Введение
В современных программах подготовки экономистов курс эконометрики занял одно из ключевых мест, поскольку сегодня деятельность в любой области экономики требует от специалиста применения современных методов оценки, анализа и интерпретации экономических данных.
Сегодня эконометрические методы применяются в качестве стандартных в различных отраслях прикладной экономики, изучающей все, начиная от расходов домашних хозяйств и предпринимательских инвестиций и заканчивая организацией производств, рынков труда и эффектами государственной политики.
Наиболее важная задача эконометрики состоит в том, чтобы количественно измерить связи между различными экономическими процессами и явлениями на основе имеющихся данных при помощи статистических методов, а также соответствующим образом интерпретировать и использовать полученные результаты. Следовательно, эконометрика – это взаимодействие экономической теории, наблюдаемых данных и статистических методов. Именно взаимодействие этих трех составляющих делает эконометрику интересной, многообещающей и, не самой легкой в понимании.
Именно для овладения студентами необходимыми основами знаний по эконометрике разработаны данные методические указания для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Эконометрика».
Методические указания составлены в соответствии с учебной программой курса и предназначено для студентов направления подготовки 080100.62 (38.04.01) – Экономика. Дисциплина «Эконометрика» базируется на предшествующем ей курсе «Информатика», в связи с этим при составлении методических указаний предполагалось, что студенты владеют необходимыми навыками работы в Microsoft Word и Microsoft Excel.
Задания к лабораторным работам составлены по основным темам курса: «Классическая модель линейной регрессии», «Регрессионные модели с переменной структурой», «Нарушения допущений классической модели линейной регрессии», «Нелинейная регрессия», «Моделирование одномерных временных рядов», «Системы линейных одновременных уравнений».
Применение Microsoft Excel, при выполнении лабораторных работ, дает возможность студентам повысить темп решения задач, и сосредоточить их внимание на понимании экономического смысла исчисленных показателей, на объяснении полученных результатов и формулировании выводов.
1 Лабораторная работа № 1 Классическая модель линейной регрессии
Цель изучения темы: научиться строить статистически значимую классическую модель множественной регрессии, модель регрессии в стандартизованном масштабе и интерпретировать полученные результаты.
Контрольные вопросы:
Определение классической модели линейной регрессии.
Суть метода наименьших квадратов.
Допущения лежащие в основе метода наименьших квадратов.
Свойства оценок МНК.
Уравнение регрессии в стандартизованном масштабе.
Проверка статистической значимости уравнения регрессии и коэффициентов регрессии.
Частная регрессия и корреляция.
Определение доверительных интервалов для коэффициента и функции регрессии.
Задания:
По данным приложения А выполните следующие задания:
Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов по данным о деятельности крупнейших компаний США в 2012 г.
Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции и отберите информативные факторы в модели. Укажите коллинеарные факторы.
Постройте модель с информативными факторами.
Оцените с помощью F-критерия Фишера-Снедекора значимость уравнения линейной регрессии и показателя тесноты связи.
Оцените статистическую значимость коэффициентов регрессии с помощью t- критерия Стьюдента.
Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности.
Оцените качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимации.
Постройте модель в стандартизованном масштабе и проинтерпретируйте ее параметры.
Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение факторов составляют 80 % от их максимальных значений.
Рассчитайте ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости
.По полученным результатам сделайте экономический вывод.