- •Содержание
- •Введение
- •1. Требования к оформлению контрольной работы. Выбор варианта
- •2. Контрольные задания Задание 1 Линейная регрессионная модель
- •Задание 2 Нелинейная модель. Линеаризация
- •Задание 3 Множественная регрессия
- •Задание 4 Системы регрессионных уравнений
- •Задание 5 Временные ряды. Авторегрессия
- •3. Методические указания
- •3.1. Линейная регрессионная модель
- •3.2. Нелинейная модель. Линеаризация
- •3.3. Множественная регрессия
- •3.4. Системы регрессионных уравнений
- •3.5. Временные ряды. Авторегрессия
- •4. Лекции Тема 1. Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование: основные понятия и определения
- •Эконометрическое моделирование состоит из следующих этапов:
- •Тема 2. Парная корреляция и регрессия
- •2.1. Ковариация. Выборочный коэффициент парной корреляции
- •2.3. Модель парной регрессии. Основные понятия. Линейная парная регрессия
- •2.4. Определение параметров линейной парной модели методом мнк
- •2.5. Проверка значимости параметров парной линейной модели
- •2.6. Проверка выполнения предпосылок мнк.
- •2.7. Оценка качества уравнения регрессии
- •2.8. Нелинейные модели парной регрессии
- •2.9. Прогнозирование с применением парного уравнения регрессии
- •Тема 3. Модель множественной регрессии
- •Общий вид линейной модели множественной регрессии
- •Оценка параметров модели с помощью мнк. Отбор факторов
- •3.3. Анализ статистической значимости параметров модели
- •Оценка качества линейной модели множественной регрессии
- •Оценка влияния отдельных факторов на исследуемую переменную
- •Построение прогнозов на основе модели множественной линейной регрессии
- •Применение обработки регрессия для определения параметров модели множественной линейной регрессии и её исследования
- •Тема 4. Системы линейных одновременных уравнений
- •П одставим это выражение в первое уравнение вместо x2 , и после необходимых арифметических преобразований, получим первое уравнение структурной формы: Далее выразим x1 из первого уравнения пфм
- •Тема 5. Многомерный статистический анализ
- •5. Программа курса
- •6. Вопросы для самопроверки
- •1. Парная линейная регрессия
- •2. Множественная линейная регрессия
- •4. Системы регрессионных уравнений
- •5. Временные ряды. Авторегрессия
- •Заключение
- •Литература
- •Эконометрика Учебное пособие
Задание 3 Множественная регрессия
К тем же наблюдениям xt,
и yt.
добавляются значения zt
=
.
Предполагается, что зависимую переменную
y и факторы связывает
уравнение множественной линейной
регрессии
yt=a+b·xt+с∙zt+εt,
где а, b и c неизвестные параметры уравнения, εt – случайные отклонения.
Определите МНК оценки параметров уравнения.
С уровнем значимости 0,05 проверьте гипотезу b=0 (о влиянии фактора х на результат) и c=0 (о влиянии фактора z на результат).
Определите коэффициент детерминации и скорректированный коэффициент детерминации.
По критерию Фишера F с уровнем значимости 0,05 оцените качество модели в целом.
Составьте корреляционную таблицу наблюдений и вычислите частные коэффициенты корреляции.
Сравните по качеству модели заданий 1, 2 и 3.
Задание 4 Системы регрессионных уравнений
В каждом из заданий (табл.2) предлагается структурная система эконометрических уравнений, приведенная система уравнений и данные наблюдений.
Определите к какому типу относится каждое из уравнений структурной системы эконометрических уравнений (идентифицируемо, неиндентифицируемо или сверхидентифицируемо).
Опираясь на данные наблюдений и построенную на их основе приведенную систему эконометрических уравнений, проведите идентификацию параметров структурной системы.
Таблица 2 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
Структурная система:
Приведенная система:
Данные наблюдений:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
