GRETL: Вопросы и ответы.

[Hogfather]

3^http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=36&pictureid=979 | Внимание![BR]Автор темы совместно с Администрацией портала просит писать в эту тему только относящееся к GRETL. Благодарности, разговоры о погоде будут безжалостно удаляться. Все "чмоки", пожалуйста, во флейме. Вопросы по GRETL прошу задавать в личных сообщениях, чтобы тема была удобна для восприятия. Надеюсь на понимание.


Поскольку большинству присутствующих на форуме не нужен весь функционал, который даёт R, а также работа в консоли приятна не всем: народ хочет кляцкать мышой, рассмотрим другой бесплатный пакет -- GRETL = GNU Regression, Econometrics and Time-series Library (Библиотека для регрессий, эконометрики и временных рядов).

Рассмотрим кратко задачу с множественной линейной регрессией (http://aspirantura.spb.ru/forum/showpost.php?p=294873&postcount=10). Данные перегнаны из R в Excel. Файл Excel импортирован и сохранен в формате gretl (см. вложение).

Загружаем этот файл и видим вот такое окно.
http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1005

Дальше строим 3D график.

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1006

График выглядит так.
http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1007

Его можно вращать с помощью мыши.

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1008

Вот тут меня спрашивали, Хогфазер, атэц, что же ты Ыкс то выкинул. На картинке, надеюсь, видно, что Ыкс у нас не при делах.

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1009

Опускаем всю лирику, которая была в предыдущей статье. Алгоритм от инструмента не зависит. Эту задачу и в Excel решить можно, просто мене удобно. Создаем новую переменную.

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1010

Дальше в меню "Модель" выбираем "Метод наименьших квадратов..."
Заполняем формочку.

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1011

Получаем результат

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1012

Устраняем лишнее (в модели: меню Правка - Изменить модель) и приходим к той же модели, что была рассмотрена в заметке по R.


Модель 2: МНК, использованы наблюдения 1-22
Зависимая переменная: lnZ

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение
----------------------------------------------------------------
y 0.00266438 9.69920e-05 27.47 6.07e-018 ***

Среднее зав. перемен 2.508130 Ст. откл. зав. перемен 1.295627
Сумма кв. остатков 4.701594 Ст. ошибка модели 0.473165
R-квадрат 0.972924 Испр. R-квадрат 0.972924
F(1, 21) 754.6082 Р-значение (F) 6.07e-18
Лог. правдоподобие -14.24210 Крит. Акаике 30.48420
Крит. Шварца 31.57524 Крит. Хеннана-Куинна 30.74121

Логарифмическое правдоподобие для z = -69.421


Прямо в модели делаем тест на нормальность остатков

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1013


Тест на нормальное распределение ошибок -
Нулевая гипотеза: ошибки распределены по нормальному закону
Тестовая статистика: Хи-квадрат(2) = 0.737064
р-значение = 0.691749



Там еще много чего полезного в меню есть, но пока хватит.
Sapienti Sat.

[Hogfather]

Вот тут наши корреспонденты интересуются, мол зачем тогда R, если все так чудесно в GRETL. Действительно, работа с регрессией и временными рядами там выше всяческих похвал. Более того, своим студентам я рекомендовал на флешке держать portable версию gretl, чтобы в любой аудитории можно было продолжить начатое. Но, при всех его удобствах, GRETL заточен на решение специфических задач. Если нам нужен серьезный анализ, то в R это сделать проще и быстрее.

К счастью, есть возможность работать с R прямо из GRETL, для этого в меню "Инструменты" выбираем "Запустить R". В сеансе R мы увидим строчку.

current data loaded as data frame "gretldata"
>


А дальше уже проще. Это именно наши данные и можно с ними делать все что хочется. А если учесть, что gretl читает Excel'овские файлы, то жизнь становится не столько прекрасна, сколько удивительна.

Вот Вам, пожалуйста, первые строки нашей таблицы

> head(gretldata)
x y z lnZ
1 75 375 1.452 0.3729419
2 75 625 3.705 1.3096833
3 75 1000 18.857 2.9368842
4 75 1500 50.434 3.9206656
5 100 500 1.956 0.6709016
6 125 375 2.272 0.8206605
>

А дальше можно делать всё то шаманство, которое описано в заметке по R.

