- •Содержание
- •Предисловие.
- •1. Эконометрика, предмет и метод
- •1.1. Предмет и метод
- •1.2. Эконометрическая модель
- •Шкала отношений (пропорциональная шкала)
- •1.3. Измерения в экономике
- •Номинальная шкала
- •Порядковая (ординальная, ранговая) шкала
- •Интервальная шкала (шкала разностей)
- •Особенность экономических измерений
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
- •Ключ к тестовым вопросам
- •2. Изучение взаимосвязей в эконометрике
- •2.1. Понятие о взаимосвязях. Методы выявления и измерения взаимосвязей
- •2.2. Метод сопоставления параллельных рядов. Корреляция альтернативных признаков
- •Расчет коэффициента Фехнера.
- •Коэффициент корреляции рангов Спирмена
- •Корреляция альтернативных признаков
- •2.3. Метод аналитических группировок
- •Выбор факторных признаков
- •Определение числа групп
- •Оценка линии регрессии
- •Измерение тесноты связи
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
- •Ключ к тестовым вопросам
- •2.4. Корреляционно-регрессионный анализ Основные понятия
- •2.4.1. Парная регрессия. Парная корреляция.
- •Отбор фактора в модель парной регрессии
- •Спецификация модели парной регрессии
- •2.4.1.1. Парная линейная регрессия
- •2.4.1.2. Парная линейная корреляция
- •2.4.1.3. Оценка надежности уравнения парной линейной регрессии, его параметров и коэффициента парной линейной корреляции
- •2.4.1.4. Парная нелинейная регрессия
- •Линеаризация полиномов разных степеней
- •Линеаризация равносторонней гиперболы
- •Линеаризация степенной функции
- •Линеаризация показательной функции
- •2.4.1.5. Коэффициенты эластичности в парных моделях
- •2.4.1.6. Парная нелинейная корреляция. В нелинейных моделях для определения силы связи рассчитывают индекс корреляции:
- •2.4.1.7. Оценка статистической надежности в парных нелинейных моделях
- •2.4.1.8. Прогнозирование на основе парной модели регрессии. Расчет доверительных интервалов
- •Расчет доверительного интервала для функции регрессии
- •Расчет доверительного интервала для индивидуальных значений результативного признака
- •Расчет доверительных интервалов для параметров уравнения регрессии
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
- •Ключ к тестовым вопросам
- •2.4.2. Множественная регрессия. Множественная Корреляция.
- •2.4.2.1. Множественная регрессия.
- •Отбор факторов модели множественной регрессии
- •Спецификация модели множественной регрессии
- •Расчет параметров уравнения множественной регрессии
- •2.4.2.2 Частные уравнения регрессии
- •2.4.2.3. Множественная корреляция
- •Скорректированный индекс множественной детерминации
- •2.4.2.4. Частная корреляция
- •2.4.2.5. Оценка надежности параметров множественной регрессии и корреляции
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
- •Множественная корреляция
- •Оценка надежности параметров множественной регрессии и корреляции
- •3. Системы эконометрических уравнений
- •Система независимых уравнений
- •Система рекурсивных уравнений
- •Система взаимозависимых уравнений
- •3.1. Структурные и приведенные системы одновременных уравнений
- •3.1.1. Проблема идентификации. Необходимое и достаточное условие идентификации
- •3.1.2. Оценивание параметров структурной модели
- •3.1.2.1. Косвенный метод наименьших квадратов (кмнк)
- •3.1.2.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов (дмнк)
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
Контрольные вопросы
Назовите системы уравнений применяемые в эконометрике.
Что такое система независимых уравнений?
Приведите систему для трех независимых переменных и четырех факторов.
Что такое система рекурсивных уравнений?
Приведите общую систему рекурсивных уравнений.
Что такое система взаимосвязанных уравнений?
Что такое структурная система уравнений?
Что такое приведенная система уравнений?
Какие переменные называются эндогенными?
какие переменные называются экзогенными?
Что такое идентифицируемая модель?
Что такое идентифицируемое уравнение?
