Гретл программа что это

Тема 9. Изучение возможностей программы Gretl

17. Какие инструменты будут доступны, если у вас перекрестные данные?

18. Как организуется в Gretl основы прикладной статистики (вероятность, описательная

Тема 10. Изучение возможностей программы Gretl.

19. Как организуется в Gretl основы прикладной статистики (гипотезы и критерии,

20. Как организуется в Gretl основы прикладной статистики (корреляционный и

Тема 11. ИТ в обучении

Обучением.

Е.И. Машбиц к набору существенных преимуществ использования компьютера в обучении перед традиционными занятиями относит следующее:

1. информационные технологии значительно расширяют возможности предъявления учебной информации. Применение цвета, графики, звука, всех современных средств видеотехники позволяет воссоздавать реальную обстановку деятельности.

2. компьютер позволяет существенно повысить мотивацию студентов к обучению. Мотивация повышается за счет применения адекватного поощрения правильных решений задач.

Построение модели множественной регрессии в программе Gretl

3. ИКТ вовлекают учащихся в учебный процесс, способствуя наиболее широкому раскрытию их способностей, активизации умственной деятельности.

4. использование ИКТ в учебном процессе увеличивает возможности постановки учебных задач и управления процессом их решения. Компьютеры позволяют строить и анализировать модели различных предметов, ситуаций, явлений.

5. ИКТ позволяют качественно изменять контроль деятельности учащихся, обеспечивая при этом гибкость управления учебным процессом.

6. Компьютер способствует формированию у учащихся рефлексии. Обучающая программа дает возможность обучающимся наглядно представить результат своих действий, определить этап в решении задачи, на котором сделана ошибка, и исправить ее.

Тема 12. ИТ в обучении

23. Опишите направления использования информационных технологий в учебном

процессе.

Попытаемся систематизировать, где и как целесообразно использовать информационные технологии в обучении, учитывая, что современные компьютеры позволяют интегрировать в рамках одной программы тексты, графику, звук, анимацию, видеоклипы, высококачественные фотоизображения, достаточно большие объемы полноэкранного видео, качество которого не уступает телевизионному:

1) при изложении нового материала — визуализация знаний (демонстрационно — энциклопедические программы; программа презентаций Power Point);

2) проведение виртуальных лабораторных работ с использованием обучающих программ типа «Физикон», «Живая геометрия»;

3) закрепление изложенного материала (тренинг — разнообразные обучающие программы, лабораторные работы);

4) система контроля и проверки (тестирование с оцениванием, контролирующие программы);

5) самостоятельная работа учащихся (обучающие программы типа «Репетитор», энциклопедии, развивающие программы);

6) при возможности отказа от классно-урочной системы: проведение интегрированных уроков по методу проектов, результатом которых будет создание Web-страниц, проведение телеконференций, использование современных Интернет-технологий;

Gretl. Введение.

7) тренировка конкретных способностей учащегося (внимание, память, мышление и т.д.).

Под программированным обучением понимается управляемое усвоение учебного материала с помощью обучающего устройства (ЭВМ, программированный учебник, кинотренажер и др.). Программированный учебный материал представляет собой серию сравнительно небольших порций учебной информации (кадров, файлов, шагов), подаваемых в определенной логической последовательности.

Работы Скиннера, Краудера и других педагогов-исследователей дали толчок развитию трех различных видов обучающих программ (ОП): линейных, разветвленные и адаптивных, с помощью которых и строится процесс программированного обучения в современной школе.

Линейная ОП — это обучающая программа, в которой весь учебный материал разбивается на последовательность смысловых единиц («порций»), логически охватывающих весь предмет. Эти «порции» должны быть достаточно малы, чтобы учащийся делал как можно меньше ошибок. В конце каждой «порции» выполняются контрольные задания, однако порядок изучения «порций» не зависит от результатов выполнения этих заданий.

Разветвленная ОП отличается от линейной тем, что обучаемому в случае неправильного ответа при выполнении контрольных заданий может предоставляться дополнительная информация, которая позволит ему выполнить контрольное задание.

