- •Введение
- •Организационно-методический раздел
- •Практическое занятие №1 тема: построение эконометрических моделей Краткое содержание темы
- •Вопросы, необходимые для подготовки к проведению занятия
- •Упражнения Задание 1.1
- •Задание 1.2
- •Задание 1.3
- •Задание 1.4
- •Задание 1.5
- •Задание 1.6
- •Практическое занятие №2 тема: методы оценки параметров линейных эконометрических моделей Краткое содержание темы
- •Вопросы, необходимые для подготовки к проведению занятия
- •Упражнения Задание 2.1
- •Задание 2.2
- •Задание 2.3
- •Задание 2.4
- •Задание 2.5
- •Задание 2.6
- •Задание 2.7
- •Задание 2.8
- •Задание 2.9
- •Задание 2.10
- •Задание 2.11
- •Задание 2.12
- •Задание 2.13
- •Задание 2.14
- •Практическое занятие №3 тема: методы оценки коэффициентов эконометрических моделей c нестандартными ошибками Краткое содержание темы
- •Вопросы, необходимые для подготовки к проведению занятия
- •Упражнения Задание 3.1
- •0,04; Если 5,0 хt 15,0;
- •0,16; Если 15,0 хt 25,0;
- •1,00, Если 25,0 хt 40,0.
- •Задание 3.2
- •Задание 3.3
- •Задание 3.4
- •Задание 3.5
- •Задание 3.6
- •Задание 3.7
- •Задание 3.8
- •Задание 3.9
- •Задание 3.10
- •Практическое занятие №4 тема: построение моделей в условиях мультиколлинеарности независимых переменных Краткое содержание темы
- •Вопросы, необходимые для подготовки к проведению занятия
- •Упражнения Задание 4.1
- •Задание 4.2
- •Задание 4.3
- •Задание 4.4
- •Задание 4.5
- •Задание 4.6
- •Задание 5.1
- •Задание 5.2
- •Задание 5.3
- •Задание 5.4
- •Практическое занятие №6 тема: линейные модели временных рядов Краткое содержание темы
- •Вопросы, необходимые для подготовки к проведению занятия
- •Упражнения Задание 6.1
- •Задание 6.2
- •Задание 6.3
- •Задание 6.4
- •Задание 6.5
- •Задание 6.6
- •Практическое занятие №7 тема: модели финансовой эконометрики Краткое содержание темы
- •Вопросы, необходимые для подготовки к проведению занятия
- •Упражнения Задание 7.1
- •Задание 7.2
- •Задание 7.3
- •Задание 7.4
- •Практическое занятие №8 тема: системы взаимозависимых эконометрических моделей Краткое содержание темы
- •Вопросы, необходимые для подготовки к проведению занятия
- •Упражнения Задание 8.1
- •Задание 8.2
- •Задание 8.3.
- •Задание 8.4
- •Задание 8.5
- •Практическое занятие №9 тема: эконометрические модели с переменной структурой Краткое содержание темы
- •Вопросы, необходимые для подготовки к проведению занятия
- •1. Охарактеризуйте причины изменчивости структуры модели и способы ее отображения в уравнении регрессии.
- •Упражнения Задание 9.1
- •Задание 9.2
- •Задание 9.3
- •Задание 9.4
- •Упражнения Задание 10.1
- •Задание 10.2
- •Задание 10.3
- •Задание 10.4
- •Задание 10.5
- •Задание 10.6
- •Практическое занятие №11 тема: методы оценки параметров нелинейных эконометрических моделей Краткое содержание темы
- •Вопросы, необходимые для подготовки к проведению занятия
- •Упражнения
- •Задание 12.1
- •Задание 12.2
- •Методические указания и типовые примеры решения задач по основным разделам курса Проблемы построения эконометрических моделей
- •Методы отбора факторов
- •Если имеет место соотношение I *, то влияние фактора хi на переменную у можно признать незначимым (недостаточно значимым), где * – табличное значение критерия Стьюдента.