Что такое неидентифицируемая модель?
Что такое неидентифицируемое уравнение?
Что такое сверхидентифицируемая модель?
Что такое сверхидентифицируемое уравнение?
Приведите необходимое условие идентификации модели.
Приведите достаточное условие идентификации модели.
Что такое ранг матрицы?
Какими способами можно оценить параметры структурной модели?
Для какой структурной модели применяется КМНК?
Какие шаги включает в себя КМНК?
Для какого уравнения структурной модели применяют ДМНК?
Что такое инструментальная переменная?
Какие шаги включает в себя ДМНК?
Вопросы к тестам
Система независимых уравнений - это система, где:
а) каждая зависимая переменная рассматривается как функция только от предопределенных зависимых переменных ;
б) каждая независимая переменная рассматривается как функция только от предопределенных независимых переменных ;
в) каждая зависимая переменная рассматривается как функция только от предопределенных независимых переменных .
Каждое уравнение системы:
а) может быть рассмотрено отдельно;
б) не может быть рассмотрено отдельно;
в) может быть рассмотрено отдельно, если система уравнений состоит из одного уравнения.
Метод наименьших квадратов используется для:
а) расчета параметров уравнений системы;
б) для определения вида связи в уравнениях системы;
в) для исключения уравнений из системы уравнений.
Система рекурсивных уравнений - это система, в которой:
а) каждая зависимая переменная рассматривается как функция только от предопределенных зависимых переменных ;
б) одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях входят в правую часть системы;
в) в каждом последующем уравнении зависимая переменная представляет функцию от всех зависимых и преопределенных переменных предшествующих уравнений.
Система взаимозависимых уравнений - это система, в которой:
а) каждая зависимая переменная рассматривается как функция только от предопределенных зависимых переменных ;
б) одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других уравнениях входят в правую часть системы;
в) в каждом последующем уравнении зависимая переменная представляет функцию от всех зависимых и преопределенных переменных предшествующих уравнений.
Структурные системы уравнений:
а) описывают такие процессы и явления экономики, которые, в силу своей сложности, невозможно описать с помощью независимых или рекурсивных уравнений;
б) описывают такие реальные процессы и явления экономики, которые определяют с помощью независимых или рекурсивных уравнений;
в) описывают такие реальные процессы и явления экономики, которые определяют с только с помощью независимых или рекурсивных уравнений.
Эндогенные переменные, это:
а) предопределенные переменные, формируют свое значение внутри системы, оказывают влияние на эндогенные переменные, но не зависят от них;
б) зависимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе, формируют свое значение внутри модели;
в) зависимые и независимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе, формируют свое значение внутри модели.
Экзогенные переменные:
а) зависимые и независимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе, формируют свое значение внутри модели;
б) зависимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе, формируют свое значение внутри модели;
в) предопределенные переменные, формируют свое значение внутри системы, оказывают влияние на эндогенные переменные, но не зависят от них.
Приведенная форма модели это:
а) система независимых уравнений, в которой все текущие экзогенные переменные выражены через эндогенные переменные;
б) система независимых уравнений, в которой все текущие эндогенные переменные выражены через экзогенные переменные;
в) система зависимых уравнений, в которой все текущие экзогенные переменные выражены через эндогенные переменные.
Идентифицируемая модель – модель:
а) в которую входит хотя бы одно неидентифицируемое уравнение;
б) все уравнения которой точно идентифицируемые;
в) среди уравнений которой есть хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение.
Неидентифицируемая модель – модель:
а) в которую входит хотя бы одно неидентифицируемое уравнение;
б) все уравнения которой точно идентифицируемые;
в) среди уравнений которой есть хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение.
Сверхидентифицируемая модель – модель:
а) в которую входит хотя бы одно неидентифицируемое уравнение;
б) все уравнения которой точно идентифицируемые;
в) среди уравнений которой есть хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение.
Идентифицированное уравнение – уравнение:
а) для некоторых структурных параметров которого, можно получить более одного численного значения;
б) оценки структурных коэффициентов которого, невозможно определить по коэффициентам приведенной модели;
в) оценки структурных коэффициентов которого, можно однозначно (единственным способом) определить по коэффициентам приведенной модели.
