Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Практикум по эконометрике.doc
Скачиваний:
161
Добавлен:
10.02.2015
Размер:
2.97 Mб
Скачать

125

Казанский (приволжский) федеральный унивеситет

НАбережночелнинский филиал

Е.Я. Балашова, Д.Ф. Федоров

Эконометрика

Учебное пособие

Набережные Челны

2010

Рецензенты:

С.В. Мокичев – докт.экон.наук, профессор;

Л.К. Астафьева – канд.физ-мат.наук, профессор.

Федоров Д.Ф. Эконометрика: учебное пособие / Е.Я. Балашова, Д.Ф. Федоров. – Набережные Челны: Изд-во, 2010.

Учебное пособие содержит последовательное изложение методов количественного анализа и моделирования экономических процессов, а также краткие методические указания по решению типовых практических задач, в том числе с помощью пакета прикладных программ MS Excel.

Пособие предназначено для студентов экономических специальностей, а также для тех, кто изучает эту дисциплину самостоятельно.

Содержание

Содержание 3

Предисловие 4

Введение 5

1. Парная регрессия и корреляция 10

1.1. Линейная модель парной регрессии и корреляции 15

1.2. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация 18

1.4. Показатели качества уравнения парной регрессии 19

1.2. Решение типовых задач 26

1.3. Упражнения и задачи 33

2. Множественная регрессия 36

2.1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии 37

2.2. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок на основе МНК 39

2.3. Стандартные ошибки коэффициентов уравнений множественной линейной регрессии 45

2.4. Проверка общего качества уравнения регрессии 48

2.5. Оценка общего качества уравнения множественной регрессии 49

2.6. Решение типовых задач 51

2.7. Упражнения и задачи 60

3. Автокорреляция 64

3.1. Понятие автокорреляции. Методы ее обнаружения и устранения 64

3.1. Решение типовых задач 67

3.2. Упражнения и задачи 70

4. Гетероскедастичность 71

4.1. Суть гетероскедастичности 71

5.2. Методы обнаружения гетероскедастичности 71

4.3. Смягчение проблемы гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов 73

4.4. Решение типовых задач 75

4.5. Упражнения и задачи 77

5. Мультиколлинеарность 78

5.1. Понятие мультиколлинеарности. Способы ее обнаружения и методы устранения 78

5.2. Решение типовых задач 80

5.3. Упражнения и задачи 88

6. Фиктивные переменные в регрессионных моделях 88

6.1. Необходимость использования в моделях фиктивных переменных 88

6.2. ANCOVA – модель 89

6.3. Решение типовых задач 89

6.4. Упражнения и задачи 91

7. Контрольные задания 92

7.1. Парная линейная регрессия 92

7.2. Множественная линейная регрессия 95

8. Тестовые вопросы 104

Литература 124

Предисловие

Экономист, не владеющий методами эконометрики, не может эффективно работать аналитиком. Менеджер, не понимающий значение этих методов, обречен на принятие ошибочных решений.

Курс «Эконометрика» включен в учебный план специальности 080507.65 – «Менеджмент организации», 080504 – «Государственное муниципальное управление» и связывает экономическую теорию, прикладные экономические исследования и практику. Благодаря эконометрике осуществляется обмен информацией между этими взаимодополняющими областями, происходит взаимное обогащение и взаимное развитие теории и практики.

Эконометрика дает методы экономических измерений, а также методы оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. При этом экономические зависимости выражаются в виде математических соотношений, а затем проверяются эмпирически на достоверность статистическими методами.

Пособие содержит курс лекций по основным разделам эконометрики: парная и множественная регрессия, решения типовых задач по указанным разделам.

По всем разделам представлены тесты и варианты контрольных работ. Для выполнения контрольных заданий по 31 вариантам рассмотрены типовые задачи.

Учебное пособие предназначено для студентов дневной формы обучения, но может быть полезно студентам заочной и дистанционной форм обучения для самостоятельного изучения дисциплины.

Учебный материал пособия условно разбит на две части. В первой части рассмотрены модели парной регрессии. Во второй части достаточно подробно разбирается модель множественной линейной регрессии.