Другой вариант, работать со скриптами R, которые можно создать из меню Файл-Скрипты-Новый скрипт-Скрипт для R
Пишем скрипт

library(car)
fit<-lm(lnZ~-1+y,data=gretldata)
summary(fit)
qqPlot(fit)


http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1014

Нажимаем "шестереночки", которые означают выполнить. Выбираем интерактивный режим. Получаем в R


R version 2.15.2 (2012-10-26) -- "Trick or Treat"
Copyright (C) 2012 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0
Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit)

R -- это свободное ПО, и оно поставляется безо всяких гарантий.
Вы вольны распространять его при соблюдении некоторых условий.
Введите 'license()' для получения более подробной информации.

R -- это проект, в котором сотрудничает множество разработчиков.
Введите 'contributors()' для получения дополнительной информации и
'citation()' для ознакомления с правилами упоминания R и его пакетов
в публикациях.

Введите 'demo()' для запуска демонстрационных программ, 'help()' -- для
получения справки, 'help.start()' -- для доступа к справке через браузер.
Введите 'q()', чтобы выйти из R.

current data loaded as data frame "gretldata"
Загрузка требуемого пакета: graphics
Загрузка требуемого пакета: MASS
Загрузка требуемого пакета: grDevices
Загрузка требуемого пакета: nnet

Call:
lm(formula = lnZ ~ -1 + y, data = gretldata)

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.78397 -0.35742 -0.05766 0.18365 0.91500

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
y 2.664e-03 9.699e-05 27.47 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.4732 on 21 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9729, Adjusted R-squared: 0.9716
F-statistic: 754.6 on 1 and 21 DF, p-value: < 2.2e-16

>


и картинку

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1015

Вот в таком вот акцепте...

[валентин]

Hogfather, Добрый день.
Есть ли у Вас руководство пользователя GRETL на русском языке?
И если есть, сможете ли Вы прислать его по адресу nikanorv@mail.ru
Заранее благодарен и с уважением Никоноров Валентин

[Hogfather]

Есть ли у Вас руководство пользователя GRETL на русском языке?
Как такового руководства на русском я не видел. Единственное, что могу порекомендовать:

Тадеуш Куфель
Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ GRETL
Издательство: Горячая Линия - Телеком
ISBN 5-93517-307-7, 83-0114284-7; 2007 г.
200 стр.

Но электронной копии пока не нашел (я себе эту книгу покупал). Электронная копия доступна вот тут (http://www.twirpx.com/file/970212/), но качество то еще...

Добавлено через 14 часов 22 минуты
Уважаемый Hogfather!
Подскажите, пожалуйста, на форуме описан этот процесс:
"Данные перегнаны из R в Excel. Файл Excel импортирован и сохранен в формате gretl"?

Я надеялся, что это очевидно. Не угадал. Итак, разберемся с форматами, которые читает/пишет Gretl
1. Gretl умеет читать файлы Excel, включая последние версии. Данные должны быть в виде таблицы на отдельном листе, заголовки начинаются с ячейки A1 и идут по этой строке, данные -- с ячейки A2. Для того, чтобы прочитать такие данные, выбираем меню Файл-Открыть-Импорт-Excel
2. Текстовые/CSV файлы. Меню Файл-Открыть-Импорт-CSV, далее выбираем разделитель записей. При настроенной русской локализации Windows -- это, обычно, точка с запятой (;).
3. Прочее, включая OpenOffice (см. картинку)

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1046


Данные можно сохранять в формате Gretl (Файл-Сохранить и Файл-Сохранить как...), а также экспортировать (Файл-Экспорт) все или часть данных в формат CSV (http://ru.wikipedia.org/wiki/CSV), gretl, GNU R и несколько других.