Неидентифицируемое уравнение – уравнение:
а) для некоторых структурных параметров которого, можно получить более одного численного значения;
б) оценки структурных коэффициентов которого, невозможно определить по коэффициентам приведенной модели;
в) оценки структурных коэффициентов которого, можно однозначно (единственным способом) определить по коэффициентам приведенной модели.
Сверхидентифицируемое уравнение – уравнение:
а) для некоторых структурных параметров которого, можно получить более одного численного значения;
б) оценки структурных коэффициентов которого, невозможно определить по коэффициентам приведенной модели;
в) оценки структурных коэффициентов которого, можно однозначно (единственным способом) определить по коэффициентам приведенной модели.
Если
,
то уравнение:
а) точно идентифицируемо, система имеет статистическое решение;
б) неидентифицируемо, система не имеет статистического решения;
в) сверхидентифицируемо, система имеет статистическое решение.
где
– число
предопределенных переменных в модели.
– число
предопределенных переменных в данном
уравнении.
–
число эндогенных
переменных в данном уравнении.
Если
,
то уравнение:
а) точно идентифицируемо, система имеет статистическое решение;
б) неидентифицируемо, система не имеет статистического решения;
в) сверхидентифицируемо, система имеет статистическое решение.
где
– число предопределенных переменных в модели.
– число предопределенных переменных в данном уравнении.
– число эндогенных переменных в данном уравнении.
Если
,
то уравнение:
а) точно идентифицируемо, система имеет статистическое решение;
б) неидентифицируемо, система не имеет статистического решения;
в) сверхидентифицируемо, система имеет статистическое решение.
где
– число предопределенных переменных в модели.
– число предопределенных переменных в данном уравнении.
– число эндогенных переменных в данном уравнении.
Необходимое условие идентификации:
а) уравнение модели
может быть идентифицируемо, если число
предопределенных переменных, не входящих
в уравнение, было не меньше «числа
эндогенных переменных, входящих в
уравнение минус единица»,
;
б) уравнение будет идентифицируемо, если ранг матрицы (состоящей из коэффициентов при переменных, которые не входят в это уравнение) будет равен , где - число эндогенных переменных в модели;
в) уравнение модели
может быть идентифицируемо, если число
предопределенных переменных, не входящих
в уравнение, было не меньше «числа
эндогенных переменных, входящих в
уравнение минус единица»,
.
Достаточное условие идентификации:
а) уравнение модели может быть идентифицируемо, если число предопределенных переменных, не входящих в уравнение, было не меньше «числа эндогенных переменных, входящих в уравнение минус единица», ;
б) уравнение будет идентифицируемо, если ранг матрицы (состоящей из коэффициентов при переменных, которые не входят в это уравнение) будет равен , где - число эндогенных переменных в модели;
в) уравнение модели может быть идентифицируемо, если число предопределенных переменных, не входящих в уравнение, было не меньше «числа эндогенных переменных, входящих в уравнение минус единица», .
Ранг матрицы:
а) наибольший минор матрицы (наибольшая квадратная подматрица), определитель которого равен нулю;
б) наибольший мажор матрицы (наибольшая квадратная подматрица), определитель которого не равен нулю;
в) наибольший минор матрицы (наибольшая квадратная подматрица), определитель которого не равен нулю.
Параметры структурной модели оценивают используя:
а) косвенный метод наименьших квадратов;
б) двухшаговый метод наименьших квадратов;
в) а и б.
КМНК применяют если структурная модель:
а) неидентифицируема;
б) сверхидентифицируема;
в) точно идентифицируема.
ДМНК применяют если уравнение:
а) неидентифицируема;
б) сверхидентифицируема;
в) точно идентифицируема.
Ключ к тестовым вопросам
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
в |
а |
а |
в |
б |
а |
б |
в |
б |
б |
а |
в |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
в |
б |
а |
а |
в |
б |
а |
б |
в |
в |
в |
б |
Задачи
Задача 19. Имеются данные за 7 лет.
