- •Типовые задания для итоговой контрольной работы для магистров (уровень 2).
- •(2 Баллов) Оценивается модель спроса в линейной и логарифмической форме. Результаты оценки приведены.
- •(10 Баллов) Сравниваются линейная и логарифмическая модели по pe тесту. Результаты оценки вспомогательных регрессий приведены
- •(5 Баллов) Выполнен тест установки Рамсея по уравнению 2
- •(3 Балла) По уравнению 2 получены остатки resid02, коррелограмма остатков приведена ниже.
- •(5 Балла) Тест Дики-Фуллера для временного ряда остатков resid02 дает следующий результат
- •(5 Баллов) Для ряда остатков оценены две альтернативные модели
- •(5 Балов) Оценивается кривая обучения в зависимости от набора факторов (уравнение 3)
Типовые задания для итоговой контрольной работы для магистров (уровень 2).
(2 Баллов) Оценивается модель спроса в линейной и логарифмической форме. Результаты оценки приведены.
Оценка уравнения 1
Dependent Variable: FOOD |
|
|
||
Method: Least Squares |
|
|
||
Date: 04/12/12 Time: 16:24 |
|
|||
Sample: 1959 2003 |
|
|
||
Included observations: 45 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
DPI |
0.053155 |
0.001212 |
43.86901 |
0.0000 |
PREALFOOD |
0.536231 |
0.372189 |
1.440750 |
0.1571 |
C |
139.3845 |
43.17514 |
3.228352 |
0.0024 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared |
0.987383 |
Mean dependent var |
422.0374 |
|
Adjusted R-squared |
0.986782 |
S.D. dependent var |
91.58053 |
|
S.E. of regression |
10.52896 |
Akaike info criterion |
7.610477 |
|
Sum squared resid |
4656.078 |
Schwarz criterion |
7.730921 |
|
Log likelihood |
-168.2357 |
Hannan-Quinn criter. |
7.655377 |
|
F-statistic |
1643.401 |
Durbin-Watson stat |
0.400602 |
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Оценка уравнения 2
Dependent Variable: LOG(FOOD) |
|
|||
Method: Least Squares |
|
|
||
Date: 04/12/12 Time: 16:24 |
|
|||
Sample: 1959 2003 |
|
|
||
Included observations: 45 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
LOG(DPI) |
0.500184 |
0.008793 |
56.88557 |
0.0000 |
LOG(PREALFOOD) |
-0.074681 |
0.072864 |
-1.024941 |
0.3113 |
C |
2.236158 |
0.388193 |
5.760428 |
0.0000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared |
0.992009 |
Mean dependent var |
6.021331 |
|
Adjusted R-squared |
0.991628 |
S.D. dependent var |
0.222787 |
|
S.E. of regression |
0.020384 |
Akaike info criterion |
-4.883747 |
|
Sum squared resid |
0.017452 |
Schwarz criterion |
-4.763303 |
|
Log likelihood |
112.8843 |
Hannan-Quinn criter. |
-4.838846 |
|
F-statistic |
2606.860 |
Durbin-Watson stat |
0.478540 |
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рассчитать по линейной модели эластичность спроса по включенным в модель факторам, Сравнить с результатами оценки по уравнению 2, если
Sample: 1959 2003 |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
DPI |
PREALFOOD |
FOOD |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Mean |
4245.120 |
106.3035 |
422.0374 |
|
Сделать выводы
ОТВЕТ: общая формула эластичности для линейной модели. B1 * Хср/Yср .
Эластичность спроса на еду по доходу равна 0,05316 * 4245,12 / 422,037 = 0,5347. ( при увеличении дохода на 1 % спрос на еду увеличится на 0,53%.
Эластичность спроса на еду по реальной цене на еду. 0,536*106,304 / 422,037 = 0,135. (при увеличении реальной цены на еду на 1 % спрос на еду увеличивается на 0,135%
Эластичность спроса на еду по доходу в первой и второй модели практически одинакова. Это говорит о том, что влияние дохода на спрос на еду можно описать линейной моделью. Эластичность спроса на еду по реальной цене на еду в каждой модели абсолютно разное. Причём оба коэффициента перед переменной «реальная цена на еду» в обоих уравнениях незначимо. Но в линейной модели коэффициент больше нуля, что противоречит здравому смыслу. Можно отдать предпочтение нелинейной модели.