Таким образом, обмен данными между программами может выглядеть так:
Откуда берем данные|Формат обмена|Куда перегоняем|Примечание
Excel|xls, xlsx или csv|Gretl| Читается прямо в формате Excel
Excel|csv|GNU R |Можно и напрямую, но с доп. библиотекой, а также через clipboard (см. read.table("clipboard",header=T) (http://aspirantura.spb.ru/forum/showpost.php?p=290293&postcount=3) )
Gretl|csv|Excel| Используйте правильный разделитель данных. Лучше ";". Например, сохраняем таблицу MyData: write.table(MyData,"myData.csv", sep = ";", dec = "."). Для небольшого объема данных можно через clipboard, заменив имя файла на "clipboard" и использовав sep = "\t" (табулятор).
Gretl|GNU R (.RData), csv|GNU R| Лучше использовать внутренний формат .RData, потом в R воспользоваться командой load("имя файла")
GNU R|csv|Excel|Используйте правильный разделитель данных. Лучше ";".
GNU R|csv|gretl|В случае, если запущена сессия из gretl, можно также воспользоваться командой gretl.export(). Подробности см. в руководстве пользователя раздел "Gretl and R"

[Hogfather]

Вот тут нам пишут.

А если три звездочки у всех коэффициентов, то уравнение принимает какой вид?
http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1047
Получается сумма: z=e^0,00242277x + e^0,00346567y ?


Мой научный руководитель в таких случаях всегда рассказывал байку про то, как зайца учат на барабане играть. Сунут ему в лапки ватку со спиртом и поджигают, заяц начинает лапками стучать, если барабан подставят, то, вроде как, и играет. А потом зайцу достаточно только коробок со спичками показать, как он, бедолага, от испуга тут же лапками стучать начинает.

К чему это я. Мне казалось, что я эту тему уже разобрал (http://aspirantura.spb.ru/forum/showpost.php?p=294873&postcount=10), но, похоже, неубедительно. Попробуем еще раз.


Так вот, такая сумма не получается. Еще раз подробно.
Имеем модель вида http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21ln%28z%29%3D%5Cbeta_%7B1.1%7D%2 0x%2B%5Cbeta_%7B1.2%7D%20y%20%2B%5Cbeta_0%20%2B%20 %5Cepsilon.gif.

Вспоминаем школьный курс (http://abc.vvsu.ru/Books/u_matem3/page0004.asp), и приводим формулу вот к такому виду http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21%5Cnormalsize%5C%21z%3De%5E%7B% 28%5Cbeta_%7B1.1%7D%20x%2B%5Cbeta_%7B1.2%7D%20y%20 %2B%5Cbeta_0%20%2B%20%5Cepsilon%29%7D.gif

Дальше разберемся с коэффициентами. Я уже писал про свободный член, но, раз девушкам это нравится, повторюсь.

В данном случае const в Gretl эквивалентен (Intercept) в GNU R. Т.е. это наша нулевая бета. Исходя из этого получаем уравнение z~e^(0,00242277x + 0,00346567y-0,796453)

Ну, еще неплохо провести тест остатков модели. Также можно проверить, как изменится модель, если туда добавить x*y (по критерию Акаике (AIC)), и, в первом приближении, что-то получилось..

P.S. Не знаю как у вас в ВУЗе, у нас, за лишнюю "точность", т.е. знаки после запятой, могут и канделябром по шее двинуть (http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/datastr/book_sod/structura/chapter8.htm)...

P.P.S. Про ε~N(0,σ2) в пароксизмах радости не забываем.

[Hogfather]

Получил тут письмо и призадумался.
Уважаемый, Hogfather!
Мне очень нужна Ваша помощь.. Без Вас никак. Из Ваших уроков я поняла, как вывести логарифмическую формулу. Теперь, похоже, у меня должна быть степенная функция от трёх переменных. Возможно, что потом понадобится ещё другая зависимость...

Всё-таки никудышный из меня педагог. Не моё это, явно. Что ж, попробую объяснить еще раз.
Начнем с азов.
1. Пусть у нас есть некие переменные A, B и C и есть зависимая Y,
Вариант номер раз. Самый простой.
Зависимая переменная у нас Y, Независимые: const, A, B, C . Что-то получили, радуемся. Провели тест на нелинейность или Рамсея (прямо в модели, меню "Тесты"), чувствуем, чего-то нехватает.