Таблица 52
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
23 |
13 |
17 |
15 |
1 |
17 |
0,6 |
4,0 |
0,7 |
1 |
9 |
0,6 |
4,3 |
0,7 |
1 |
92,0 |
25,9 |
0,7 |
29,8 |
2 |
20 |
12 |
15 |
13 |
2 |
15 |
0,6 |
3,5 |
0,6 |
2 |
8 |
0,6 |
3,5 |
0,6 |
2 |
80,0 |
24,0 |
0,6 |
26,1 |
3 |
21 |
11 |
20 |
19 |
3 |
16 |
0,5 |
4,7 |
0,9 |
3 |
9 |
0,5 |
4,7 |
1,3 |
3 |
84,0 |
20,0 |
0,8 |
37,6 |
4 |
24 |
15 |
22 |
13 |
4 |
19 |
0,7 |
4,8 |
0,6 |
4 |
10 |
0,8 |
4,8 |
0,6 |
4 |
96,0 |
30,2 |
1,0 |
26,2 |
5 |
26 |
18 |
26 |
16 |
5 |
20 |
0,9 |
6,1 |
0,7 |
5 |
11 |
0,9 |
6,3 |
0,7 |
5 |
104,0 |
35,8 |
1,0 |
31,8 |
6 |
28 |
17 |
28 |
18 |
6 |
24 |
1,0 |
6,6 |
0,8 |
6 |
13 |
1,0 |
6,6 |
0,8 |
6 |
112,0 |
33,8 |
1,1 |
36,2 |
7 |
29 |
19 |
30 |
18 |
7 |
23 |
0,9 |
7,0 |
0,8 |
7 |
12 |
0,8 |
7,0 |
0,8 |
7 |
116,0 |
37,8 |
1,3 |
36,0 |
Вариант 5 |
Вариант 6 |
Вариант 7 |
Вариант 8 |
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
7,7 |
1,2 |
0,7 |
1,0 |
1 |
2,6 |
2,4 |
2,0 |
2,0 |
1 |
23 |
4,8 |
5,9 |
4,0 |
1 |
2,9 |
280 |
0,30 |
345 |
2 |
5,0 |
0,8 |
0,6 |
0,9 |
2 |
1,7 |
1,6 |
1,8 |
1,5 |
2 |
20 |
3,3 |
5,3 |
1,5 |
2 |
2,5 |
276 |
0,27 |
299 |
3 |
7,1 |
0,7 |
0,8 |
1,4 |
3 |
2,4 |
1,4 |
2,3 |
2,8 |
3 |
21 |
2,7 |
7,0 |
5,6 |
3 |
2,6 |
253 |
0,36 |
437 |
4 |
9,0 |
1,0 |
0,9 |
0,9 |
4 |
3,2 |
1,8 |
2,9 |
1,8 |
4 |
24 |
1,8 |
2,9 |
3,6 |
4 |
3,4 |
340 |
0,35 |
300 |
5 |
8,7 |
1,2 |
0,9 |
1,1 |
5 |
2,9 |
1,5 |
2,7 |
1,6 |
5 |
26 |
1,5 |
8,1 |
1,6 |
5 |
3,3 |
414 |
0,46 |
368 |
6 |
9,4 |
1,1 |
1,4 |
1,2 |
6 |
3,1 |
2,3 |
4,2 |
2,5 |
6 |
28 |
4,6 |
12,6 |
4,9 |
6 |
3,5 |
391 |
0,50 |
414 |
7 |
11,0 |
1,8 |
1,6 |
1,2 |
7 |
3,7 |
3,6 |
4,8 |
2,4 |
7 |
29 |
7,2 |
14,4 |
4,9 |
7 |
3,6 |
430 |
0,53 |
418 |
Вариант 9 |
Вариант 10 |
Вариант 11 |
Вариант 12 |
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
17 |
4,8 |
5,9 |
4,0 |
1 |
2,6 |
13 |
0,30 |
15 |
1 |
0,30 |
13 |
17 |
15 |
1 |
92,0 |
13 |
17 |
15 |
