
- •Эконометрика и экономико-математические методы и модели Учебно-методический комплекс
- •Состав и структура умк
- •Эконометрика
- •И экономико-математические
- •Методы и модели
- •Учебная программа для специальностей:
- •Составила: Мокеева о.А., к. Ф.-м. Н., доцент
- •Учебная программа составлена на основе учебной программы «Эконометрика и экономико-математические методы и модели», утвержденной 31 августа 2010 г., регистрационный номер уд-046-10/баз.
- •Заведующий кафедрой
- •Пояснительная записка
- •Примерный тематический план
- •Содержание учебного материала
- •Тема 1. Теоретические основы математического моделирования
- •Тема 2. Модели парной регрессии
- •Информационно-методическая часть Основная литература Учебники
- •Дополнительная литература Учебники
- •Наглядные и методические пособия
- •Тема 1 теоретические основы экономико-математического моделирования
- •1. Понятие о модели и моделировании
- •2. Классификация моделей
- •3. Экономико-математическая модель
- •4. Этапы экономико-математического моделирования
- •5. Принципы построения экономико-математических моделей
- •6. Общая характеристика экономико-математических методов
- •7. Эконометрика как наука
- •8. Эконометрика и другие науки
- •9. Эконометрические модели и их типы
- •10. Этапы эконометрического моделирования
- •11. Пример эконометрического исследования
- •12. Эконометрическое моделирование
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 2 модели парной регрессии
- •1. Корреляционный и регрессионный анализы
- •2. Спецификация модели
- •3. Параметризация модели
- •4. Оценка тесноты связи между количественными переменными
- •5. Проверка общего качества уравнения регрессии
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Лабораторная работа «Парная линейная регрессия и корреляция»
- •1. Постановочный этап
- •2. Спецификация модели
- •3. Параметризация модели
- •4. Верификация модели
- •5. Прогнозирование
- •Сурс спецификация и параметризация парной нелинейной регрессионной модели
- •1. Количество часов сурс на тему – 2.
- •Теоретические вопросы (определяет преподаватель)
- •Практические задания (вариант определяет преподаватель)
- •Методические указания
- •Литература
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 3 модели множественной регрессии
- •1. Постановочный этап
- •3. Параметризация модели
- •4. Верификация модели
- •4.1. Статистическая значимость параметров регрессии
- •4.2. Проверка общего качества модели множественной регрессии
- •4.3. Предпосылки мнк
- •5. Прогнозирование на основе регрессионных моделей
- •6. Фиктивные переменные
- •7. Введение фиктивных переменных в модель
- •8. Тест Чоу
- •9. Фиктивные переменные и сезонность
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Лабораторная работа «Множественная линейная регрессия и корреляция»
- •Порядок выполнения работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 4 эконометрический анализ при нарушении классических модельных предположений
- •1. Проблема гетероскедастичности
- •2. Автокорреляция остатков регрессионной модели
- •3. Мультиколлинеарность факторов
- •Эконометрический анализ модельных предположений для множественной линейной регрессионной модели
- •1. Количество часов сурс на тему – 2.
- •Теоретические вопросы (определяет преподаватель)
- •Отчет по лабораторной и самостоятельной управляемой работе «Множественная регрессия и корреляция» студента _____________________________________ гр. ______
- •1. Постановочный этап.
- •4. Верификация модели.
- •Литература
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 5 моделирование одномерных временных рядов
- •1. Динамические эконометрические модели
- •2. Компоненты временного ряда
- •3. Выравнивание временного ряда
- •4. Общая схема моделирования временного ряда
- •5. Автокорреляция остатков временного ряда
- •6. Анализ структурной стабильности тенденции
- •Примеры решения заданий
- •1.2Подобрать линию тренда, которая лучше всего описывает фактические данные и на ее основе сделать прогноз на 3 недели вперед. Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Лабораторная работа «Анализ структуры временного ряда»
- •Порядок выполнения работы
- •2. Спецификация, параметризация и верификация модели.