Модель 3: МНК, использованы наблюдения 1-28
Зависимая переменная: Y

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение
---------------------------------------------------------------
const 51.3073 114.623 0.4476 0.6584
A -136.708 30.7476 -4.446 0.0002 ***
B 138.750 17.9676 7.722 5.87e-08 ***
C 267.893 15.9484 16.80 9.01e-015 ***

Среднее зав. перемен 746.4821 Ст. откл. зав. перемен 1026.452
Сумма кв. остатков 844716.8 Ст. ошибка модели 187.6074
R-квадрат 0.970306 Испр. R-квадрат 0.966594
F(3, 24) 261.4137 Р-значение (F) 1.87e-18
Лог. правдоподобие -184.1340 Крит. Акаике 376.2680
Крит. Шварца 381.5968 Крит. Хеннана-Куинна 377.8971

Тест на нелинейность (квадраты) -
Нулевая гипотеза: зависимость линейна
Тестовая статистика: LM = 27.9766
р-значение = P(Хи-квадрат(3) > 27.9766) = 3.67338e-006

Тест на нелинейность (логарифмы) -
Нулевая гипотеза: зависимость линейна
Тестовая статистика: LM = 18.6274
р-значение = P(Хи-квадрат(3) > 18.6274) = 0.000326435

2. Говорим, а не замахнуться ли нам на полином. Да запросто, а что нам даёт полином? А просто расчет дополнительных коэффициентов у членов A2, B2, С2 и, если очень хочется, у AB, BC, AC и ABC. Как мы их можем добавить к нашим данным? Да элементарно!
Меню "Добавить"-"Новую переменную". В появившемся окне пишем
A2=A^2
http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1072

Нажимаем ОК. Мы таким образом добавили квадрат A и назвали его A2
Аналогично создаем еще 6 переменных.
Для произведения пишем: AB=A*B и т.д. Вот что у нас получится.

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1073

Все их ставим в независимые переменные. Получаем.


Модель 4: МНК, использованы наблюдения 1-28
Зависимая переменная: Y

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение
---------------------------------------------------------------
const -4.54555e-09 1.67265e-09 -2.718 0.0146 **
A 1.00000 9.10744e-010 1.098e+09 1.12e-144 ***
B 8.82849e-09 2.67155e-09 3.305 0.0042 ***
C 1.00000 1.18757e-08 8.421e+07 1.02e-125 ***
A2 8.52545e-012 1.14165e-010 0.07468 0.9413
B2 5.00000 9.76096e-010 5.122e+09 4.76e-156 ***
C2 -4.01230e-08 9.75099e-09 -4.115 0.0007 ***
AB -2.80596e-09 7.36439e-010 -3.810 0.0014 ***
BC 4.50756e-08 1.09837e-08 4.104 0.0007 ***
AC 3.16735e-09 9.76208e-010 3.245 0.0048 ***
ABC 5.00000 2.81483e-010 1.776e+010 3.14e-165 ***

Среднее зав. перемен 746.4821 Ст. откл. зав. перемен 1026.452
Сумма кв. остатков 4.53e-18 Ст. ошибка модели 5.16e-10
R-квадрат 1.000000 Испр. R-квадрат 1.000000
Лог. правдоподобие 566.0131 Крит. Акаике -1110.026
Крит. Шварца -1095.372 Крит. Хеннана-Куинна -1105.546

Исключая константу, наибольшее р-значение получено для переменной 5 (A2)


Коню понятно, что A2 нам не нужно. Выкидываем его.


Модель 5: МНК, использованы наблюдения 1-28
Зависимая переменная: Y

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение
--------------------------------------------------------------
const -4.38415e-09 1.55420e-09 -2.821 0.0113 **
A 1.00000 6.75041e-010 1.481e+09 3.12e-155 ***
B 8.47465e-09 2.27841e-09 3.720 0.0016 ***
C 1.00000 1.11757e-08 8.948e+07 2.72e-133 ***
B2 5.00000 9.18925e-010 5.441e+09 2.11e-165 ***
C2 -3.88601e-08 9.17774e-09 -4.234 0.0005 ***
AB -2.70371e-09 6.62518e-010 -4.081 0.0007 ***
BC 4.36974e-08 1.03449e-08 4.224 0.0005 ***
AC 3.08468e-09 9.12015e-010 3.382 0.0033 ***
ABC 5.00000 2.59637e-010 1.926e+010 2.77e-175 ***

Среднее зав. перемен 746.4821 Ст. откл. зав. перемен 1026.452
Сумма кв. остатков 4.26e-18 Ст. ошибка модели 4.86e-10
R-квадрат 1.000000 Испр. R-квадрат 1.000000
Лог. правдоподобие 566.8903 Крит. Акаике -1113.781
Крит. Шварца -1100.459 Крит. Хеннана-Куинна -1109.708



Примерно так.