2 |
15 |
3,3 |
5,3 |
1,5 |
2 |
1,7 |
12 |
0,27 |
13 |
2 |
0,27 |
12 |
15 |
13 |
2 |
80,0 |
12 |
15 |
13 |
3 |
16 |
2,7 |
7,0 |
5,6 |
3 |
2,4 |
11 |
0,36 |
19 |
3 |
0,36 |
11 |
20 |
19 |
3 |
84,0 |
11 |
20 |
19 |
4 |
19 |
1,8 |
2,9 |
3,6 |
4 |
3,2 |
15 |
0,35 |
13 |
4 |
0,35 |
15 |
22 |
13 |
4 |
96,0 |
15 |
22 |
13 |
5 |
20 |
1,5 |
8,1 |
1,6 |
5 |
2,9 |
18 |
0,46 |
16 |
5 |
0,46 |
18 |
26 |
16 |
5 |
104,0 |
18 |
26 |
16 |
Окончание таблицы 52
6 |
24 |
4,6 |
12,6 |
4,9 |
6 |
3,1 |
17 |
0,50 |
18 |
6 |
0,50 |
17 |
28 |
18 |
6 |
112,0 |
17 |
28 |
18 |
7 |
23 |
7,2 |
14,4 |
4,9 |
7 |
3,7 |
19 |
0,53 |
18 |
7 |
0,53 |
19 |
30 |
18 |
7 |
116,0 |
19 |
30 |
18 |
Вариант 13 |
Вариант 14 |
Вариант 15 |
Вариант 16 |
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
17 |
0,6 |
4,3 |
0,7 |
1 |
23 |
0,6 |
4,3 |
0,7 |
1 |
23 |
2,4 |
2,0 |
2,0 |
1 |
2,9 |
13 |
4,0 |
15 |
2 |
15 |
0,6 |
3,5 |
0,6 |
2 |
20 |
0,6 |
3,5 |
0,6 |
2 |
20 |
1,6 |
1,8 |
1,5 |
2 |
2,5 |
12 |
3,5 |
13 |
3 |
16 |
0,5 |
4,7 |
0,9 |
3 |
21 |
0,5 |
4,7 |
0,9 |
3 |
21 |
1,4 |
2,3 |
2,8 |
3 |
2,6 |
11 |
4,7 |
19 |
4 |
19 |
0,7 |
4,8 |
0,6 |
4 |
24 |
0,7 |
4,8 |
0,6 |
4 |
24 |
1,8 |
2,9 |
1,8 |
4 |
3,4 |
15 |
4,8 |
13 |
5 |
20 |
0,9 |
6,3 |
0,7 |
5 |
26 |
0,9 |
6,3 |
0,7 |
5 |
26 |
1,5 |
2,7 |
1,6 |
5 |
3,3 |
18 |
6,1 |
16 |
6 |
24 |
1,0 |
6,6 |
0,8 |
6 |
28 |
1,0 |
6,6 |
0,8 |
6 |
28 |
2,3 |
4,2 |
2,5 |
6 |
3,5 |
17 |
6,6 |
18 |
7 |
23 |
0,9 |
7,0 |
0,8 |
7 |
29 |
0,9 |
7,0 |
0,8 |
7 |
29 |
3,6 |
4,8 |
2,4 |
7 |
3,6 |
19 |
7,0 |
18 |
Вариант 17 |
Вариант 18 |
Вариант 19 |
Вариант 20 |
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
9 |
2,4 |
0,30 |
2,0 |
1 |
0,30 |
2,4 |
0,30 |
2,0 |
1 |
17 |
0,6 |
23 |
0,7 |
1 |
23 |
13 |
4,0 |
15 |
2 |
8 |
1,6 |
0,27 |
1,5 |
2 |
0,27 |
1,6 |
0,27 |
1,5 |
2 |
15 |
0,6 |
20 |
0,6 |
2 |
20 |
12 |
3,5 |
13 |
3 |
9 |
1,4 |
0,36 |
2,8 |
3 |
0,36 |
1,4 |
0,36 |
2,8 |
3 |
16 |
0,5 |
21 |
0,9 |
3 |
