Nadobúda hodnoty < 0,1>.
V mojom modeli vyšiel R2= .4818 čo znamená, že odhadnutý model vysvetľuje iba 48,18 % variability závislej premennej kurz, zvyšok 52,82 % sú nevysvetlené a môžeme ich pripísať náhodnej zložke. Nízke číslo koeficientu deteriminancie je kvôli vysokým výkyvom kurzu ECU/SKK v roku 1999. Vtedy sa začalo euro používať vo finančnom sektore.

2.3 Testovanie štatistickej významnosti jednotlivých parametrov parametrov

Štatistická významnosť nám slúži aby sme zistili či vplývajú vysvetľujúce(a) premenné(a) na vysvetľovanú premennú. Testujeme úrovňovú konštantu a koeficienty parametrov b1 b2. b0 Ak by boli tieto parametre štatisticky nevýznamné príma sa základná hypotéza H0: b1, b2 b0 = 0 , pri ich významnosti prijímame alternatívnu hypotézu (H1: b1, b2 b0 ą 0) (musíme zamietnuť H0 ) a to všetko za predpokladu, že tabuľková testovacia charakteristika (tc) je väčšia ako vypočítaná testovavacia charakteristika tb1 b2. b0 v absolutnej hodnote.
Na výpočet použijem tabuľky Studetovho rozdelenia pri hladine významnosti a = 0,05.
Výpočítam si počet stupňov voľnosti je n(počet pozorovaní)- k(vysvetľujúce premenné) – 1 => tc= 2,0395 pri počte stupňov voľnosti 31



Porovnávanie koeficientov a testovacej štatistiky (T-stat) :

Pre b0: ú5.58810ú>2,0395 Ţparameter je štatistiky významný prijímame H1, zamietame H0
Pre b1: ú5.2638ú >2,0395 Ţparameter je štatistiky významný prijímame H1, zamietame H0
Pre b2: ú2.10028ú >2,0395 Ţparameter je štatistiky významný prijímame H1, zamietame H0
Kontrola uvedeného testu je aj v soritecu kde všetky parametre majú sign < ako 0,05Ţ
sú štatisticky významné.

2.4 Test modelu ako celku:

Pri tomto teste používame Fisherovo rozdelenie. Je to testovacia štatistika a vypočítame ju podľa vzťahu:


V prípade, že bude platiť nerovnosť F > Fc prijmeme hypotézu H1 (aspoň jedna z b1,b2 je rôzna od nuly) - model je štatisticky významný a zamietame H0 (b1 = b2, =0) že model je štatisticky nevýznamný


Kritická hodnota Fisherovho rozdelania na hladine významnosti a = 0,05, pri počte stupňov voľnosti n-k-1= 31 Fc =3,30482

Testovacie kritérium je F ( 3, 30) =14,4124 ŢF > Fc, preto prijímame hypotézu H1 a model ako celok je štatisticky významný.
Taktiež v soritecu je significance < ako 0,05 (konkrétne 0,000038) čoho opäť usúdiť že model ako celok je štatisticky významný.

2.5 Test autokorelácie

Pri autokorelácii ide o porušenie predpokladu o vzájomnej nezávislosti náhodných zložiek z rôznych pozorovaní. Ak je v modeli prítomná autokorelácia, nie je možné daný model použiť pri prognózovaní vývoja premennej.