P.S. Некоторые коэффициенты ничтожно малы. Можно попробовать обойтись без этих строк.
P.P.S. А в GNU R это делается вот так (http://aspirantura.spb.ru/forum/showpost.php?p=301258&postcount=21)

[Olga_Olga]

Здравствуйте!

Я использовала МНК для оценки параметров модели. Построила уравнение. Провела тест на гетероскедастичность: результат положительный. Теперь, как я понимаю, мне нужно применить др. линейную модель: взвешенный МНК или модель с поправкой на гет. Подскажите, пожалуйста, что это за метод такой модель с поравкой на гет.?Не могу такого найти в литературе.
И вот еще: взвешивать нужно по какой переменной?

[Hogfather]

Olga_Olga, здравствуйте, выше (#4) есть ссылка на книгу. См. страницу 155 и далее. Это если кратко. Подробнее постараюсь ответить на следующей неделе.

[JoeBlack]

Подскажите пожалуйста как работает фильтр Годрика-Прескота, пытаюсь по гайду разобраться, но никак не пойму

[Hogfather]

JoeBlack, в gretl это фильтр работает именно так как задумано его создателями: выделяет тренд и циклическую составляющую и из данных.
В сумме эти два компонента дают исходные данные.
Основная решаемая задача -- выделение тренда или отклонения от тренда для последующего анализа.

Достаточно подробно описано вот тут:
http://en.wikipedia.org/wiki/Hodrick%E2%80%93Prescott_filter

[JoeBlack]

Прочитал, то есть мы используем этот фильтр чтобы выделить тренд?

[Hogfather]

Прочитал, то есть мы используем этот фильтр чтобы выделить тренд?
Отделить тренд от циклических колебаний. Дальше, мы можем работать с колебаниями и пытаться их как-то объяснить привлекая для этого другие переменные, например.

[JoeBlack]

Спасибо! Понял

[Hogfather]

JoeBlack, обратите внимание, что называются они "циклическими" в честь модели реального делового цикла, поскольку старина Прескотт приложил к ней руку. Фактически, любой фильтр в статистике (ну, эконометрике) работает как "шумодав" на магнитофоне, т.е. "срезает" "лишнее". И этот "цикл", на самом деле ни что иное как колебания относительно тренда. Есть ли там на самом деле цикл, или это просто гаусовский шум, вот тут собака и порылась.

На картинке представлен вес тушки после применения фильтра как сумма двух компонентов.

http://aspirantura.spb.ru/forum/picture.php?albumid=111&pictureid=1399

А дальше можно уже делать с этим всё, что захочешь...

[glory]

Добрый день! Подскажите, пожалуйста, если были произведены расчеты в гретл (построена модель, которая описывает зависимость цен акций от факторов), были взяты данные за 5 лет. Возможно ли как-то сделать тоже самое в R?

[Hogfather]

Возможно ли как-то сделать тоже самое в R

Можно. Для более конкретного ответа на Ваш вопрос нужно знать, что за модель. Раз упоминаются "факторы", предположу, что некая простенькая аддитивная моделька, построенная с помощью КМНК. Если это так, то самый разумный вариант, в Вашем случае, это прямо из Gretl запустить анализ в R, тогда таблица данных Gretl будет доступна как data frame R. Далее, иcпользуем lm. Но, вообще то, телепатия не мой конёк...

[glory]

Вообще для меня меня R- это что-то новое и не совсем понятное, к сожалению..

