵ  [2,97; 6,67]

1. ϵ [2,97; 6,67]=> применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₁≠0=> статистически значим.

 

•  Вводим нулевую гипотезу b₂=0

Вводим альтернативную гипотезу b₂≠0

           b₂   ϵ   [-0,1;3,7]

  0  ϵ   [-0,1;3,7] ]=> применяем нулевую гипотезу гипотезу, отвергаем альтернативную. b₂=0=> статистически не значим.

 

• p-значение сравниваем с

6,66473E-12<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b₂≠0, статистически значим.

R²=0,98;  R²≠0

S=1020,2

b₁≠0, b₂=0

 

Исследуемая модель неадекватна  и непригодна для дальнейшего                                                        использования

 

 

 

Модель седьмая

1.  Составим уравнение регрессии:

y=-9232,4+4,12X₁ +17,09Х ₂ +ε

При возрастании аэропортного сбора на 1% при фиксированной наценке на топливо стоимость авиабилета  увеличивается на 4,12 руб. При возрастании наценки на топливо на 1% при постоянном аэропортном сборе стоимость авиабилетов увеличивается на 17,09 руб.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как новые основные фонды (от стоимости фондов на конец года) и удельный вес рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих не могут быть равны 0.

2.  R²  = 0,99

99% изменения выработки продукции на одного рабочего объясняется нашей моделью, остальные 1% изменяются другими факторами ,не учтенными в нашей модели, такие как заработная плата экипажа, модель самолета, направление.

3. Вводим нулевую гипотезу R²=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R²≠0

F_факт= 775,86611

F_табл= 3,68(при n=15)

F_факт>F_табл

Получили,  что F_факт>F_табл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

• Вводим нулевую гипотезу  b₁=0

Вводим альтернативную гипотезу b₁≠0

     b₁   ϵ  [3,36; 4,88]

1. ϵ [3,36;4,88] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₁≠0=> статистически значим.

• Вводим нулевую гипотезу  b₂=0

Вводим альтернативную гипотезу b₂≠0

     b₂   ϵ [12,54; 21,64]

1. ϵ  [12,54;21,64] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₂≠0=> статистически значим.

 

• p-значение сравниваем с

2,04227E-13<0,05 => принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую, b₂≠0 статистически значим.

R²=0,99;  R²≠0  

S=763

b_1,2≠0

 

 

 

Исследуемая модель адекватна  и пригодна для дальнейшего                                                        использования

 

Модель восьмая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

y=0-4,54Е-15Х1+20Х2+ε

При уменьшении наценки на топливо, на 1 руб., стоимость авиабилета уменьшается на 4,54Е-15 рублей. При  увеличении платы за сервисный сбор на 1 руб., стоимость авиабилета увеличивается  на 20 рублей..

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как значения указанных факторов зависимости не могут быть равны 0.

2.  R²  = 1

100% изменения цены авиабилетов объясняется нашей моделью, значит нашу модель следует считать неадекватной, поскольку в формировании цены авиабилета участвует множество других факторов .

3. Вводим нулевую гипотезу R²=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R²≠0

F_факт= 1,49Е+32

F_табл=3,68 (при n=15)

F_факт>F_табл

Получили,  что F_факт>F_табл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

• Вводим нулевую гипотезу  b₁=0

Вводим альтернативную гипотезу b₁≠0

     b₁  ϵ   [-2,10Е-14; 1,19Е-14]

1. ϵ  [-2,10Е-14; 1,19Е-14] => применяем нулевую гипотезу гипотезу, отвергаем альтернативную. b₁=0=> статистически не значим.

 

• p-значение сравниваем с

0,56>0,05 => применяем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b₁=0, статистически не значим.

 

 

 

• Вводим нулевую гипотезу b₂=0

Вводим альтернативную гипотезу b₂≠0

      b₂   ϵ   [20; 20]

1. ϵ   [20; 20] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₂≠0=> статистически значим.

• p-значение сравниваем с

1,09Е-183<0,05 =>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₂≠0, статистически значим.

 

R²= 1; R²≠0

S=1,75Е-12

b₁=0, b₂≠0

 

Исследуемая модель неадекватна и непригодна для дальнейшего                                                        использования.

 

 

 

Модель девятая

 

1.  Составим уравнение регрессии:

y=-9719.07+0.83Х1+3.654Х2+14.66Х3+ε

При возрастании стоимости  тарифа, на 1 руб., стоимость авиабилета увеличивается на 0,83 рубля. При увеличении стоимости аэропортного сбора на 1 руб., стоимость авиабилета увеличивается  на 3,654 рубля. При увеличении стоимости  топлива на 1 руб., стоимость авиабилета увеличивается на 14,66 рублей.

Коэффициент a экономического смысла не имеет, в интерпретации не нуждается, так как значения указанных факторов зависимости не могут быть равны 0.

2.  R²  = 0,99

99% изменения цены авиабилетов объясняется нашей моделью, остальной 1% изменяется другими факторами, не учтенными в нашей модели, обслуживание в аэропорту (оформление багажа, услуги лиц, регистрирующих пассажиров и проч.), осуществление аэронавигации, техобслуживание самолета.

3. Вводим нулевую гипотезу R²=0

     Вводим альтернативную  гипотезу R²≠0

F_факт= 487.995

F_табл=3,68 (при n=15)

F_факт>F_табл

Получили,  что F_факт>F_табл , т.е. вероятность случайно получить такое значение -критерия не превышает допустимый уровень значимости . Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи .

4. Проверка на статистическую значимость коэффициента

• Вводим нулевую гипотезу  b₁=0

Вводим альтернативную гипотезу b₁≠0

     b₁  ϵ  [-2,403; 4,06]

1. ϵ [-2,403; 4,06] => применяем нулевую гипотезу гипотезу, отвергаем альтернативную. b₁=0=> статистически не значим.

 

• p-значение сравниваем с

0,58>0, => применяем нулевую гипотезу, отвергаем альтернативную. b₁=0=> статистически не значим.

 

 

• Вводим нулевую гипотезу b₂=0

Вводим альтернативную гипотезу b₂≠0

      b₂   ϵ   [1,65; 5,65]

1. ϵ    [1,65; 5,65] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₂≠0=> статистически значим

• p-значение сравниваем с

0,002<0,05 =>принимаем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₂≠0,=> статистически  значим.

 

• Вводим нулевую гипотезу b₃=0

Вводим альтернативную гипотезу b₃≠0

      b₃   ϵ   [4,04; 25,27]

0  ϵ  [4,04; 25,27] => применяем альтернативную гипотезу, отвергаем нулевую. b₃≠0=> статистически значим