- •Характеристики и критерии качества эконометрических моделей
- •Качество оценок параметров эконометрических моделей
- •Эконометрические регрессионные модели
- •Линейная модель множественной регрессии
- •Решение
- •Нелинейные модели регрессии и их линеаризация
- •Показатели качества регрессии
- •Предпосылки метода наименьших квадратов
- •Обобщенный метод наименьших квадратов
- •Фиктивные переменные во множественной регрессии
- •Модели временных рядов
- •Системы эконометрических уравнений
- •Итоговая расчетно-графическая работа тема: построение и оценка значимости эконометрической модели Задания
- •Методические указания по выполнению расчетно-графической работы
- •Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи
- •2. Рассчитайте параметры выборочного уравнения линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов (мнк)
- •3. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции (выборочный коэффициент корреляции) и детерминации
- •4. Используя критерий Стьюдента оцените статистическую значимость коэффициентов регрессии и корреляции
- •Постройте интервальные оценки параметров регрессии. Проверьте, согласуются ли полученные результаты с выводами, полученными в предыдущем пункте
- •Постройте таблицу дисперсионного анализа для оценки значимости уравнения в целом
- •С помощью теста Гольдфельда – Квандта исследуйте гетероскедастичность остатков. Сделайте выводы
- •9. Оцените полученные результаты, проинтерпретируйте полученное уравнение регрессии
- •Решение итоговой расчетно-графической работы с помощью ппп excel
- •Тематика рефератов
- •Примерый перечень вопросов для контроля самостоятельной работы студентов
- •Примерный перечень вопросов к зачету
- •Приложение 1. Функция стандартного нормального распределения
- •Приложение 2. Двусторонние квантили распределения Стьюдента
- •Приложение 5. Квантили распределения 2()
- •Список литературы
- •Оглавление
Задание 10.5
Среди 48 респондентов был проведен опрос о среднемесячных затратах на табачные изделия. Полученные результаты представлены в табл. 10.2.
Таблица 10.2
700 |
0 |
450 |
500 |
500 |
0 |
0 |
800 |
500 |
200 |
0 |
400 |
0 |
800 |
0 |
0 |
450 |
0 |
600 |
400 |
300 |
0 |
0 |
0 |
200 |
400 |
900 |
400 |
300 |
0 |
0 |
0 |
600 |
0 |
0 |
0 |
0 |
300 |
500 |
800 |
100 |
0 |
0 |
0 |
0 |
300 |
150 |
1200 |
Требуется:
1. Определить по
цензурированным данным МНК-оценку
параметра Tobit-модели
где
t
N(0,
2),
и уt
= уt
* , если
уt*0,
уt
=0, если уt*0.
2. Определить по усеченным на уровне 0 данным МНК-оценку параметра Tobit-модели.
Задание 10.6
В 1973 году в г. Трое (штат Мичиган) проводился референдум по вопросу о введении местного школьного налога. В ходе опроса выявлялись определенные характеристики участников референдума (см. табл. 10.3).
Таблица 10.3
Название характеристики |
Значение |
|
1 |
0 |
|
1 |
2 |
3 |
PUB1 |
Один ребенок посещает государственную школу |
В противном случае |
PUB2 |
Двое детей посещают государственную школу |
В противном случае |
PUB3 |
Трое детей посещают государственную школу |
В противном случае |
PUB4 |
Четверо детей посещают государственную школу |
В противном случае |
PUB5 |
Пятеро и более детей посещают государственную школу |
В противном случае |
PRIV |
В семье есть дети (один или более), посещающие частную школу |
В противном случае |
SCHOOL |
Респондент работает учителем (в государственной или частной школе) |
В противном случае |
YESVM |
Респондент проголосовал «за» на референдуме по вопросу о введении местного «школьного» налога |
В противном случае |
Кроме того, YEARS = количество лет, прожитых в Трое; LogINC =