Построение адаптивной ОП основано на гипотезе, что некоторое количество ошибок необходимо для успешного обучения, т.е. если учащийся все делает без ошибок, то эффект обучения будет меньше. Количество допущенных ошибок используется следующим образом;

а) если процент ошибок падает ниже определенного уровня, то степень трудности обучения автоматически повышается;

6) при возрастании процента ошибок выше определенного уровня степень трудности автоматически понижается.

24. Приведите основные задачи информатизации образования.

1) повышение качества подготовки специалистов на основе использования в учебном процессе современных информационных технологий;

2) применение активных методов обучения, повышение творческой и интеллектуальной составляющих учебной деятельности;

3) интеграция различных видов образовательной деятельности (учебной, исследовательской и т.д.);

4) адаптация информационных технологий обучения к индивидуальным особенностям обучаемого;

5) разработка новых информационных технологий обучения, способствующих активизации познавательной деятельности обучаемого и повышению мотивации на освоение средств и методов информатики для эффективного применения в профессиональной деятельности;

6) обеспечение непрерывности и преемственности в обучении;

7) разработка информационных технологий дистанционного обучения;

8) совершенствование программно-методического обеспечения учебного процесса;

9) внедрение информационных технологий обучения в процесс специальной профессиональной подготовки специалистов различного профиля.

Одной из важнейших задач информатизации образования является формирование информационной культуры специалиста, уровень сформированности которой определяется, во-первых, знаниями об информации, информационных процессах, моделях и технологиях; во-вторых, умениями и навыками применения средств и методов обработки и анализа информации в различных видах деятельности; в-третьих, умением использовать современные информационные технологии в профессиональной (образовательной) деятельности; в-четвертых, мировоззренческим видением окружающего мира как открытой информационной системы.

Тема 13. Тенденции развития информатизации образования.

25. Покажите преимущество открытого образование и дистанционного обучения.

Преимущества дистанционных образовательных технологий :

· обучение без отрыва от дома, от работы, без дополнительных семейных расходов на проживание во время обучения в другом городе;

· индивидуализация обучения, предоставляющая каждому обучающемуся возможность построения индивидуальной образовательной траектории, индивидуального расписания занятий. Особенно это важно для студентов, совмещающих учебу с работой, для лиц с ограниченными возможностями передвижения (служба в армии, нахождение в пеницитарном учреждении, состояние здоровья);

· академическое образование для студентов средних способностей за счет качества образовательной среды, учитывающей индивидуальные психофизические способности каждого студента;

· престижное столичное образование, обучение у лучших отечественных и зарубежных преподавателей на месте проживания;

· электронный контроль знаний гарантирует объективность и независимость оценок;

· консультации с преподавателем с помощью электронных средств связи;

· непрерывное образование на месте проживания (от начального профессионального до послевузовского образования, от курсов самообразования до курсов профессиональной переподготовки);

· наряду с получением основной специальности профессиональное освоение персонального компьютера, современных средств коммуникаций;

· доступная стоимость обучения за счет использования в учебном процессе средств коммуникаций — альтернатива высокому уровню цен в платных отделениях государственных учебных заведений при сокращении бюджетных мест.

Открытое образование система организационных, педагогических и информационных технологий, вкоторой архитектурными и структурными решениями обеспечиваются открытые стандарты на интерфейсы, форматы и протоколы обмена информацией с целью обеспечения мобильности, интероперабельности, стабильности, эффективности и других положительных качеств, достигаемых при создании

ОО открытых систем

Традиционные формы получения образования очная, заочная, экстернат в системе открытого образованияинтегрируются в единое образовательное пространство.

Принципы открытого образования.

1. Бесконкурсное поступление в высшее учебное заведение.

2. Открытое планирование обучения — свобода составления индивидуальной программы обучения путемвыбора из системы курсов.

3. Свобода выбора времени и темпа обучения — прием студентов в вуз в течение всего года, отсутствиефиксированных сроков обучения.

4. Свобода в выборе места обучения — студенты могут физически отсутствовать в учебных аудиторияхосновную часть учебного времени, могут самостоятельно выбирать, где обучаться.

5. Переход от принципа «образование на всю жизнь» к принципу «образование через всю жизнь».