[Hogfather]

glory, самый простой вариант: Меню Gretl Инструменты->Запустить GNU R
Насколько я понял, мы строим линейную модель зависимость стоимость акций Газпрома от фазы луны и обильности цветения сакуры индекса ртс,цены на нефть,медь,никель и темпы инфляции. Вида:

http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21%5Cbar%7BG%7D%3Db_0%2Bb_1R%2Bb_ 2O%2Bb_3C%2Bb_4I.gif

Далее вот такое колдунство для газпромовских акций (на самом деле это малая часть необходимой работы и не совсем корректная, но мы решаем именно поставленную задачу, какой бы идиотской она не была)


R version 3.0.3 (2014-03-06) -- "Warm Puppy"
Copyright (C) 2014 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit)

R -- это свободное ПО, и оно поставляется безо всяких гарантий.
Вы вольны распространять его при соблюдении некоторых условий.
Введите 'license()' для получения более подробной информации.

R -- это проект, в котором сотрудничает множество разработчиков.
Введите 'contributors()' для получения дополнительной информации и
'citation()' для ознакомления с правилами упоминания R и его пакетов
в публикациях.

Введите 'demo()' для запуска демонстрационных программ, 'help()' -- для
получения справки, 'help.start()' -- для доступа к справке через браузер.
Введите 'q()', чтобы выйти из R.

current data loaded as ts object "gretldata"
> summary(gretldata)
med_ neft_ nikel_ temp_inflyacii
Min. :3096 Min. : 43.60 Min. : 9664 Min. :-0.2000
1st Qu.:6787 1st Qu.: 75.42 1st Qu.:17033 1st Qu.: 0.4000
Median :7674 Median :102.53 Median :18784 Median : 0.6000
Mean :7331 Mean : 93.68 Mean :19259 Mean : 0.6607
3rd Qu.:8377 3rd Qu.:111.72 3rd Qu.:22524 3rd Qu.: 0.8000
Max. :9932 Max. :134.67 Max. :31412 Max. : 2.4000
index_RTS GAZPROM VTB lukoil
Min. : 552.9 Min. :109.5 Min. :0.02230 Min. : 915.8
1st Qu.:1377.6 1st Qu.:153.4 1st Qu.:0.05360 1st Qu.:1637.3
Median :1488.2 Median :170.8 Median :0.06760 Median :1734.4
Mean :1469.1 Mean :180.3 Mean :0.06655 Mean :1723.0
3rd Qu.:1663.3 3rd Qu.:190.2 3rd Qu.:0.08300 3rd Qu.:1865.7
Max. :2368.2 Max. :350.4 Max. :0.10860 Max. :2486.7
Rosneft Sber
Min. :102.7 Min. : 15.92
1st Qu.:199.3 1st Qu.: 69.39
Median :216.4 Median : 83.22
Mean :212.3 Mean : 76.17
3rd Qu.:242.0 3rd Qu.: 94.60
Max. :276.2 Max. :106.67

> (mymdl<-lm(GAZPROM~med_+neft_+nikel_+temp_inflyacii+index_ RTS,data=gretldata))

Call:
lm(formula = GAZPROM ~ med_ + neft_ + nikel_ + temp_inflyacii +
index_RTS, data = gretldata)

Coefficients:
(Intercept) med_ neft_ nikel_ temp_inflyacii
72.20475 -0.04172 0.75553 0.00426 5.67656
index_RTS
0.17518

> summary(mymdl)

Call:
lm(formula = GAZPROM ~ med_ + neft_ + nikel_ + temp_inflyacii +
index_RTS, data = gretldata)

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-38.888 -8.992 1.062 10.404 42.735

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 72.204745 13.543421 5.331 1.88e-06 ***
med_ -0.041722 0.004309 -9.682 1.75e-13 ***
neft_ 0.755526 0.265892 2.841 0.00629 **
nikel_ 0.004260 0.001336 3.190 0.00235 **
temp_inflyacii 5.676555 4.785283 1.186 0.24062
index_RTS 0.175181 0.019642 8.919 2.85e-12 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 17.87 on 55 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8874, Adjusted R-squared: 0.8772
F-statistic: 86.68 on 5 and 55 DF, p-value: < 2.2e-16

> mymdl<-lm(GAZPROM~med_+neft_+nikel_+index_RTS,data=gretld ata)
> summary(mymdl)