- •3. Прогнозирование
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 6 системы одновременных уравнений
- •1. Системы уравнений, используемые в эконометрике
- •2. Структурная и приведенная формы моделей
- •3. Проблема идентифицируемости модели
- •4. Методы оценивания параметров структурной модели
- •5. Практика применения систем одновременных уравнений в макроэкономическом анализе
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 7 модели сетевого планирования
- •1.2.11. Области применения моделей сетевого планирования
- •2. Основные понятия и элементы сетевого графика
- •3. Правила построения сетевого графика
- •4. Временные параметры сетевого графика
- •5. Линейный график Ганта
- •6. Задачи оптимизации сетевого графика
- •7. Модели сетевого планирования в условиях неопределенности
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 8 модели межотраслевого баланса
- •1. Понятие балансовой модели
- •2. Схема межотраслевого баланса
- •3. Варианты расчетов по балансовой модели
- •4. Модель отраслевого баланса в условиях ограничений на используемые внешние ресурсы
- •5. Из истории метода межотраслевого баланса
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 9 модели теории игр
- •1. Понятие игры, виды игр
- •2. Принцип минимакса
- •3. Упрощение матричных игр
- •1.2.24. Решение матричных игр без седловых точек
- •1.35. Игры с природой
- •1.46. Критерий Байеса
- •1.57. Критерий Лапласа
- •1.68. Максиминный критерий Вальда
- •1.79. Критерий Сэвиджа (минимаксного риска)
- •1.810. Критерий обобщенного максимума Гурвица
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Решение:
- •1.10Критерий Вальда
- •1.11Критерий Сэвиджа
- •1.12Критерий Гурвица
- •1.13Критерий Байеса
- •1.15Критерий Лапласа
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 10 модели массового обслуживания
- •1. Основные понятия систем массового обслуживания
- •2. Классификации систем массового обслуживания
- •3. Простейшие системы массового обслуживания
- •4. Примеры
- •5. Основные показатели эффективности системы массового обслуживания
- •5.1. Одноканальная система массового обслуживания с отказами
- •5.2. Многоканальная система массового обслуживания с отказами
- •5.3. Одноканальная система массового обслуживания с ожиданием и ограничением на длину очереди
- •5.4. Многоканальная система массового обслуживания с ожиданием и ограничением на длину очереди
- •5.5. Одноканальная система массового обслуживания с ожиданием и неограниченной очередью
- •3.3.6. Многоканальная система массового обслуживания с ожиданием и неограниченной очередью
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Решение:
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 11 модели управления товарными запасами
- •1. Основные теоретические сведения
- •2. Понятие о системах управления запасами
- •3. Простейшая модель оптимального размера партии поставки
- •4. Модель с учетом неудовлетворенных требований
- •Примеры решения заданий
- •Решение:
- •Решение:
- •Задания для самостоятельной работы
- •Вопросы для самоконтроля
- •Информационно-методическая часть Основная литература Учебники
- •Дополнительная литература Учебники
- •Наглядные и методические пособия
Лабораторная работа «Анализ структуры временного ряда»
Динамика
выпуска продукции некоторого предприятия
характеризуется данными, представленными
в таблице (
– номер варианта):
Год |
Выпуск продукции ( млн. долл.) |
1987 |
7665+100 |
1988 |
8570+100 |
1989 |
11172+100 |
1990 |
14150+100 |
1991 |
14004+100 |
1992 |
13088+100 |
1993 |
12518+100 |
1994 |
13471+100 |
1995 |
13617+100 |
1996 |
16356+100 |
1997 |
20037+100 |
1998 |
21748+100 |
1999 |
23298+100 |
2000 |
26570+100 |
2001 |
23080+100 |
2002 |
23446+100 |
2003 |
29658+100 |
2004 |
39573+100 |
2005 |
38435+100 |
2006 |
40100+100 |
Требуется:
1) проверить гипотезу о существовании тренда по тесту Чоу;
2)
рассчитать значения коэффициентов
автокорреляции уровней
для характеристики структуры временного
ряда;
3) провести анализ тенденции;
4) провести аналитическое выравнивание временного ряда с использованием линейной, степенной, экспоненциальной и полиномиальной функций;
5) выбрать наилучшую форму тренда по максимальному значению коэффициента детерминации построенных моделей и графическому анализу остатков;
6) рассчитать по выбранной наилучшей форме тренда прогнозируемое значение выпуска продукции на 2010 год.