6. Переход от движения обучающегося к знаниям к обратному процессу — знания доставляются человеку.

7. Свободное развитие индивидуальности — основополагающий фактор ОО.

Учащиеся простраивают свою индивидуальную образовательную программу (ИОП), реализуяиндивидуальный заказ на образование, что приводит к выходу за пределы базовой программы ОУ. Для тех, у кого возникают трудности с построением собственной ИОП существует особая педагогическая позиция — тьютор. Классическая же модель образования предполагает жесткие нормы, унифицирующие человеческуюиндивидуальность.

(https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/667795)

Тема 9. Изучение возможностей программы Gretl

17. Какие инструменты будут доступны, если у вас перекрестные данные?

18. Как организуется в Gretl основы прикладной статистики (вероятность, описательная

Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого.

Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ — конструкции, предназначен­ные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой.

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим.

Источник: cyberpedia.su

gretl

Программа позволяет осуществлять исследование экономических процессов с использованием статистических методов. Есть инструменты для анализа и построения графиков.

Дата обновления:
Русский язык:
Разработчик:
Allin Cottrell, Riccardo «Jack» Lucchetti
Версия Windows:

Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Windows 8, Windows 8.1, Windows 10

gretl – приложение с открытым исходным кодом для Windows, с помощью которого можно осуществлять эконометрическое моделирование. Утилита содержит набор инструментов для анализа исходной информации и поиска зависимости между переменными. Есть возможность строить графики и исследовать экономические процессы.

Ввод данных

После запуска программы пользователи могут ознакомиться с примерами работ и создать собственный проект. Есть возможность ввести названия и описания переменных вручную или воспользоваться функцией импорта. Приложение способно распознавать содержимое текстовых файлов Microsoft Word и электронных таблиц. Кроме того, можно загрузить информацию из внешней базы данных в формате CSV или XML.

Анализ

Утилита позволяет оценивать параметры с помощью метода наименьших квадратов, максимального правдоподобия и других. Доступен инструмент для автоматического поиска зависимости между переменными и определения корреляции. Результаты расчета будут представлены на графике в наглядном виде.

Есть возможность строить схемы распределения значений в выбранном диапазоне. Также программа позволяет создавать скрипты для автоматизации выполнения однотипных действий и подключать сторонние плагины. Поддерживается интеграция с другими вычислительными системами для дальнейшего анализа данных.

Особенности

• приложение можно скачать и использовать бесплатно;
• утилита представляет собой инструмент для эконометрического моделирования и анализа статистических данных;
• есть возможность строить графики и рассчитывать корреляцию между переменными;
• поддерживается функция вывода моделей в формате LaTeX;
• программа совместима с актуальными версиями Windows.

Источник: iowin.net

Применение Gretl для построения многофакторной модели Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Тусков Андрей Анатольевич

Рассматриваются особенности использования программного продукта GRETL для построения эконометрических моделей. Программа используется в западных университетах и является бесплатной, что является привлекательным фактором для российского пользователя.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Тусков Андрей Анатольевич

Профессиональный библиограф составит и оформит по ГОСТ список литературы для вашей работы

Оценка социально-экономического состояния и определение перспектив роста экономики Пензенской области

Исследование взаимосвязей между изменением стоимости российских компаний и основными показателями деятельности на основе эконометрического анализа

Improvement of the mechanism of rationing the initial contract price in the field of public procurement on the example of econometric modelling of the price of laptop

Эмпирический анализ детерминант структуры капитала фирмы
Диалог культур как элемент современного стратегического маркетинга
i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры?

Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Применение Gretl для построения многофакторной модели»

ПРИМЕНЕНИЕ ОЯЕТЬ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МНОГОФАКТОРНОЙ МОДЕЛИ

Рассматриваются особенности использования программного продукта вКБТЬ для построения эконометрических моделей. Программа используется в западных университетах и является бесплатной, что является привлекательным фактором для российского пользователя.

ОЯБТЬ — программа для регрессионного и эконометрического анализа данных, а также для обработки временных рядов.