21 |
11 |
4,7 |
19 |
4 |
10 |
1,8 |
0,35 |
1,8 |
4 |
0,35 |
1,8 |
0,35 |
1,8 |
4 |
19 |
0,7 |
24 |
0,6 |
4 |
24 |
15 |
4,8 |
13 |
5 |
11 |
1,5 |
0,46 |
1,6 |
5 |
0,46 |
1,5 |
0,46 |
1,6 |
5 |
20 |
0,9 |
26 |
0,7 |
5 |
26 |
18 |
6,1 |
16 |
6 |
13 |
2,3 |
0,50 |
2,5 |
6 |
0,50 |
2,3 |
0,50 |
2,5 |
6 |
24 |
1,0 |
28 |
0,8 |
6 |
28 |
17 |
6,6 |
18 |
7 |
12 |
3,6 |
0,53 |
2,4 |
7 |
0,53 |
3,6 |
0,53 |
2,4 |
7 |
23 |
0,9 |
29 |
0,8 |
7 |
29 |
19 |
7,0 |
18 |
где:
– цена
– количество товара.
– доход
– цена в предыдущий период времени
Необходимо используя КМНК оценить параметры модели.
Задача 20. Имеются данные за 7 лет.
Таблица 53
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
23 |
13 |
17 |
15 |
28 |
1 |
17 |
0,6 |
4,0 |
0,7 |
28 |
1 |
9 |
0,6 |
4,3 |
0,7 |
28 |
1 |
92,0 |
25,9 |
0,7 |
29,8 |
28 |
2 |
20 |
12 |
15 |
13 |
27 |
2 |
15 |
0,6 |
3,5 |
0,6 |
27 |
2 |
8 |
0,6 |
3,5 |
0,6 |
27 |
2 |
80,0 |
24,0 |
0,6 |
26,1 |
27 |
3 |
21 |
11 |
20 |
19 |
25 |
3 |
16 |
0,5 |
4,7 |
0,9 |
25 |
3 |
9 |
0,5 |
4,7 |
1,3 |
25 |
3 |
84,0 |
20,0 |
0,8 |
37,6 |
25 |
4 |
24 |
15 |
22 |
13 |
30 |
4 |
19 |
0,7 |
4,8 |
0,6 |
30 |
4 |
10 |
0,8 |
4,8 |
0,6 |
30 |
4 |
96,0 |
30,2 |
1,0 |
26,2 |
30 |
5 |
26 |
18 |
26 |
16 |
33 |
5 |
20 |
0,9 |
6,1 |
0,7 |
33 |
5 |
11 |
0,9 |
6,3 |
0,7 |
33 |
5 |
104,0 |
35,8 |
1,0 |
31,8 |
33 |
6 |
28 |
17 |
28 |
18 |
32 |
6 |
24 |
1,0 |
6,6 |
0,8 |
32 |
6 |
13 |
1,0 |
6,6 |
0,8 |
32 |
6 |
112,0 |
33,8 |
1,1 |
36,2 |
32 |
7 |
29 |
19 |
30 |
18 |
34 |
7 |
23 |
0,9 |
7,0 |
0,8 |
34 |
7 |
12 |
0,8 |
7,0 |
0,8 |
34 |
7 |
116,0 |
37,8 |
1,3 |
36,0 |
34 |
Вариант 5 |
Вариант 6 |
Вариант 7 |
Вариант 8 |
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
7,7 |
1,2 |
0,7 |
1,0 |
28 |
1 |
2,6 |
2,4 |
2,0 |
2,0 |
28 |
1 |
23 |
4,8 |
5,9 |
4,0 |
28 |
1 |
2,9 |
280 |
0,30 |
345 |
28 |
2 |
5,0 |
0,8 |
0,6 |
0,9 |
27 |
2 |
1,7 |
1,6 |
1,8 |
1,5 |
27 |
2 |
20 |
3,3 |
5,3 |
1,5 |
27 |
2 |
