Работа выполняется индивидуально, совпадений в данных не допускается!
Требуется:
С помощью корреляционного анализа осуществить выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели.
Рассчитать параметры модели.
Для характеристики модели определить:
линейный коэффициент множественной корреляции,
коэффициент детерминации,
средние коэффициенты эластичности,
бета-, дельта – коэффициенты.
Дать их интерпретацию.
Осуществить оценку надежности уравнения регрессии (F- критерий Фишера).
Оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии.
Произвести проверку выполнения условий для получения «хороших» оценок методом наименьших квадратов (МНК).
Рассчитать и построить точечный прогноз и интервальные прогнозы результирующего показателя на два шага вперед.
Составить сводную таблицу вычислений, дать интерпретацию рассчитанных характеристик. Отразить результаты в аналитической записке, приложить компьютерные распечатки расчетов и графики.
Самостоятельная работа №3
Необходимо изучить и оформить в виде конспектов (от руки) на листах формата А4 следующие темы:
Раздел дисциплины (тема) |
Темы для самостоятельного изучения |
Тема 1. Введение в эконометрику.
|
Основные понятия теории вероятности и математической статистики. Информационные технологии эконометрических исследований. |
Тема 2. Модель парной регрессии.
|
Теорема Гаусса-Маркова. Оценка параметров методом максимального правдоподобия. Система нормальных уравнений. Установление статистической значимости и общего качества уравнения линейной регрессии в Еxcel. |
Тема 3. Модель множественной регрессии.
|
Теорема Гаусса-Маркова. Установка параметров множественной регрессии в Еxcel. Использование регрессионные уравнения для прогнозирования.
|
Тема 4. Различные аспекты множественной регрессии. |
Экономический смысл коэффициентов регрессии. |
Тема 5. Обобщения множественной регрессии.
|
Теорема Айткена. Доступный обобщенный метод наименьших квадратов.
|
Тема 6. Системы эконометрических уравнений.
|
Косвеннный метод наименьших квадратов, двухшаговый метод наименьших квадратов, трехшаговый метод наименьших квадратов. Применение систем эконометрических уравнений. |
Тема 7. Временные ряды в эконометрических исследованиях.
|
Метод отклонений от тренда. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона. Модель с распределенным лагом. Модели авторегрессии. |