МУ Эконометрика 1477
.pdf71
Окончание табл. 43
№ п/п |
Цена, тыс. |
Расстояние от |
Площадь дома, |
Площадь |
|
USD |
кольцевой авто- |
м2 |
участка, |
|
|
дороги, км |
|
сотки |
N |
Price |
Dist |
house |
area |
39 |
95 |
45 |
370 |
15 |
40 |
120 |
20 |
300 |
24 |
41 |
16,5 |
60 |
78 |
8,5 |
42 |
25 |
50 |
80 |
10 |
43 |
20 |
25 |
65 |
6 |
44 |
20 |
45 |
90 |
6 |
45 |
100 |
7 |
600 |
15 |
46 |
25 |
33 |
85 |
11 |
47 |
50 |
85 |
100 |
10 |
48 |
8,5 |
50 |
22 |
14 |
49 |
16,5 |
51 |
60 |
8 |
50 |
320 |
0,5 |
300 |
15 |
Задания:
1.Постройте парные корреляционные поля зависимой и объясняющих переменных.
2.Предложите наилучшую, на ваш взгляд, модель, описывающую зависимость цены коттеджа от остальных параметров,
учитывая такие факторы, как t-статистики, коэффициент детерминации R2, F-статистику и другие известные вам характеристики модели. Рассмотрите линейную, полулогарифмическую, логарифмическую модели.
3.Для рассмотренных моделей проверьте известные вам гипотезы (гипотезы о равенстве отдельных коэффициентов нулю, о значимости уравнения в целом и др.).
4.Для каждой модели дайте интерпретацию коэффициентов.
5.Для наилучшей, по вашему мнению, модели выполните не менее 3 тестов на обнаружение гетероскедастичности. В случае обнаружения гетероскедастичности, определите причину ее возникновения.
6.Осуществите, если это необходимо, коррекцию Уайта. Проведите сравнительный анализ полученных результатов.
7.Если вы смогли обнаружить присутствие гетероскедастичности и определить ее вид, оцените модель с помощью взвешенного метода наименьших квадратов.
8.Предложите наилучшую, на ваш взгляд, модель, описывающую зависимость цены коттеджей от остальных параметров.
72
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1.Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики /С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян – М.: ЮНИТИ, 1998. – 1022 с.
2.Акулич, И. Л. Математические методы и компьютерные техно-
логии решения оптимизационных задач /И. Л. Акулич, В. Ф. Стрельчонок, - Рига, 2000.
3.Доугерти, К. Введение в эконометрику Пер. с англ. /К. Доугер-
ти: М.: ИНФРА-М, 1996. 416 с.
4.Елисеева, И.И. Эконометрика: учебник /И.И. Елисеева. – М.: Финансы и статистика, 2002.
5.Елисеева, И.И. Общая теория статистики: учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; под ред. чл.-кор. РАН И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 1995. - 368 с.
6.Князевский, В.С. Анализ временных рядов и прогнозирование: учеб. пособие /В.С. Князевский, И.В. Житников – Ростов-н/Д:
РГЭА, 199 8. – 161 с.
7.Куликов, Ю.Г. Экономико-математические методы и модели
/Ю.Г. Куликов. - М.: МПСИ, 2000. - 96 с.
8.Кремер, Н.Ш. Эконометрика: учебник для вузов /Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 311 с.
9.Лева, О.В. Эконометрика: учеб. пособие/О.В. Лева. – Белгород: Изд-во БелГТАСМ, 2002. – 80 с.
10.Магнус, Я.Р. Эконометрика: начальный курс /Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий – М.: Дело, 2000. – 400 с.
11.Минюк, С.А. Математические методы и модели в экономике /С.А. Минюк. - М.: ТетраСистемс, 2002. - 432 с.
12.Практикум по эконометрике: учеб. пособие /И.И. Елисеева. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 192 с.
13.Федосеев, В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели /В.В.Федосеев. - М.: ЮНИТИ, 1999. - 391 c.
14.Greene W.H. Econometric analysis, Prentice Hall, 4th Edition, 2000 /Greene W.H. – 1004 p.
15.Verbeek M. A Guide to Modern Econometrics, Wiley, 2000 /Verbeek M. – 400 p.
73 |
|
ОГЛАВЛЕНИЕ |
|
Введение..................................................................................................... |
1 |
1. Методы и модели анализа и прогнозирования экономических |
|
процессов с использованием временных рядов........................................ |
5 |
1.1. Основные понятия и определения ................................................. |
5 |
1.2. Требования к исходной информации............................................. |
8 |
1.3. Этапы построения прогноза по временным рядам........................ |
8 |
1.4. Типичный пример анализа и прогнозирования экономических
процессов с использованием временных рядов................................. |
10 |
2. Использование эконометрического пакета EViews для моделирования
временного ряда....................................................................................... |
25 |
2.1. Знакомство с пакетом Eviews....................................................... |
25 |
2.2. Применение Eviews при построении и анализе линейной
однофакторной модели регрессии...................................................... |
32 |
2.3. Применение Eviews при построении и анализе многофакторной
модели регрессии................................................................................ |
37 |
2.4. Выявление гетероскедастичности и автокорреляции в модели.. |
38 |
3. Моделирование процессов типа ARIMA(p, d, q).................................. |
40 |
3.1. Авторегрессионные модели порядка р – AR(p)........................... |
40 |
3.2. Модели скользящего среднего порядка q – MA(q)...................... |
45 |
3.3. Смешенные модели авторегрессии и скользящего среднего
порядка (p, q) – ARMA(p, q)............................................................... |
46 |
3.4. Прогнозирование при помощи моделей ARMA(p, q)................... |
46 |
4. Задания для лабораторных работ......................................................... |
50 |
Лабораторная работа № 1................................................................... |
50 |
Лабораторная работа № 2................................................................... |
54 |
Лабораторная работа № 3................................................................... |
61 |
Задания для самостоятельной работы................................................ |
64 |
Библиографический список..................................................................... |
72 |