2,5 |
276 |
0,27 |
299 |
27 |
3 |
7,1 |
0,7 |
0,8 |
1,4 |
25 |
3 |
2,4 |
1,4 |
2,3 |
2,8 |
25 |
3 |
21 |
2,7 |
7,0 |
5,6 |
25 |
3 |
2,6 |
253 |
0,36 |
437 |
25 |
4 |
9,0 |
1,0 |
0,9 |
0,9 |
30 |
4 |
3,2 |
1,8 |
2,9 |
1,8 |
30 |
4 |
24 |
1,8 |
2,9 |
3,6 |
30 |
4 |
3,4 |
340 |
0,35 |
300 |
30 |
5 |
8,7 |
1,2 |
0,9 |
1,1 |
33 |
5 |
2,9 |
1,5 |
2,7 |
1,6 |
33 |
5 |
26 |
1,5 |
8,1 |
1,6 |
33 |
5 |
3,3 |
414 |
0,46 |
368 |
33 |
6 |
9,4 |
1,1 |
1,4 |
1,2 |
32 |
6 |
3,1 |
2,3 |
4,2 |
2,5 |
32 |
6 |
28 |
4,6 |
12,6 |
4,9 |
32 |
6 |
3,5 |
391 |
0,50 |
414 |
32 |
7 |
11,0 |
1,8 |
1,6 |
1,2 |
34 |
7 |
3,7 |
3,6 |
4,8 |
2,4 |
34 |
7 |
29 |
7,2 |
14,4 |
4,9 |
34 |
7 |
3,6 |
430 |
0,53 |
418 |
34 |
Вариант 9 |
Вариант 10 |
Вариант 11 |
Вариант 12 |
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
17 |
4,8 |
5,9 |
4,0 |
28 |
1 |
2,6 |
13 |
0,30 |
15 |
28 |
1 |
0,30 |
13 |
17 |
15 |
|
1 |
92,0 |
13 |
17 |
15 |
28 |
2 |
15 |
3,3 |
5,3 |
1,5 |
27 |
2 |
1,7 |
12 |
0,27 |
13 |
27 |
2 |
0,27 |
12 |
15 |
13 |
|
2 |
80,0 |
12 |
15 |
13 |
27 |
3 |
16 |
2,7 |
7,0 |
5,6 |
25 |
3 |
2,4 |
11 |
0,36 |
19 |
25 |
3 |
0,36 |
11 |
20 |
19 |
|
3 |
84,0 |
11 |
20 |
19 |
25 |
4 |
19 |
1,8 |
2,9 |
3,6 |
30 |
4 |
3,2 |
15 |
0,35 |
13 |
30 |
4 |
0,35 |
15 |
22 |
13 |
|
4 |
96,0 |
15 |
22 |
13 |
30 |
5 |
20 |
1,5 |
8,1 |
1,6 |
33 |
5 |
2,9 |
18 |
0,46 |
16 |
33 |
5 |
0,46 |
18 |
26 |
16 |
|
5 |
104,0 |
18 |
26 |
16 |
33 |
6 |
24 |
4,6 |
12,6 |
4,9 |
32 |
6 |
3,1 |
17 |
0,50 |
18 |
32 |
6 |
0,50 |
17 |
28 |
18 |
|
6 |
112,0 |
17 |
28 |
18 |
32 |
7 |
23 |
7,2 |
14,4 |
4,9 |
34 |
7 |
3,7 |
19 |
0,53 |
18 |
34 |
7 |
0,53 |
19 |
30 |
18 |
|
7 |
116,0 |
19 |
30 |
18 |
34 |
Окончание таблицы 53
Вариант 13 |
Вариант 14 |
Вариант 15 |
Вариант 16 |
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
17 |
0,6 |
4,3 |
0,7 |
28 |
1 |
23 |
0,6 |
4,3 |
0,7 |
28 |
1 |
23 |
2,4 |
2,0 |
2,0 |
28 |
1 |
2,9 |
13 |
4,0 |
15 |
28 |
2 |
