- •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)
(3 Балла) По уравнению 2 получены остатки resid02, коррелограмма остатков приведена ниже.
|
|
|
|
||||||||
Sample: 1959 2003 |
|
|
|
|
|
||||||
Included observations: 45 |
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
Autocorrelation |
Partial Correlation |
|
AC |
PAC |
Q-Stat |
Prob |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
. |***** | |
. |***** | |
1 |
0.710 |
0.710 |
24.220 |
0.000 |
|||||
. |*** | |
**| . | |
2 |
0.399 |
-0.212 |
32.033 |
0.000 |
|||||
. |*. | |
. | . | |
3 |
0.166 |
-0.055 |
33.426 |
0.000 |
|||||
. | . | |
.*| . | |
4 |
-0.009 |
-0.097 |
33.431 |
0.000 |
|||||
.*| . | |
.*| . | |
5 |
-0.140 |
-0.095 |
34.468 |
0.000 |
|||||
.*| . | |
. | . | |
6 |
-0.175 |
0.026 |
36.133 |
0.000 |
|||||
**| . | |
.*| . | |
7 |
-0.217 |
-0.141 |
38.755 |
0.000 |
|||||
**| . | |
. | . | |
8 |
-0.210 |
0.013 |
41.264 |
0.000 |
|||||
.*| . | |
. | . | |
9 |
-0.164 |
-0.011 |
42.854 |
0.000 |
|||||
.*| . | |
. | . | |
10 |
-0.125 |
-0.047 |
43.792 |
0.000 |
|||||
|
|
….. |
|
|
|
|
|||||
. | . | |
. | . | |
20 |
-0.059 |
-0.065 |
49.419 |
0.000 |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||
Чему равны коэффициенты автокорреляции и частной автокорреляции 1, 2 и 3-го порядков? Какой вывод можно сделать относительно типа временного ряда resid02
коэффициенты автокорреляции.
ОТВЕТ:
коэффициенты автокорреляции = 0,71 ; 0,399; 0,166
и частной автокорреляции = 0,71; -0,212; -0,055
Скорее всего это Модель типа AR, так как значения коэффициентов автокорреляции постепенно снижаются, и значения коэффициент частной автокорреляции первого порядка 0,710, дальше меньше, а потом опять больше, а потом, меньше, а потом опять больше. Следовательно, похоже на АR(1).
Но так как количество наблюдений мало, временной ряд может быть случайным блужданием.