Call:
lm(formula = GAZPROM ~ med_ + neft_ + nikel_ + index_RTS, data = gretldata)

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-38.033 -9.770 1.537 11.426 44.154

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 79.343476 12.177017 6.516 2.18e-08 ***
med_ -0.042534 0.004270 -9.962 5.25e-14 ***
neft_ 0.716556 0.264812 2.706 0.00901 **
nikel_ 0.004313 0.001340 3.220 0.00214 **
index_RTS 0.178721 0.019485 9.172 9.50e-13 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 17.93 on 56 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8845, Adjusted R-squared: 0.8763
F-statistic: 107.2 on 4 and 56 DF, p-value: < 2.2e-16

> plot(mymdl)
Ожидаю подтверждения смены страницы...
Ожидаю подтверждения смены страницы...
Ожидаю подтверждения смены страницы...
Ожидаю подтверждения смены страницы...
> acf(residuals(mymdl))
> shapiro.test(residuals(mymdl))

Shapiro-Wilk normality test

data: residuals(mymdl)
W = 0.9872, p-value = 0.7735

> confint(mymdl)
2.5 % 97.5 %
(Intercept) 54.949980653 103.736971652
med_ -0.051087670 -0.033981323
neft_ 0.186073890 1.247038288
nikel_ 0.001629704 0.006997085
index_RTS 0.139688795 0.217753466
>


Sapienti Sat.

P.S. На ACF гляньте...

Во вложении - те же данные в формате R.
Их можно распаковать и загрузить командой
> load("gretldata.Rda")

Кстати, это делается и в Gretl. Не вижу проблемы. Модель МНК возьмите, зависимая -- Газпром


Модель 1: МНК, использованы наблюдения 2008:03-2013:03 (T = 61)
Зависимая переменная: GAZPROM

Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение
const 72.2047 13.5434 5.3314 <0.00001 ***
med_ -0.0417215 0.00430908 -9.6822 <0.00001 ***
neft_ 0.755526 0.265892 2.8415 0.00629 ***
nikel_ 0.00426035 0.00133558 3.1899 0.00235 ***
temp_inflyacii 5.67656 4.78528 1.1863 0.24062
index_RTS 0.175181 0.0196422 8.9186 <0.00001 ***

Среднее зав. перемен 180.2721 Ст. откл. зав. перемен 50.98461
Сумма кв. остатков 17563.58 Ст. ошибка модели 17.87002
R-квадрат 0.887388 Испр. R-квадрат 0.877151
F(5, 55) 86.68078 Р-значение (F) 8.09e-25
Лог. правдоподобие -259.2679 Крит. Акаике 530.5357
Крит. Шварца 543.2010 Крит. Хеннана-Куинна 535.4994
Параметр rho 0.721135 Стат. Дарбина-Вотсона 0.579789

[JoeBlack]

Добрый вечер! Подскажите пожалуйста как сделать следующую процедуру:
есть модель AR(1) Yt=fi*Yt-1+Ut
Есть вектор ошибок, fi=2, задаю Y0=U0, хочу построить вектор Yt.

Подскажите пожалуйста можно ли это сделать при помощи стандартных комманд или как это можно сделать при помощи скрипта?

[Hogfather]

JoeBlack, честно говоря, я не понял, что Вам нужно (цель данного мероприятия) и на кой вам сдался этот вектор ошибок (вы их считаете детерминированными что ли?), но предположу, что Вам требуется симуляция AR(1) средствами gretl.

В R симуляция AR(1) делается так:


> set.seed(1)
> fi<-2
> x = e = rnorm(100)
> for (t in 2:100) x[t] = fi*x[t-1] + e[t]


Аналог этого в gretl выглядит где-то вот так (обычно, я не пишу скрипты в gretl, предпочитаю R):


nulldata 100
set seed 1
fi=2
genr y = normal()
genr e = y

loop t=2..100
y[t]=fi*y[t-1]+e[t]
endloop


Если это не то, что хотелось услышать, переформулируйте вопрос.

[JoeBlack]

СпасибО!!! Как раз-то!