= натуральный логарифм годового дохода домашнего хозяйства, $; PTCON = = натуральный логарифм суммы годовых платежей по налогу на имущество, $. Информация о 95 респондентах представлена в табл. 10.4
Таблица 10.4
№ |
PUB1&2 |
PUB3&4 |
PUB5 |
PRIV |
YEARS |
SCHOOL |
Log INC |
PTCON |
YESVM |
|||||
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
10 |
1 |
09.770 |
7.0475 |
1 |
|||||
2 |
0 |
1 |
0 |
0 |
8 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
0 |
|||||
3 |
1 |
0 |
0 |
0 |
4 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
0 |
|||||
4 |
0 |
1 |
0 |
0 |
13 |
0 |
09.4335 |
6.3969 |
0 |
|||||
5 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
1 |
10.021 |
7.2792 |
1 |
|||||
6 |
1 |
0 |
0 |
0 |
5 |
0 |
10.463 |
7.0475 |
0 |
|||||
7 |
0 |
0 |
0 |
0 |
4 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
0 |
|||||
8 |
0 |
1 |
0 |
0 |
5 |
0 |
10.021 |
7.2793 |
1 |
|||||
9 |
1 |
0 |
0 |
0 |
10 |
0 |
10.222 |
7.0475 |
0 |
|||||
10 |
0 |
1 |
0 |
0 |
5 |
0 |
09.4335 |
7.0475 |
1 |
|||||
11 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||||
12 |
1 |
0 |
0 |
0 |
30 |
0 |
09.770 |
6.3969 |
0 |
|||||
13 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
09.770 |
6.7452 |
1 |
|||||
14 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||||
15 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.820 |
6.7452 |
1 |
|||||
16 |
0 |
1 |
0 |
0 |
42 |
0 |
09.770 |
6.7452 |
1 |
|||||
17 |
0 |
1 |
0 |
0 |
5 |
1 |
10.222 |
7.0475 |
1 |
|||||
18 |
1 |
0 |
0 |
0 |
10 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
0 |
|||||
19 |
1 |
0 |
0 |
0 |
4 |
0 |
10.222 |
7.0475 |
1 |
|||||
20 |
1 |
0 |
0 |
1 |
4 |
0 |
10.222 |
6.7452 |
1 |
|||||
21 |
0 |
1 |
0 |
0 |
11 |
1 |
10.463 |
7.0475 |
1 |
|||||
22 |
0 |
0 |
0 |
0 |
5 |
0 |
10.222 |
7.0475 |
1 |
|||||
23 |
0 |
1 |
0 |
0 |
35 |
0 |
09.770 |
6.7452 |
1 |
|||||
24 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.463 |
7.2793 |
1 |
|||||
25 |
1 |
0 |
0 |
0 |
16 |
0 |
10.021 |
6.7452 |
1 |
|||||
26 |
0 |
0 |
0 |
1 |
7 |
0 |
10.463 |
7.0475 |
0 |
|||||
27 |
1 |
0 |
0 |
0 |
5 |
1 |
09.770 |
6.7452 |
1 |
|||||
28 |
1 |
0 |
0 |
0 |
11 |
0 |
09.770 |
7.0475 |
0 |
|||||
29 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
09.770 |
6.7452 |
0 |
|||||
30 |
1 |
0 |
0 |
1 |
2 |
0 |
10.222 |
7.0475 |
1 |
|||||
31 |
0 |
1 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.021 |
6.7452 |
1 |
|||||
32 |
1 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
09.4335 |
6.7452 |
0 |
|||||
33 |
0 |
1 |
0 |
0 |
2 |
1 |
08.294 |
7.0475 |
0 |
|||||
34 |
0 |
0 |
0 |
1 |
4 |
0 |
10.463 |
7.0475 |
1 |
|||||
35 |
1 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||||
36 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.222 |
7.2793 |
0 |
|||||
37 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.222 |
7.0475 |
1 |
|||||
38 |
1 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.222 |
7.4955 |
1 |
|||||
39 |
0 |
1 |
0 |
0 |
10 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
0 |
|||||
40 |
1 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.222 |
7.0475 |
1 |
|||||
41 |
1 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
0 |
|||||
42 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.820 |
7.4955 |
0 |
|||||
43 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||||
44 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||||
45 |
1 |
0 |
0 |
0 |
6 |
0 |
10.021 |
6.7452 |
1 |
|||||
46 |
0 |
1 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||||
47 |
1 |
0 |
0 |
0 |
26 |
0 |
09.770 |
6.7452 |
0 |
|||||
Продолжение табл. 10.4 |