Приведем пример построения многофакторной модели с помощью

Выделим следующие этапы построения эконометрической модели:

1. Спецификация модели:

— определение цели и назначения (зависимой переменной У);

— определение потенциальных объясняющих переменных Х;

— предварительное сокращение потенциальных переменных Х;

— выбор аналитической формы модели;

— формулирование гипотезы моделирования.

2. Оценивание структурных параметров модели.

3. Верификация эконометрической модели:

— оценивание существенности влияния конкретных объясняющих переменных на зависимую переменную, 1>тест Стьюдента, Б-тест Снедекера;

— оценивание степени соответствия модели эмпирическим данным;

— оценивание нормальности распределения остатков;

— оценивание однородности дисперсии остатков — проверка гетеро-скедастичности;

— оценивание линейности аналитической формы модели;

4. Формулирование выводов и их интерпретация. Исходные данные представлены на рис. 1.

Рис. 1. Исходные данные для решения задачи: У — объем реализации; XI — время; Х2 — реклама; Х3 — цена; Х4 — цена конкурента; Х5 — индекс потребительских расходов

Из рисунка видно, что независимых переменных в данном случае пять, поэтому будем строить модель множественной регрессии. Предполагаемое уравнение будет линейным:

у = а0 + а1х1 + а2 х2 + а3 х3 + а4 х4 + е.

Вносим данные в ОКЕТЬ. Можно ввести вручную или импортировать из других форматов. В результате получим следующее (рис. 2):

№ Название переменной Описание

0 const Константа (авто)

Рис. 2. Задание имен переменных для введенных данных

Во многих научных публикациях представлен широкий спектр методов подбора переменных эконометрической модели. Для применения одного из методов, основанного на построении матрицы корреляции и расчете критического значения коэффициента корреляции, очень удобны соответствующие функции пакета программ ОКЕТЬ.

Пример матрицы коэффициентов корреляции для пяти переменных с информацией об объемах реализации и факторов, влияющих на них, представлен на рис. 3.

Рис. 3. Результаты вывода корреляционной матрицы

В этом окне дано критическое значение коэффициента корреляции, рассчитанное на основании проверки значимости коэффициента линейной корреляции Пирсона.

В пакете программ ОКЕТЬ параметры эконометрической модели можно оценить с помощью применения метода наименьших квадратов или других методов, являющихся его модификациями (рис. 4).

Рис. 4. Задание переменных для построения модели

В окне спецификации зависимая переменная У указывается нажатием кнопки «Выбор», а объясняющие переменные — нажатием кнопки «Добавить».

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Результат построения модели представлен на рис. 5.

Файл Правка Тесты Сохранить Графики Анализ ЬаТеХ

Модель 1: МНК, ислользоезш наблюдения 1-16 Зависимая переменная: У

Коэффициент Ст. сшибка 1:-статистика Р-значение

-3017,40 -13,4132 6,67183 -6,47654 12,2 3-35 30,4758

3,008 6 6 15,7737 14,4035 11,5247

-2,757 -1,233 2,218 -0,4105 0,34 33 2 , 644

0,0202 0,2251 0,0503 О,6301 0,4156 0,0245

Среднее зав. перемен 30 6,812 5

Сумма кв. остатков 17346,66

Лог. правдоподобие -7.3,61155

Крит. Шварца 173,353 6

Ст. откл. зав. перемен 102,3 651

Ст. сшибка модели 41,64 332

Испр. II-квадрат 0,33 60 62

Р-значение [Е> 0,000153

Крит, йкаике 163,2231

Крит. Хеннана-Куинна 16 3,4 605

Исключая константу, наибольшее р-значение получено для переменной 4 (ХЗ)

Рис. 5. Вывод итогов построения регрессионной модели

Согласно методу селекции объясняющих переменных предполагается исключение переменных с минимальным (по модулю) значением ¿-статистики Стьюдента. В сообщении, выдаваемом после оценивания модели, предполагается последовательность исключения переменных. В данной модели необходимо исключить переменную Х3. После аналогичных процедур получаем конечную модель, представленную на рис. 6.

