Задача 1
По данным о 37 странах (каждая страна либо развитая, либо развивающаяся) построена регрессия
xi = 27 + 17 ai – 17 di,
где xi — темп инфляции за год, ai = 1, если страна развивающаяся, ai = 0 иначе, di = 1, если страна развитая, di = 0 иначе. Остаточная дисперсия в полученной регрессии оказалась равной 600, а объясненная дисперсия — 400.
а) Как можно заметить, сумма коэффициентов при фиктивных переменных равна нулю. Чем это может объясняться?
б) Пусть вместо этого строится регрессия xi от ai и константы (без включения di). Запишите уравнение регрессии (с указанием коэффициентов).
в) Запишите для последней регрессии матрицу факторов, если первые 17 стран — развитые, а остальные — развивающиеся.
г) Вычислите статистику, с помощью которой можно проверить, есть ли зависимость инфляции от типа страны. Какое распределение она имеет (со ст. свободы)?
д) Постройте точечный прогноз инфляции для развивающейся страны.
е) Постройте интервальный прогноз инфляции для такой же страны.
Задача 2
Модель одновременных регрессионных уравнений имеет вид (K, L — эндогенные, M, N, P — экзогенные переменные):
K = 2 L – 3 M + 4 N + 3 P + 1,
L = 0,25 K – 2 N + 2.
а). получите для этой модели приведенную форму;
б). укажите какие из уравнений системы являются неидентифицируемыми, идентифицируемые и сверхидентифицируемые;
c) исходя из приведенного анализа, какие методы вы бы предложили для оценивания каждого из уравнений системы. Что будет, если попытаться оценить оба уравнения с помощью обычного метода наименьших квадратов.
Задача 3
По данным о 65 российских химических предприятиях за 1996 г. было получено следующее уравнение регрессии
Значима ли оцененная зависимость? Приведите достаточно подробные расчеты и пояснения.
Значения 95-процентные квантилей F- распределений
Степень свободы |
Числителя |
||
Знаменателя |
1 |
2 |
3 |
65 |
3.988 |
3.138 |
2.745 |
64 |
3.991 |
3.140 |
2.748 |
63 |
3.993 |
3.143 |
2.751 |
62 |
3.996 |
3.145 |
2.753 |
61 |
3.998 |
3.147 |
2.755 |
Задача 4
Пометьте верные утверждения знаком «+», а неверные — знаком «–»:
[ ]Оценка коэффициента регрессии называется состоятельной, если она несмещена и эффективна .
[ ] Объясняющие переменные в регрессионном анализе по-другому называют зависимой переменными.
[ ] Если выполняется нулевая гипотеза αj = 0, то фактор в уравнении регрессии не значимо.
[ ] Несмещенной оценкой остаточной дисперсии является .
[ ] Коэффициент детерминации показывает долю объясненной дисперсии в остаточной.
[ ] Поиск МНК-оценок параметров регрессии осуществляется путем минимизации остаточной дисперсии.
[ ] Коэффициент множественной корреляции равен квадрату коэффициента детерминации.
[ ]Ситуация, в которой зависимости между факторами приближаются к линейным, называется автокорреляция ошибок
[ ] Введение дополнительного фактора в уравнения регрессии может привести к уменьшению коэффициента детерминации.
[ ] Сумма квадратов k взаимно независимых случайных величин, имеющих стандартное нормальное распределение имеет распределение хи-квадрат с k степенями свободы.
