Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ек-ка студент.doc
Скачиваний:
80
Добавлен:
22.03.2015
Размер:
683.52 Кб
Скачать

Тема 3: Нелінійні економетричні моделі

Нелінійні моделі:

*поліноміальні,

* гіперболічні,

*показникові моделі.

Виробнича функція Кобба-Дугласа.

Лінеаризація нелінійних моделей.

Оцінка параметрів лінеаризованої моделі МНК.

Приклади застосування нелінійних функцій в економіці.

Тема 4. Фіктивні змінні в економетричних моделях

Врахування якісних факторів в лінійних економетричних моделях за допомогою фіктивних змінних.

Моделі з фіктивними незалежними змінними:

  • моделі, що містять тільки якісні незалежні змінні;

  • моделі в яких незалежні змінні носять як якісний так і кількісний характер.

Тема 5. Мультиколінеарність

Моделі з порушенням передумов використання МНК: мультиколінеарність.

Мультиколінеарність: її суть та наслідки.

Тестування наявності мультиколінеарності в моделі. Алгоритм Фаррара-Глобера.

Методи усунення мультиколінеарності.

Тема 6. Автокореляція залишків

Моделі з порушенням передумов використання МНК: автокореляція залишків.

Суть та наслідки автокореляції залишків.

Методи виявлення автокореляції залишків в моделі.

Методи знаходження оцінок параметрів моделі з автокорельованими залишками.

Тема 7. Гетероскедастичність залишків

Моделі з порушенням передумов використання МНК: гетероскедастичність залишків.

Гетероскедастичність, її суть та наслідки.

Тестування наявності гетероскедастичності стохастичної складової моделі.

Методи оцінювання параметрів моделі з гетероскедастичними залишками.

Приклади типових завдань

1. Розрахувати економетричну модель парної регресії між факторамиХіУ:

Ŷ = ǎ0 + ǎ1·х.Охарактеризувати економічний зміст оцінок параметрів моделіǎ0 , ǎ1.

  • Розрахувати за нею прогнозоване значення залежного фактора Упр

  • Побудувати графік моделі парної регресії в кореляційному полі – “хмарі розсіювання”.

  • Розрахувати коефіцієнт детермінації R2 і коефіцієнт кореляціїR. . Який зміст цих коефіцієнтів ?

  • Оцінити якість отриманої моделі за F-, t – критеріями з рівнем значущості α = 0,05.

.

у

60

61

59

58

62

63

65

60

68

70

х

30

35

33

34

36

38

40

41

45

45


Х – витрати на маркетинг, (тис. грн..),У– прибуток , (млн. грн.).

2. В результаті дослідження чинників економічного зростання побудовано таку модель (обсяг вибірки – 73 країни):

Y = 1,4 – 0,52X+ 0,17 X+ 11,16 X– 0,38 X– 4,75 X+ и,

(5,9) (4,34) (3,91) (0,79) (2,7)

де Y – темп росту середнього значення ВВП на душу населення у % до базового періоду;

X– реальні середні значення ВВП на душу населення, %;

X бюджетний дефіцит у % до ВВП;

X обсяг інвестицій, % до ВВП;

X4 зовнішній борг, % до ВВП;

X – рівень інфляції, %.

В дужках вказані спостережувані значення t-критерія. Відомий також коефіцієнт детермінації R2= 0,78.

  1. Перевірити загальну якість даної моделі.

  2. Перевірити значущість параметрів моделі при рівні значущості  = 0,05 та записати, враховуючи зроблені висновки, теоретичну модель.

  3. Побудувати довірчі інтервали для параметрів теоретичної моделі при рівні надійності  = 0,95.

  4. Визначити частинні коефіцієнти еластичності.

5) Охарактеризувати економічний зміст оцінок параметрів моделі ǎ0 , ǎ1.

3. Побудовано модель залежності середньомісячної ринкової ціни акцій підприємства (Y, грн./акція) від обсягу сплачених дивідендів на акцію (Х1, грн./місяць) та обсягу коштів, спрямованих підприємством на розширення виробництва (Х2, сотні тис. грн. /місяць):

yi = 2,4 + 1,6 хi1 + 0,9 хi2 + еi.

Відомо також, що =10,5, ,n = 20.

1) Охарактеризувати економічний зміст оцінок параметрів моделі ǎ0 , ǎ1.

2) Побудувати точковий та інтервальні прогнози для залежної змінної, якщо хпр.1 = 10, хпр.2 = 2, а рівень надійності  = 0,95.

4. Розрахована регресійна модель залежності прибутку (У) від інвестицій (Х1), основного фонду виробництва ( Х2 ), фонду робочого часу (Х3) за 20 спостереженнями:

0,140967

-0,41125

0,882323

-21,1336

0,076457

0,289052

0,215299

9,011057

0,973764

1,188204

# н/д

# н/д

148,4617

12

# н/д

# н/д

628,808

16,94196

# н/д

# н/д

.

1. Перевірити загальну якість даної моделі.

2. Перевірити значущість параметрів моделі при рівні значущості  = 0,05 та записати, враховуючи зроблені висновки, теоретичну модель.

3. Побудувати довірчі інтервали для параметрів теоретичної моделі.