Файл Правка Тесты Сохранить Графики Анализ ¡.аТеХ

Модель 8: МНК, использованы наблюдения 1-16 Зависимая переменная: У

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

253,766 2,2 6534 2,46636

-5,664 4,223 6, 33 6

7,75е-05 *** 0,0010 *** 2,40е-05 ***

Среднее зав. перемен 30 6,312 5

Сумма ке. остатков 22360,10

Е1.2, 13) 3 3, 63337

Лог. правдоподоЁие -80,64258

Крит. Шварца 16 3,602 3

Ст. откл. зав. перемен 102,3651

Ст. сшибка модели 41,472 33

Испр. И-квадрат 0,337447

Ь-значение (Е) 2,33е-0 6

Крит. Акаике 167,2 352

Крит. Хениана-Куинна 167,4033

Рис. 6. Решение задачи со статистически значимыми переменными

В модели все переменные существенны; это означает, что модель пригодна для практического использования. Выполнение ^-теста Снедекера позволяет утверждать, что оцениваемая модель содержит только существенные переменные.

В рассматриваемом примере значение Я = 0,859121, что говорит о достаточно высоком уровне объяснения.

Для оценивания нормальности распределения остатков используется тест согласия Жарке-Бера, проверяющий гипотезу о нормальности распределения остатков (рис. 7).

Распределение частот для ипаЬЗ, наблюдения 1-16

Количество стобмв = 7, среднее = 4,4403Эе-014, ст. откл. = 41,473

-57,177 -35,347 -14,513 6,3117 23,141 4Э,471 70,300

6,25% 25,00% ** 25,00% 50,00%

13,75% 37,50% ****** 0,00% 37,50%

Нулевая гипотеза — нормальное распределение: Хи-квадрат(2> = 0,100 р-эначение 0,9512 2

Рис. 7. Проверка остатков модели на нормальность распределения

Пакет программ ОКЕТЬ позволяет выполнить ряд тестов для проверки качества эконометрической модели. Все параметры подбираются автоматически, причем результаты проверки выводятся в графическом и текстовом виде (рис. 8).

Рис. 8. Графическая интерпретация теста на нормальность распределения

Представленные данные выполнения теста свидетельствуют о том, что распределение остатков не обладает свойствами нормального распределения.

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Однородность дисперсии остатков модели и гетероскедастичность случайной составляющей можно оценить с помощью теста Уайта (рис. 9).

Гест Байта (ИЬл^е) на гетероскедастичность МНК, использованы наблюдения 1-16 Зависимая переменная: ила^З

зч_Х2 Х2_ХЗ зд Х5

-55839,О 41ЭЗ,50 300,157 -23,4540 -31,3043 -3,73664

373307 52 34,71 722 6,30 20,3476 4 3,3314 34,3226

-0,1476 0,7335 0,1246 -1,153 -О,6461 -0,1106

ВНИМАНИЕ: матрица данных близка к сингулярной]

Неисправленный й-квадрат = 0,5430-3 3 Тестовая статистика: ГЕ»2 = 3,763427,

р-значение = Р(Хи-квадрат(5> > 3,763427) = 0,113622

0,335 6 0,4453 О,3033 0,2753 0,5328 О,3141

Рис. 9. Выявление гетероскедастичности остатков

Данные показывают, что дисперсия неоднородна.

Корректность выбора линейной аналитической формы модели можно оценить с помощью теста Уайта на нелинейность, основанного на множителях Лагранжа (рис. 10).

Вспомогательная регрессия для теста на нелинейность логарифмы)

МНК, использованы наблюдения 1-16

Зависимая пер еменная: иЬаБ

Коэффициент Ст. сшибка с- статистика Р-значение

СОПЗЕ -7533,37 35043,6 -0,03336 0,3304

Х2 -5,57053 11,3730 -0,4336 0,6341

ХЬ -20,2313 213,003 -0,03304 0,3275

1 Х2 55,2450 127,335 0,4337 0, 6723

1_Х5 2077,23 23213,6 0,03347 0,3303

Неисправленный й-квадрат = 0,030513

Тестовая статистика: Ш» 2 = 0,4552 33,

р-значение = Р ¡Хи-квадрат [2) > 0,4332 33) = 0,733374

Рис. 10. Тест на нелинейность

В пакете программ ОКЕТЬ реализуются три версии теста на нелинейность: с добавлением в модель в качестве остатков логарифмированных переменных, их квадратов или с добавлением в модель квадратов и кубов теоретических значений у.

