Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение

высшего образования

«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»

(ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ)

Департамент анализа данных, принятия решений и

финансовых технологий

ЭКОНОМЕТРИКА

Обучающий компьютерный практикум

Размещен на портале

Москва 2016

ББК 65.61

Обучающий компьютерный практикум разработали:

кандидат экономических наук, профессор И.В. Орлова,

кандидат экономических наук, Д.Б. Григорович,

кандидат экономических наук, Л.А. Галкина

Оглавление

Оглавление 2

Введение 3

1. Основы эконометрики. Типы данных, используемых в эконометрике. Оценка тесноты линейной связи. 4

1. Линейные регрессионные модели. 14

3. Примеры использования различных функций Excel для оценки параметров парной линейной регрессии 27

4. Некоторые вопросы применения моделей множественной регрессии. 45

4.1. Проверка условия гомоскедастичности случайной составляющей (возмущения). 48

4.2. Проверка условия независимости случайных составляющих в различных наблюдениях. 53

4.3. Проверка условия независимости объясняющих факторов 61

4.4. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). 66

5. Комплексный пример исследования экономических данных с использованием корреляционно-регрессионного анализа 70

5.1. Матрица коэффициентов парной корреляции. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели 71

5.2.а. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции. 74

5.2.б. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели методом исключения. 77

5.3. Оценка качества модели регрессии 80

5.4. Оценка значимости уравнения регрессии и его коэффициентов 81

5.5. Проверка условия независимости остатков 82

5.6. Оценка влияния факторов, включенных в модель, на объем реализации 84

5.7. Оценка точечных и интервальных прогнозных оценок объема реализации на два квартала вперед 85

6. Задачи для самостоятельного решения. 89

7. Задания для выполнения контрольной работы 93

Литература 95

Приложение. Значения статистик Дарбина-Уотсона при 5%-ном уровне значимости. 96

Введение 3

1. Основы эконометрики. Типы данных, используемых в эконометрике. Оценка тесноты линейной связи. 3

1. Линейные регрессионные модели. 13

3. Примеры использования различных функций Excel для оценки параметров парной линейной регрессии 25

4. Некоторые вопросы применения моделей множественной регрессии. 43

4.1. Проверка условия гомоскедастичности случайной составляющей (возмущения). 46

4.2. Проверка условия независимости случайных составляющих в различных наблюдениях. 51

4.3. Проверка условия независимости объясняющих факторов 58

4.4. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). 62

5. Комплексный пример исследования экономических данных с использованием корреляционно-регрессионного анализа 66

5.1. Матрица коэффициентов парной корреляции. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели 67

5.2.а. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции. 70

5.2.б. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели методом исключения. 73

5.3. Оценка качества модели регрессии 76

5.4. Оценка значимости уравнения регрессии и его коэффициентов 77

5.5. Проверка условия независимости остатков 78

5.6. Оценка влияния факторов, включенных в модель, на объем реализации 79

5.7. Оценка точечных и интервальных прогнозных оценок объема продаж на два квартала вперед 81

6. Задачи для самостоятельного решения. 85

7. Задания для выполнения контрольной работы 89

Литература 91

Приложение. Значения статистик Дарбина-Уотсона при 5%-ном уровне значимости. 92