Результаты лабораторной работы оформляются в виде отчета (форма отчета о полученных в лабораторной работе результатах прилагается).
Порядок выполнения работы
1. Введите данные таблицы. В ячейку А1 занесите название первого столбца — «Год», в ячейку В1 — название второго столбца — «Выпуск продукции». В ячейки А2, А3, …, А21 введите данные первого столбца исходной таблицы, в ячейки В2, В3, …, В21 — данные второго столбца в соответствии с вариантом.
Введите новое название листа «Исходные данные», щелкнув правой кнопкой мыши на названии листа «Лист 1» и выбрав опцию переименование или двойным щелчком левой кнопкой мыши в поле «Лист 1». Сохраните рабочую книгу под названием «Временные ряды - Фамилия».
2. Проверьте гипотезу о существовании тренда по тесту Чоу. Скопируйте ячейки А2:В11 в ячейку А1 нового листа, который переименуйте в «Тест Чоу»; ячейки А12:В21 в ячейку D1 полученного листа. Введите формулы:
В ячейку А13 =СРЗНАЧ(В1:В10)
В ячейку А14 =ДИСП(В1:В10)
В ячейку D13 =СРЗНАЧ(Е1:Е10)
В ячейку D14 =ДИСП(Е1:Е10)
В
ячейку А15 введите формулу для вычисления
наблюдаемого значения
критерия Фишера =А14/D14,
если значение в ячейке А14 больше чем в
D14,
если же меньше, то =D14/А14.
В ячейку А16 введите формулу
=FРАСПОБР(0,05,10-1,20-10-1)
для
вычисления критического значения
F-статистики
,
где
,
.
Если
больше
,
то принимается гипотеза о равенстве
дисперсий подвыборок, а значит, можно
проверять на основании теста Чоу гипотезу
о наличии тренда.
В
ячейку А17 введите формулу для вычисления
наблюдаемого значения
t-статистики
=3*КОРЕНЬ(10)*ABS(A13-D13)/КОРЕНЬ(А14*(10-1)+В14*(10-1)).
В ячейку А18 введите формулу для вычисления критического значения t-статистики
=СТЬЮДРАСПОБР(0,05, 20-2).
Сравните
и
.
Если
больше
,
то сделайте вывод о присутствии тренда
во временном ряду.
3.
Рассчитайте значение коэффициентов
автокорреляции уровней. Вернитесь на
лист «Исходные данные». В ячейку C1
введите название «Периоды». В ячейки
С2:С11 введите значения 1,2, …, 10 (число
периодов)
.
В ячейку D1 введите «Коэф. автокор.».
В
ячейку D2
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B20;B3:B21).
В
ячейку D3
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B19;B4:B21).
В
ячейку D4
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B18;B5:B21).
В
ячейку D5
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B17;B6:B21).
В
ячейку D5
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B16;B7:B21).
В
ячейку D6
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B15;B8:B21).
В
ячейку D7
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B14;B9:B21).
В
ячейку D8
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B13;B10:B21).
В
ячейку D9
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B12;B11:B21).
В
ячейку D10
введите формулу коэффициента корреляции
=КОРРЕЛ(B2:B11;B12:B21).
Проведите анализ тенденции. В ячейку D11 введите формулу =МАКС(D1:D10). Сделайте выводы:
Если
,
то ряд содержит трендовую компоненту.
Если
,
где
,
то ряд содержит циклические колебания
с периодичностью
.
