
- •Воронеж – 2012
- •1.1. Парная регрессия
- •1.1.1. Расчетные формулы
- •1.1.2. Решение типовой задачи
- •1.1.3. Задания для самостоятельной работы
- •1.2. Множественная регрессия
- •1.2.1. Расчетные формулы
- •1.2.2. Решение типовой задачи
- •1.2.3. Задания для самостоятельной работы
- •1.2. Множественная регрессия
- •1.2.1. Расчетные формулы
- •1.2.2. Решение типовой задачи
- •1.2.3. Задания для самостоятельной работы
- •2.1. Расчетные формулы
- •2.2. Решение типовых задач
- •2.3. Задания для самостоятельной работы
- •3.1. Гетероскедастичность
- •3.1.1. Расчетные формулы
- •3.1.2. Решение типовых задач
- •3.1.3. Задания для самостоятельной работы
- •3.2. Автокоррелированность остатков
- •3.2.1. Расчетные формулы
- •3.2.2. Решение с помощью Excel
- •3.2.3. Задания для самостоятельной работы
- •4.1. Моделирование сезонных колебаний
- •4.1.1. Расчетные формулы
- •4.2.2. Решение типовых задач
- •4.2.3. Задания для самостоятельной работы
- •4.2. Модели распределенных лагов
- •4.2.1. Расчетные формулы:
- •4.2.2. Решение типовой задачи
- •4.2.3. Задания для самостоятельной работы
- •4.3. Авторегрессионные модели
- •4.3.1. Расчетные формулы
- •4.3.2. Решение типовых задач
- •4.3.3. Задания для самостоятельной работы
- •5.1. Расчетные формулы
- •5.2. Решение типовой задачи
- •5.3. Задания для самостоятельной работы
- •Приложение 1
- •Приложение 2 Квантили распределения
- •Приложение 3
- •Приложение 3 (окончание)
В. И. Тинякова
КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРАКТИКУМ
ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ
Воронеж – 2012
О Г Л А В Л Е Н И Е
Предисловие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
4 |
||
1. |
Классический регрессионный анализ . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
5 |
|
|
1.1. |
Парная регрессия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
5 |
|
1.2. |
Множественная регрессия. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
13 |
2. |
Мультиколлинеарность факторов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
24 |
|
3. |
Обобщенная схема регрессионного анализа. . . . . . . . . . . . . |
36 |
|
|
3.2. |
Гетероскедастичность . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
36 |
|
3.2. |
Автокоррелированность остатков . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
48 |
4. |
Моделирование временных рядов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
55 |
|
|
4.1. |
Моделирование сезонных колебаний . . . . . . . . . . . . . . . |
55 |
|
4.2. |
Модели распределенных лагов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
67 |
|
4.3. |
Авторегрессионные модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
73 |
5. |
Системы регрессионных уравнений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
81 |
|
Список литературы. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
88 |
||
Приложения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
89 |
||
Приложение
1. Двусторонние квантили распределения
Стьюдента
|
89 |
||
Приложение
2. Квантили распределения
|
90 |
||
Приложение 3. 95%-ные квантили распределения Фишера…………………. |
91 |
||
Приложение
4. Значение статистик Дарбина – Уотсона
при 95%-ном уровне доверия…………………………………………………... |
93 |
П Р Е Д И С Л О В И Е
Компьютерное моделирование экономических процессов становится не только обязательным, но и наиболее востребованным элементом подготовки современного экономиста. Данное пособие целиком посвящено этому вопросу. Главным образом оно ориентировано на формирование у студентов навыков практического выполнения достаточно сложного комплекса расчетов по построению эконометрических моделей и проведению с ними вычислительных экспериментов.
В пособие включены задания по всем темам, предусмотренным рабочей программой курса. Задания по каждой теме содержат справочную информацию по расчетным формулам и методам, используемым при выполнении заданий. Чтобы облегчить понимание и ускорить овладение учебным материалом, в начале каждой темы приведено подробное решение типового задания с соответствующим выводом результатов. Навыки, полученные при решении типового задания, закрепляются в процессе самостоятельной работы над выполнением контрольного задания.
Задания практикума могут выполняться как с использованием Excel, так и любого статистического или эконометрического пакета (STATISTICA, SPSS, STATS, STATGRAPHICS, EViews). Однако автор предусмотрел выполнение компьютерных типовых задач в среде табличного процессора Excel.
Ориентация на Excel обусловлена следующими моментами. Во-первых, это очень мощный, достаточно универсальный табличный процессор, включающий в себя надстройку «Пакет анализа» и библиотеку из множества функций. Кроме того, он является тем самым программным продуктом, в котором современный специалист проводит основную массу своих расчетов. Во-вторых, Excel предоставляет студентам возможность «прочувствовать» все детали и тонкости изучаемых методов, что естественным образом повышает уровень усвояемости учебного материала.
1. К Л А С С И Ч Е С К И Й
Р Е Г Р Е С С И О Н Н Ы Й А Н А Л И З