15 |
0,6 |
3,5 |
0,6 |
27 |
2 |
20 |
0,6 |
3,5 |
0,6 |
27 |
2 |
20 |
1,6 |
1,8 |
1,5 |
27 |
2 |
2,5 |
12 |
3,5 |
13 |
27 |
3 |
16 |
0,5 |
4,7 |
0,9 |
25 |
3 |
21 |
0,5 |
4,7 |
0,9 |
25 |
3 |
21 |
1,4 |
2,3 |
2,8 |
25 |
3 |
2,6 |
11 |
4,7 |
19 |
25 |
4 |
19 |
0,7 |
4,8 |
0,6 |
30 |
4 |
24 |
0,7 |
4,8 |
0,6 |
30 |
4 |
24 |
1,8 |
2,9 |
1,8 |
30 |
4 |
3,4 |
15 |
4,8 |
13 |
30 |
5 |
20 |
0,9 |
6,3 |
0,7 |
33 |
5 |
26 |
0,9 |
6,3 |
0,7 |
33 |
5 |
26 |
1,5 |
2,7 |
1,6 |
33 |
5 |
3,3 |
18 |
6,1 |
16 |
33 |
6 |
24 |
1,0 |
6,6 |
0,8 |
32 |
6 |
28 |
1,0 |
6,6 |
0,8 |
32 |
6 |
28 |
2,3 |
4,2 |
2,5 |
32 |
6 |
3,5 |
17 |
6,6 |
18 |
32 |
7 |
23 |
0,9 |
7,0 |
0,8 |
34 |
7 |
29 |
0,9 |
7,0 |
0,8 |
34 |
7 |
29 |
3,6 |
4,8 |
2,4 |
34 |
7 |
3,6 |
19 |
7,0 |
18 |
34 |
Вариант 17 |
Вариант 18 |
Вариант 19 |
Вариант 20 |
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
9 |
2,4 |
0,30 |
2,0 |
28 |
1 |
0,30 |
2,4 |
0,30 |
2,0 |
28 |
1 |
17 |
0,6 |
23 |
0,7 |
28 |
1 |
23 |
13 |
4,0 |
15 |
28 |
2 |
8 |
1,6 |
0,27 |
1,5 |
27 |
2 |
0,27 |
1,6 |
0,27 |
1,5 |
27 |
2 |
15 |
0,6 |
20 |
0,6 |
27 |
2 |
20 |
12 |
3,5 |
13 |
27 |
3 |
9 |
1,4 |
0,36 |
2,8 |
25 |
3 |
0,36 |
1,4 |
0,36 |
2,8 |
25 |
3 |
16 |
0,5 |
21 |
0,9 |
25 |
3 |
21 |
11 |
4,7 |
19 |
25 |
4 |
10 |
1,8 |
0,35 |
1,8 |
30 |
4 |
0,35 |
1,8 |
0,35 |
1,8 |
30 |
4 |
19 |
0,7 |
24 |
0,6 |
30 |
4 |
24 |
15 |
4,8 |
13 |
30 |
5 |
11 |
1,5 |
0,46 |
1,6 |
33 |
5 |
0,46 |
1,5 |
0,46 |
1,6 |
33 |
5 |
20 |
0,9 |
26 |
0,7 |
33 |
5 |
26 |
18 |
6,1 |
16 |
33 |
6 |
13 |
2,3 |
0,50 |
2,5 |
32 |
6 |
0,50 |
2,3 |
0,50 |
2,5 |
32 |
6 |
24 |
1,0 |
28 |
0,8 |
32 |
6 |
28 |
17 |
6,6 |
18 |
32 |
7 |
12 |
3,6 |
0,53 |
2,4 |
34 |
7 |
0,53 |
3,6 |
0,53 |
2,4 |
34 |
7 |
23 |
0,9 |
29 |
0,8 |
34 |
7 |
29 |
19 |
7,0 |
18 |
34 |
Необходимо используя ДМНК оценить параметры модели.
Где
– цена
– количество товара.
– доход
– благосостояние потребителей
– цена в предыдущий период времени
