- •Лабораторные работы № 1 – 5. Содержание отчета
- •Задание 1. Построение моделей парной регрессии. Проверка остатков на гетероскедастичность.
- •Строим поле корреляции.
- •2.1. Модель линейной парной регрессии.
- •2.2. Модель полулогарифмической парной регрессии.
- •2.3. Модель степенной парной регрессии.
- •Для выбранной модели проверим предпосылку мнк о гомоскедастичности остатков, т. Е. О том, что остатки регрессии имеют постоянную дисперсию.
- •Варианты заданий.
- •Задание 2. Построение моделей в условиях мультиколлинеарности независимых переменных.
- •Варианты заданий.
- •Задание 3- 4. Моделирование динамики развития экономических систем
- •Краткие теоретические сведения
- •А) Проверка на случайность. Проверка на случайность производится по критерию пиков. Результаты расчетов следует представить в виде таблицы 3.4.
- •6. Проверка точности модели.
- •Порядок выполнения работы
- •Варианты заданий
- •Задание 5. Лаговые независимые переменные
Задание 5. Лаговые независимые переменные
Для линейного уравнения с лаговыми независимыми переменными
yt =0 хt + 1 хt–1 + 2 хt–2 +... +t (t=1,...,Т)
имеются следующие данные (см. табл. 1).
Таблица 1.
хt |
10 |
18 |
18 |
16 |
18 |
20 |
24 |
24 |
20 |
21 |
yt |
– |
– |
– |
– |
– |
18 |
20 |
21 |
22 |
23 |
хt |
22 |
25 |
27 |
27 |
30 |
28 |
32 |
32 |
30 |
– |
yt |
22 |
23 |
24 |
26 |
27 |
28 |
30 |
31 |
31 |
– |
Требуется:
1. Оценить параметры уравнения с помощью метода Ш. Алмон, если максимальный лаг равен 5, а порядок аппроксимирующего многочлена – 3.
2. Построить ретроспективный точечный прогноз целевой переменной yt (т.е. спрогнозировать данные прошедшего периода и сопоставить полученные значения переменных по модели с известными (фактическими) данными).
Использовать: Елисеева и др. «Эконометрика»