Добавлено через 1 час 5 минут
Спасибо! то что надо

Добавлено через 23 минуты
Я так понимаю, что nulldata задаёт размер всех векторов по умолчанию? А можно ли создать несколько векторов разной длины?

[Hogfather]

Я так понимаю, что nulldata задаёт размер всех векторов по умолчанию?

Не совсем.
http://gretl.sourceforge.net/gretl-help/cmdref.html#nulldata


Gretl offers the following data types:

- scalar holds a single numerical value
- series holds n numerical values, where n is the number of observations in the current
dataset
- matrix holds a rectangular array of numerical values, of any dimensions
- list holds the ID numbers of a set of series
- string holds an array of characters
- bundle holds a variable number of objects of various types

The “numerical values” mentioned above are all double-precision floating point numbers.

[JoeBlack]

Сделал следующую конструкцию
nulldata 500
series b = 0
nulldata 120 --preserve
series b = 0
Всё равно меняет размерность b на 120

[Hogfather]

JoeBlack, телепатия -- не мой конёк. Но, обратите внимание что делает nulldata - она инициализирует ту таблицу данных, с которой работает gretl. Естественно, что вы её сбрасываете. Если Вам нужен просто вектор заданной размерности, то читайте 15 главу руководства: Chapter 15. Matrix manipulation

Вы это пытаетесь проделать?

nulldata 500
matrix b=zeros(1,120)


И вообще, gretl очень удобный инструмент, чтобы запустить R, а там таких проблем просто нет.

[JoeBlack]

Сделал следующий скрипт для проверки гипотезы нормальности распределения beta по методу Монте-Карло

nulldata 1000
set seed 1
fi=0.99
series b = 0
series y = 0
loop j=1..1000

genr u = 2*uniform()-1
y[1]=u[1]

loop i=2..120
y=fi*y[i-1]+u[i]
endloop
sum1=0

loop i=2..120
sum1=sum1+y[i]*y[i-1]
endloop
sum2=0

loop i=2..120
sum2=sum2+(y[i-1])^2
endloop

b[j]=sum1/sum2

endloop





[I]Добавлено через 17 минут
всё работает

[Alena1]

Здравствуйте помогите написать код Garch модель в программе R. Срочно!! Пожалуйста!!

[Hogfather]

Вопрос не в той теме.

В Gretl см. Модель->Временные ряды->Обобщенный ARCH

[Alena1]

Спасибо

Добавлено через 22 часа 20 минут
Вы можете кинуть мне ссылку с этой темы?)

[glory]

Добрый день! Пожалуйста, подскажите, как в gretl построить модель CAPM( данные за несколько лет по акциям сбербанка, в качестве факторов данные по индексу РТС и гос. Облигациям RGBI)
Спасибо!

[Виктор2]

Добрый день! Пожалуйста, подскажите, как в gretl построить модель CAPM( данные за несколько лет по акциям сбербанка, в качестве факторов данные по индексу РТС и гос. Облигациям RGBI)
Спасибо!
http://faculty.som.yale.edu/zhiwuchen/finance-core/slides/l14-new.pdf
своё всё внедрить и перенести в gretl


вот еще какая-то муть: http://online.sfsu.edu/donglin/Project_822.pdf

и вообще,.. как любит писать автор темы: http://lmgtfy.com/?q=capm+regression+gretl+

[glory]

Делала в гретл так: логарифмическая разность по всем данным, потом через МНК строила зависимая сбербанк от РТС и RGBI, я так понимаю это не совсем верно?

[Sergei79]

Как в Гретл осуществить тест ЧОУ на структурные сдвиги?

[Hogfather]

Как в Гретл осуществить тест ЧОУ на структурные сдвиги?
1. В модели меню "Тесты" -"Тест Чоу"
2. Команда chow в консоли

[Владислава12]

Hogfather, добрый вечер!
Хотела бы задать вам вопрос относительно GRETL. Я загружаю файл в формате csv, пытаюсь провести Logit Binary регрессию,но почему-то одна переменная выдает ошибку "В расчетах присутствуют нечисловые данные!". Я проверила эту переменную. Она никак не отличается от других и имеет значения 0 или 1. Подскажите,пожалуйста,в чем может быть проблема. Заранее спасибо за ответ.