- •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)
(10 Баллов) Сравниваются линейная и логарифмическая модели по pe тесту. Результаты оценки вспомогательных регрессий приведены
Dependent Variable: FOOD |
|
|
|||
Method: Least Squares |
|
|
|||
Date: 04/12/12 Time: 16:27 |
|
||||
Sample: 1959 2003 |
|
|
|||
Included observations: 45 |
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
DPI |
0.052242 |
0.000866 |
60.33915 |
0.0000 |
|
PREALFOOD |
0.420908 |
0.263104 |
1.599781 |
0.1173 |
|
LOG(FOODF_01)-LOG_FOODF_02 |
-366.1778 |
55.57051 |
-6.589426 |
0.0000 |
|
C |
155.9027 |
30.55629 |
5.102146 |
0.0000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared |
0.993872 |
Mean dependent var |
422.0374 |
||
Adjusted R-squared |
0.993424 |
S.D. dependent var |
91.58053 |
||
S.E. of regression |
7.426532 |
Akaike info criterion |
6.932682 |
||
Sum squared resid |
2261.289 |
Schwarz criterion |
7.093275 |
||
Log likelihood |
-151.9854 |
Hannan-Quinn criter. |
6.992550 |
||
F-statistic |
2216.645 |
Durbin-Watson stat |
0.620184 |
||
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Где FOODF_01 – расчетное значение спроса по уравнению 1, LOG_FOODF_02 – расчетное значение логарифма спроса по уравнению 2.
Dependent Variable: LOG(FOOD) |
|
|||
Method: Least Squares |
|
|
||
Date: 04/12/12 Time: 16:28 |
|
|||
Sample: 1959 2003 |
|
|
||
Included observations: 45 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
LOG(DPI) |
0.501081 |
0.009031 |
55.48302 |
0.0000 |
LOG(PREALFOOD) |
-0.070114 |
0.074008 |
-0.947382 |
0.3490 |
FOODF_01-FOODF_02 |
0.000201 |
0.000382 |
0.526930 |
0.6011 |
C |
2.207425 |
0.395354 |
5.583419 |
0.0000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared |
0.992062 |
Mean dependent var |
6.021331 |
|
Adjusted R-squared |
0.991482 |
S.D. dependent var |
0.222787 |
|
S.E. of regression |
0.020562 |
Akaike info criterion |
-4.846052 |
|
Sum squared resid |
0.017335 |
Schwarz criterion |
-4.685459 |
|
Log likelihood |
113.0362 |
Hannan-Quinn criter. |
-4.786184 |
|
F-statistic |
1708.110 |
Durbin-Watson stat |
0.491163 |
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Где FOODF_01 – расчетное значение спроса по уравнению 1, FOODF_02 – расчетное значение спроса по уравнению 2 Опишите алгоритм тестов, гипотезы, результаты проверки Н0 и сделайте выводы. Какая модель предпочтительней?
ОТВЕТ: Тестируем модель А против Б.
Н0: δlin (коэффициент при переменной LOG(FOODF_01)-LOG_FOODF_02) = 0, коэффициент незначим
Н1: δlin (коэффициент при переменной LOG(FOODF_01)-LOG_FOODF_02) ≠ 0, коэффициент значим.
Так как Prob(t stat)<0.05, то Н0 отвергается.
Тестируем модель Б против А.
Н0: δlog (коэффициент при переменной FOODF_01-FOODF_02) = 0, коэффициент незначим
Н1: δlog (коэффициент при переменной FOODF_01-FOODF_02) ≠ 0, коэффициент значим.
Так как Prob(t stat)>0.05, то Н0 не отвергается
Так как при тестировании модели А против Б Н0 отвергается, а при тестировании модели Б против А Н0 не отвергается, следовательно модель Б является предпочтительней, чем модель А.