Тест на нелинейность для логарифмов свидетельствует, что существуют основания для принятия степенной формы модели.

Распределение точек можно проанализировать графически с помощью функций, встроенных в пакет программ ОИЕТЬ.

Полученные в результате исследования данные говорят о том, что на объем реализации оказывают влияние реклама и индекс потребительских расходов. Коэффициент детерминации говорит о достаточно хорошем качестве изученной модели множественной регрессии. Тесты на нелинейность свидетельствуют о том, что имеются основания для принятия степенной формы модели.

Итак, изученный пакет программ ОИЕТЬ позволяет существенно облегчить процессы спецификации, оценки и верификации экономической модели. С помощью многочисленных встроенных функций экономическое моделирование упрощается во много раз, а компактность и наглядность данных позволяют получить верные результаты и моментально оценить их.

УДК 33.012.61, 33.012.23

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

ИНФОРМАЦИОННЫЙ РЫНОК В СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКЕ

Д. Н. Филимонов, Е. И. Ситникова

Рассмотрены функционирование рынка информации в современной экономике, причины его склонности к монополизации и условия развития конкуренции.

Научно-технический прогресс, темпы развития которого все более ускоряются, привел к тому, что промышленность, порожденная замещающей живой труд человека машиной, уступает место производству, в основе кото-

Источник: cyberleninka.ru

VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум — 2014

АНАЛИЗ В РАМКАХ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ И GRETL

Зарезина Ю.Г. 1 , Крохин К.А. 2
1 Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации
2 Финансовый Университет при Правительстве РФ
Работа в формате PDF

Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке «Файлы работы» в формате PDF

Эконометрический анализ данных является одним из наиболее прогрессивных направлений исследовательского процесса. Результатом развития данной сферы анализа является появление различных программ, позволяющих проводить вычисления в рамках эконометрического моделирования. Целью настоящей работы является сравнение прикладных пакетов программ (ППП) Excel и Gretl на примере проведения анализа модели парной регрессии.

Проведем данное сравнение, используя ряд показателей, которые, как правило, выделяются пользователями при приобретении или применении ППП.

Так как большинство не знакомы с ППП Gretl, приведем его краткую характеристику. Gretl(GNURegressionEconometricsTime-seriesLibrary)–это кросс-платформенный программный пакет для эконометрического анализа, написанный на языке программирования C. Gretl развивается в мире с 2000 года. Gretl является продуктом типа OpenSource, то есть обладает Открытой Публичной Лицензией GNU (англ. GeneralPublicLicenseGPL), которая гарантирует любому пользователю бесплатный доступ, а также позволяет вносить изменение в данное программное обеспечение. ППП Gretlреализует основные эконометрические процедуры и методы.

Первым показателем сравнения является возможность бесплатно приобрести программный пакет для анализа данных. С этой точки зрения, лицензионный платный пакет Excel уступает не менее эффективному программному продукту Gretl, имеющемуся в свободном доступе для скачивания с официального сайта gretl.sourceforge.net.

Как Excel, так и Gretl являются адаптированными программами для их применения в учебных целях по дисциплине «Эконометрика». Однако степень их использования различна. Так, Excel более распространен среди высших учебных заведений России, чем Gretl. Это может быть связано с тем, что интерфейс всем известного Excel уже досконально изучен и не вызывает вопросов в использовании в отличие от Gretl, интерфейс которого не так досконально разработан и требует достаточного уровня знаний и определенной подготовленности пользователя.

Следующим показателем оценки является удобство использования: простота и наименьшие затраты времени на проведение анализа. В программе Excel анализ модели парной регрессии может проводиться с помощью функции «Регрессия», доступной при наличии надстройки «Анализ данных», либо с помощью встроенной функции «Линейн».