4. Визначити частинні коефіцієнти еластичності.

5. Охарактеризувати економічний зміст оцінок параметрів моделі ǎ0 , ǎ1.

5 . Аналізується прибуток підприємства Y (млн.$) в залежності від витрат на рекламу Х (млн.$). За спостереженнями на протязі 9 років отримані наступні дані:

Y

5

7

13

15

20

25

22

20

17

X

0,8

1

1,8

2,5

4

5,7

7,5

8,3

8,8

1) Побудуйте кореляційне поле і висуньте гіпотезу, щодо виду залежності між показниками.

2) Оцініть за МНК параметри лінійної регресії Y = .

3) Оцініть якість побудованої регресії.

4) Знайдіть за допомогою МНК оцінки параметрів квадратичної регресії Y = .

5) Оцініть якість побудованої моделі. Яку з моделей варто обрати для подальшого дослідження?

6. Для двох видів продукції А і В моделі залежності питомих постійних витрат від об’єму випущеної продукції мають вигляд: YА = 80 + 0,7х, YВ= 40

1) Визначити коефіцієнти еластичності по кожному виду продукції та пояснити їх зміст.

2) Порівняти еластичність затрат для обох видів продукції при х =1000.

3) Визначити, яким повинен бути об’єм випущеної продукції, щоб коефіцієнти еластичності для продукції А та В стали рівними.

7. Нехай Y = , де С – фіктивна змінна, що відображає стать суб’єкта дослідження (С=0 для жінок і С =1 для чоловіків).

Середнє значення змінної Y для 15 чоловіків дорівнює 5, для 25 жінок – 3. При цьому відомо, що дисперсія залишків становить 64.

Визначте оцінку коефіцієнтів та.

8. При аналізі залежності заробітної плати (S) 70 співробітників фірми (45 чоловіків і 25 жінок) від стажу роботи (Т) на фірмі отримані наступні регресійні моделі:

S = 50+ 0,12 Т, R2 = 0,63, t = (5,23) (9,35).

S = 30 + 0,092 T + 25D, R2 = 0,72, t = (4,63) (4,3) (6,23).

S = 25 + 0,078 T+32D + 0,07T ·D, R2 = 0,912, t = (3,07) (3,73) (2,93) (1,98)

де D - фіктивна змінна, що відображає стать співробітника.

а) Яка з регресій (1 або 2), (2 або 3) з вашого погляду є більш раціональною?

б) Які похибки при виборі регресії 1 допускаються?

в) Поясніть зміст кожного з коефіцієнтів у рівнянні ре­гресії.

г) Якою буде середня зарплата співробітника – чоловіка і жінки зiстажем роботи у 15 років?

9. В нижченаведеній таблиці Y – місячний обсяг попиту на товари першої необхідності сім’ї з трьох чоловік (ум.гр.од.), Х – місячний рівень доходу сім’ї (ум.гр.од.):

Х

2,5

1,4

0,9

2,7

1,8

2,2

2,4

1,9

1,6

1,2

Y

0,8

1,1

0,7

0,9

1,0

1,2

0,9

0,6

0,7

0,5

Перевірити, яка з моделей краще наближає емпіричні дані: лінійна, степенева чи гіперболічна. Перевірити статистичну значущість зв’язку в кожній з цих моделей.

10.. За даними 15 років побудовані два рівняння регресії:

1) Y = 3,435 - 0,5145Х+ ε, R2 = 0,6748; t = ( 20,5 ) ( 4.3)

2) 1n Y = 0,851 - 0,2514Х + ε, R2 = 0,7785, t = (43,6) (5,2)

де Y - щоденне середньодушове споживання кави (у чашках 100г),

X - середньорічна ціна кави ( грн/кг).

а) Проаналізуйте коефіцієнти кожної з моделей.

б) Чи можна за визначеними моделями визначити, чи є попит на каву еластичним?

в) Яка модель, з вашого погляду, є переважнішою? Чи можна обґрунтувати висновок за коефіцієнтами детермінації?

11. Для 3-х пояснюючих змінних обчислено кореляційну матрицюr. Чи існує в масиві змінних мультиколінеарність? За оберненою до неї матрицею оцінити попарну мультиколінеарність змінних для 15 спостережень і 95% надійності:

12. Відомі дані щодо місячного обсягу прибутку 15 підприємств галузі – Х (млн.грн), та обсягу дивідендів, сплачених цими підприємствами за місяць – Y (млн.грн):

Х

3

5

8

10

12

14

7

6

9

10

5

7

4

12

15

18

Y

0,2

1,2

4,0

1,5

2,0

3,5

0,8

2,2

1,4

5,0

2,1

1,8

2,3

8

1,6

10

Побудувати модель парної лінійної регресії. Перевірити за тестом Гельдфельда-Квандта, Спірмена чи виконується умова гомоскедастичності залишків.

13. Обчислити коефіцієнт автокореляції залишків першого порядку:

-0,58

-0,97

-0,02

0,04

-0,02

0,31

-0,25

0,86

-0,42

0,37

0,68

Зробити висновки щодо наявності автокореляції за критерієм Дарбіна-Уотсона.