||||||||||||
48 |
0 |
0 |
0 |
1 |
18 |
0 |
10.222 |
7.4955 |
0 |
|||
49 |
0 |
0 |
0 |
0 |
4 |
0 |
09.7700 |
6.7452 |
0 |
|||
50 |
0 |
0 |
0 |
0 |
6 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
0 |
|||
51 |
0 |
0 |
0 |
0 |
12 |
0 |
10.021 |
6.7452 |
1 |
|||
52 |
1 |
0 |
0 |
0 |
49 |
0 |
09.4335 |
6.7452 |
1 |
|||
53 |
1 |
0 |
0 |
0 |
6 |
0 |
10.463 |
7.2793 |
1 |
|||
54 |
0 |
0 |
0 |
1 |
18 |
0 |
09.770 |
7.0475 |
0 |
|||
55 |
1 |
0 |
0 |
0 |
5 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||
56 |
1 |
0 |
0 |
0 |
6 |
0 |
09.7700 |
5.9915 |
1 |
|||
57 |
1 |
0 |
0 |
0 |
20 |
0 |
09.4335 |
7.0475 |
0 |
|||
58 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
09.770 |
6.3969 |
1 |
|||
59 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.021 |
6.7452 |
1 |
|||
60 |
1 |
0 |
0 |
0 |
5 |
0 |
10.463 |
7.0475 |
0 |
|||
61 |
1 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||
62 |
0 |
0 |
1 |
1 |
5 |
0 |
10.820 |
7.2793 |
0 |
|||
63 |
1 |
0 |
0 |
0 |
18 |
0 |
09.4335 |
6.7452 |
0 |
|||
64 |
1 |
0 |
0 |
0 |
20 |
1 |
09.770 |
5.9915 |
1 |
|||
65 |
0 |
0 |
0 |
0 |
14 |
0 |
08.9227 |
6.3969 |
0 |
|||
66 |
0 |
0 |
1 |
0 |
3 |
0 |
09.4335 |
7.4955 |
0 |
|||
67 |
1 |
0 |
0 |
0 |
17 |
0 |
09.4335 |
6.7452 |
0 |
|||
68 |
1 |
0 |
0 |
0 |
20 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
0 |
|||
69 |
0 |
1 |
0 |
1 |
3 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||
70 |
0 |
1 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||
71 |
0 |
0 |
0 |
0 |
5 |
0 |
10.222 |
7.0475 |
1 |
|||
72 |
1 |
0 |
0 |
0 |
35 |
0 |
09.770 |
7.0475 |
1 |
|||
73 |
0 |
1 |
0 |
0 |
10 |
0 |
10.021 |
7.2793 |
0 |
|||
74 |
0 |
1 |
0 |
0 |
8 |
0 |
09.770 |
7.0475 |
1 |
|||
75 |
1 |
0 |
0 |
0 |
12 |
0 |
09.770 |
7.0475 |
0 |
|||
76 |
0 |
1 |
0 |
0 |
7 |
0 |
10.222 |
6.7452 |
1 |
|||
77 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.463 |
6.7452 |
1 |
|||
78 |
0 |
1 |
0 |
0 |
25 |
0 |
10.222 |
6.7452 |
0 |
|||
79 |
1 |
0 |
0 |
0 |
5 |
1 |
09.770 |
6.7452 |
1 |
|||
80 |
0 |
1 |
0 |
0 |
4 |
0 |
10.222 |
7.0475 |
1 |
|||
81 |
1 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.021 |
7.2793 |
1 |
|||
82 |
0 |
1 |
0 |
0 |
5 |
0 |
10.463 |
6.7452 |
1 |
|||
83 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
09.770 |
7.0475 |
0 |
|||
84 |
1 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
10.820 |
7.4955 |
1 |
|||
85 |
0 |
0 |
0 |
1 |
6 |
0 |
08.9227 |
5.9915 |
0 |
|||
86 |
1 |
0 |
0 |
1 |
3 |
0 |
09.770 |
7.0475 |
1 |
|||
87 |
0 |
0 |
1 |
0 |
12 |
0 |
09.4335 |
6.3969 |
1 |
|||
88 |
0 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
09.7700 |
6.7452 |
1 |
|||
89 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||
90 |
0 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.021 |
6.7452 |
1 |
|||
91 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.222 |
7.2793 |
1 |
|||
92 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
1 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||
93 |
0 |
0 |
1 |
0 |
5 |
0 |
10.021 |
7.0475 |
1 |
|||
94 |
0 |
0 |
0 |
0 |
35 |
1 |
08.9227 |
5.9915 |
1 |
|||
95 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
0 |
10.463 |
7.4955 |
0 |
|||
Требуется:
1. Оценить параметры следующей модели:
Prob(YESVM=1)=F(PUB1&2, PUB3&4, PUB5, PRIV, YEARS, SCHOOL, LogINC, PTCON)
c использованием МНК, Probit- и Logit-процедур.
2. Рассчитать на основе модели, оцененной с помощью МНК, прогноз вероятности для каждого из респондентов проголосовать “за” введение местного школьного налога. Определить для скольких случаев прогнозное значение выходит за рамки интервала от 0 до 1.
