- •6. ПрактикУм Упражнения и задачи по дисциплине "эконометрика" Упражнения и задачи к теме "Введение в эконометрику"
- •4. Пусть теоретическая ковариация случайных величин и отлична от 0, т.Е. . Имеется набор наблюдений , . Известно также, что .
- •Найти выборочную ковариацию , используя определение и альтернативную формулу для ее вычисления.
- •Найти выборочный коэффициент корреляции .
- •Найти выборочную ковариацию , используя определение и альтернативную формулу для ее вычисления.
- •Найти выборочный коэффициент корреляции .
- •Используя t-критерий, проверить значимость при 5%-ом уровне значимости. Упражнения и задачи к теме "Парный регрессионный анализ"
- •Упражнения и задачи к теме "Множественная линейная регрессия"
- •Упражнения и задачи к теме "Некоторые аспекты построения моделей множественной регрессии"
- •Упражнения и задачи к теме "Проверка выполнимости условий Гаусса-Маркова"
- •Типовые задания для практических занятий по дисциплине "Эконометрика"
- •Методические указания по выполнению работы
- •Вариант № 2
- •Вариант № 3
- •Задание № 2 Изучение явлений гомоскедастичности и гетероскедастичности Вариант №1
- •Вариант №2
- •Вариант №3
- •Вариант №1
- •Вариант №2
- •Вариант №3
- •Вариант № 2
- •Вариант №3
- •Вариант № 2
- •Вариант № 3
- •Исходные данные
- •Исходные данные
- •Вариант № 3
- •Исходные данные
- •Задание № 2 Тестирование модели на автокорреляцию остатков Вариант № 1
- •Исходные данные
- •Вариант № 2
- •Исходные данные
- •Вариант № 3
- •Исходные данные
Вариант № 2
По 24 регионам изучалась зависимость объема произведенной за год промышленной продукции – Y (млн. р.) от оборота розничной торговли– Х1 (млн. р.), инвестиций в основной капитал – Х2 (млн. р.), среднегодовой численности занятых в экономике – Х3 (тыс. чел.), уровня рентабельности реализованной продукции организаций промышленности – Х4 (%) и валового регионального продукта за предыдущий год – Х5 (млн. р.). Исходные данные приведены в табл. 4.7.
Таблица 4.7
Исходные данные
№ |
Наименование региона |
Y |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
1 |
Псковская область |
14299 |
12609 |
5534 |
336,9 |
1,3 |
20583,1 |
2 |
Республика Адыгея |
2957 |
5695 |
3068 |
156,5 |
2,5 |
6804,1 |
3 |
Республика Дагестан |
7796 |
25148 |
1765 |
780,8 |
25 |
31605,7 |
4 |
Республика Коми |
62947 |
36721 |
27313 |
1110,4 |
11 |
88508,5 |
5 |
Республика Калмыкия |
1707 |
2247 |
4363 |
117,8 |
-1,3 |
11820,3 |
6 |
Тамбовская область |
17365 |
20004 |
9914 |
295,3 |
6,1 |
33367,2 |
7 |
Тверская область |
44314 |
22410 |
12909 |
568,3 |
6,9 |
51113 |
8 |
Краснодарский край |
86155 |
109908 |
67155 |
2122,3 |
11,2 |
184291,4 |
9 |
Ставропольский край |
41718 |
49904 |
17240 |
1044,9 |
13,7 |
72851,1 |
10 |
Астраханская область |
23497 |
17758 |
12791 |
429,8 |
24,2 |
36521,1 |
11 |
Волгоградская область |
83155 |
50198 |
18731 |
1202,7 |
2,7 |
90468,2 |
12 |
Ростовская область |
91955 |
101952 |
25115 |
1895 |
5,3 |
125163,3 |
13 |
Республика Карелия |
34477 |
17339 |
7917 |
342,9 |
6,4 |
34041,4 |
14 |
Республика Марий Эл |
12235 |
7622 |
2698 |
331,3 |
4,7 |
15484 |
15 |
Республика Мордовия |
21317 |
9586 |
6296 |
404,4 |
5,1 |
24318,1 |
16 |
Республика Татарстан |
235855 |
74577 |
56935 |
1715,6 |
14,5 |
218162,2 |
17 |
Удмуртская Республика |
70000 |
22781 |
10259 |
782 |
17,3 |
68836,9 |
18 |
Чувашская Республика |
31240 |
15769 |
7542 |
611,7 |
9,6 |
33645,7 |
19 |
Кировская область |
40300 |
22079 |
5512 |
727,2 |
6,4 |
43846,9 |
20 |
Нижегородская область |
162218 |
74759 |
27028 |
1699,6 |
10,4 |
167680,8 |
21 |
Оренбургская область |
89302 |
26007 |
15703 |
1036,9 |
11,8 |
89919,6 |
22 |
Пензенская область |
24718 |
20910 |
7009 |
680,8 |
6,4 |
34552,6 |
23 |
Пермская область |
156638 |
68144 |
37124 |
1412,7 |
16,5 |
185827,4 |
24 |
Самарская область |
241520 |
127798 |
36632 |
1552,2 |
8,3 |
204072 |
Требуется:
1) построить регрессию объясняемой переменной Y на все объясняющие переменные по МНК, проверить, имеются ли признаки мультиколлинеарности в полученной модели;
2) при обнаружении признаков мультиколлинеарности в модели, устранить мультиколлинеарность, используя:
а) алгоритм отбора переменных в модель на основе анализа матрицы парных коэффициентов корреляции;
б) процедуру пошагового отбора наиболее информативных переменных;
3) построить интервальную оценку для прогнозного значения объема промышленной продукции, отвечающего средним значениям объясняющих переменных, найденным по данным для Оренбургской, Тамбовской, Тверской и Самарской областей (использовать для получения оценки каждую из трех построенных в пунктах 1-2 моделей);
4) сравнить полученные интервальные оценки; какую из них Вы бы использовали на практике?