Постройте коррелограмму с помощью диаграммы. Для построения коррелограммы выполняются следующие действия:
– на панели инструментов активизируется кнопка Мастер диаграмм (шаг 1 из 4), в одноименном диалоговом окне среди стандартных типов выбирается График и верхний левый вид диаграммы и нажимается кнопка Далее>;
– открывается диалоговое окно Мастер диаграмм (шаг 2 из 4), в котором во вкладке Диапазон данных в поле Диапазон вводится ссылка на диапазон ячеек D2:D11; во вкладке Ряд в поле Подписи оси Х вводится ссылка на ячейки С2:С11 значений , в поле Имя – название «Коэффициенты автокорреляции уровней»; нажимается кнопка Далее>;
– открывается диалоговое окно Мастер диаграмм (шаг 3 из 4), в котором во вкладке Заголовки в поле Ось Х(категорий) вводится название «Периоды», в поле Ось Y(значений) – название «Коэффициенты автокорреляции уровней»; во вкладке Легенда снимается флажок Добавить легенду и нажимается кнопка Далее>;
– открывается диалоговое окно Мастер диаграмм (шаг 4 из 4) в поле имеющемся устанавливается флажок и нажимается кнопка Готово.
4. Проведите аналитическое выравнивание временного ряда с использованием линейной, степенной, экспоненциальной и полиномиальной функций. На листе «Исходные данные» выполняются следующие действия:
– на панели инструментов активизируется кнопка Мастер диаграмм (шаг 1 из 4), в одноименном диалоговом окне среди стандартных типов выбирается График и верхний левый вид диаграммы и нажимается кнопка Далее>;
– открывается диалоговое окно Мастер диаграмм (шаг 2 из 4), в котором во вкладке Диапазон данных в поле Диапазон вводится ссылка на диапазон ячеек В2:В21; во вкладке Ряд в поле Подписи оси Х вводится ссылка на ячейки А2:А21, в поле Имя – название «Выпуск продукции»; нажимается кнопка Далее>;
– открывается диалоговое окно Мастер диаграмм (шаг 3 из 4), в котором во вкладке Заголовки в поле Ось Х(категорий) вводится название «Годы», в поле Ось Y(значений) – название «Выпуск продукции»; во вкладке Легенда снимается флажок Добавить легенду и нажимается кнопка Далее>;
– открывается диалоговое окно Мастер диаграмм (шаг 4 из 4) в поле имеющемся устанавливается флажок и нажимается кнопка Готово.
Далее график с линией тренда четырежды копируется на новый лист «Тренды». На каждом из графиков курсор установить на кривой, нажать левую клавишу мышки, затем нажать правую кнопку мыши, выбрать Добавить линию тренда. В диалоговом окне выделить один из типов трендов, во вкладке Параметры установить флажок в поле показать уравнение на диаграмме, поместить на диаграмму R^2. Повторить действие Добавить линию тренда для 4-х типов трендовых моделей.
5. Выберите наилучшую форму тренда по максимальному значению коэффициента детерминации построенных моделей и графического анализа остатков. Сравните величины коэффициентов достоверности аппроксимации R^2. Сделайте вывод по виду диаграммы о лучшей форме тренда.
6. Рассчитайте для выбранной формы прогнозируемое значение выпуска продукции на 2010 год. В ячейке В23 по уравнению лучшего тренда вычислите прогнозное значение тренда для x=24 (x=2010-1987+1).
Приложение:
ОТЧЕТ
по лабораторной работе
«Анализ структуры временного ряда»
студента _____________________________________ гр. ______
1. Постановочный этап
Динамика выпуска продукции некоторого предприятия характеризуется статистическими данными, представленными в таблице и отражающими объем выпуска продукции в период с 1987 по 2006 годы. Требуется:
1. Проверить гипотезу о существовании тренда по тесту Чоу.
2. Провести анализ тенденции.
3. Провести аналитическое выравнивание временного ряда с использованием линейной, степенной, экспоненциальной и полиномиальной функций.
4. Выбрать наилучшую форму тренда по максимальному значению коэффициента детерминации построенных моделей и их визуальному анализу.
5. Рассчитать по выбранной наилучшей форме тренда прогнозируемое значение выпуска продукции на 2010 год.