Пожалуй, главным показателем сравнения двух вышеупомянутых программных пакетов будет наличие специальных эконометрических тестов, например, тест на наличие автокорреляции или гетероскедастичности в анализируемой модели. Excel таких тестов не содержит, и, как следствие, пользователю необходимо затратить большее количество сил и времени для осуществления ряда последовательных вычислений. Программа Gretl, в свою очередь, содержит в себе команды, позволяющие с минимальными затратами времени осуществлять необходимые процедуры. Для проверки модели на наличие гетероскедастичности в Gretl имеется тест Вайта, а автокорреляции — тест Дарбина-Уотсона. Ниже приведены рисунки 1-3, отображающие процедуру проведения теста Вайта в программе Gretl.

1. Чтобы получить данные по тесту Вайта в Gretl достаточно выполнить команды: Тесты – Гетероскедастичность — Тест Вайта.

Рисунок 1- Теста Вайта в программном пакете Gretl

2. Инструменты – Критические значения – Хи-квадрат

Необходимо ввести степень свободы и вероятность.

Рисунок 2- Теста Вайта в программном пакете Gretl

Рисунок 3- Теста Вайта в программном пакете Gretl

Затратив минимальное количество времени на проведение данного теста, пользователь уже сравнить значения характеристик χ 2 m-1 и χ 2 крит для подтверждения или опровержения гетероскедастичности модели. Другим наглядным различием между Excel и Gretl можно привести возможность построения графиков, которые позволяют судить о наличии/отсутствии гетероскедастичности модели (Рисунок 4,5)

Рисунок 4- График исходной модели , совмещенный с графиком полученной парной линейной регрессии в Excel

Рисунок 5- График исходной модели, совмещенный с графиком полученной парной линейной регрессии в Gretl.

Из графиков видно, что Gretl автоматически обозначает границы. Набор функций программы Gretl достаточно разнообразен в целях эконометрического анализа.

Среди важных возможностей, которые отсутствуют в Excel, можно выделить:

• оценка параметров с помощью метода наименьших квадратов (OLS), метода максимального правдоподобия (ML), обобщённого метода моментов (GMM) и др.;

• выделение сезонности при помощи встраиваемых пакетов X-12-ARIMA и TRAMO/SEATS (Time series Regression with ARIMA noise, Missing values and Outliers / Signal Extraction in ARIMA Time Series);

• создание моделей временных рядов (авторегрессия скользящего среднего (ARMA), авторегрессия интегрированного скользящего среднего (ARIMA), обобщённая авторегрессия условной гетероскедастичности (GARCH),

• векторная авторегрессия (VAR), векторная модель коррекции ошибок (VECM) и др.);

• построение моделей с ограниченными зависимыми переменными: логит (logit), пробит (probit), тобит (tobit), интервальная регрессия и др.;

• скриптовый язык сценариев с поддержкой циклов для реализации метода Монте-Карло и итерационных процедур оценки.

Принципиальным преимуществом Gretl по сравнению с Excel является возможность писать собственные программы, применительно к эконометрическому моделированию, за счет наличия встроенного языка.

Зависимость некоторых функций в Gretl от Excel лишний раз подтверждает универсальность ППП Excel во многих сферах исследовательской деятельности, в том числе и к эконометрическому моделированию.

Проанализированные программы имеют свои достоинства и недостатки относительно применения в эконометрическом моделировании. Excel является крупным платным профессиональным приложением, универсальным по многим параметрам, комфортным и привычным в применении, так как позволяет пользователю самостоятельно пошагово осуществлять все необходимые тесты. С одной стороны это полезно для понимания или запоминания этапов вычислений. С другой стороны, длительность выполнения нужных вычислений может быть недостатком, если учитывать, что пользователь имеет достаточный уровень знаний и понимает все этапы проведения теста по умолчанию. Бесплатный программный продукт Gretl, являющийся одним из лидеров на рынке универсальных математических программ, имеет широкие возможности в рамках анализа данных, проведения специальных тестов и в перспективе может составить достойную конкуренцию программному обеспечению (типа Matlab, Statistica, EViews и т.д.), что выявляет целесообразность применения данной программы в рамках эконометрических исследований.

Литература

1. Тадеуш Куфель. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ GRETL. — Горячая линия-Телеком, 2007. -200 с.

2. Gretl User’s Guide- инструкция по использованию Gretl.

Источник: scienceforum.ru