- •Министерство науки и образования российской федерации
- •Тема 1. Предмет, метод и задачи ЭконометрикИ 6
- •Тема 6. Временные ряды 112
- •Тема 7. Задачи экономического анализа, решаемые на основе эконометрических моделей 135
- •Тема 8. Системы эконометрических уравнений 167
- •Введение
- •Тема 1. Предмет, метод и задачи ЭконометрикИ.
- •1.1. Основные понятия
- •1.2. Соотношения между экономическими переменными.
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемые темы рефератов
- •Литература для самостоятельной работы
- •Интернет-ресурсы:
- •2.3. Свойства оценок мнк.
- •2.4.Регрессия по эмпирическим (выборочным) данным и теоретическая регрессия.
- •Таким образом, получено уравнение регрессии
- •2.5. Экономическая интерпретация параметров линейного уравнения регрессии.
- •2.6. Измерение и интерпретация случайной составляющей.
- •Примеры
- •Контрольные вопросы
- •Задания и задачи
- •Литература для самостоятельной работы
- •Тема 3. Линейная модель множественной регрессии
- •3.1. Отбор факторов при построении множественной регрессии.
- •3.2. Линейная регрессионная модель со многими переменными.
- •3.3. Оценка и интерпретация параметров.
- •3.4. Описание связей между макроэкономическими переменными.
- •3.5. Формирование регрессионных моделей на компьютере с помощью ппп Excel
- •3.5.1. Однофакторная регрессия.
- •3.5.2. Многофакторная регрессия.
- •Примеры
- •Контрольные вопросы
- •Задания и задачи
- •Литература для самостоятельной работы
- •Тема 4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация
- •4.1. Общие понятия
- •4.2. Мультипликативные модели регрессии и их линеаризация.
- •4.3. Гиперболическая и логарифмическая регрессии. Полиномиальная и кусочно-полиномиальная регрессия.
- •4.4. Экспоненциальная и степенная однофакторная регрессии.
- •Контрольные вопросы
- •Задания и задачи
- •Литература для самостоятельной работы
- •5.1. Доверительные интервалы для коэффициентов: реальные статистические данные
- •5.2. Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов
- •5.3. Проверка значимости параметров линейной регрессии и подбор модели с использованием f-критериев
- •5.4. Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации. Информационные критерии
- •5.6. Обобщенный метод наименьших квадратов.Метод Главных Компонент.
- •5.7.Прогнозирование.Доверительный интервал прогноза.
- •Контрольные вопросы
- •Задания и задачи
- •3. Имеются данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 2006 г.).
- •Литература для самостоятельной работы
- •6. Временные ряды.
- •6.1. Характеристики временных рядов. Выявление тренда в динамических рядах экономических показателей.
- •6.3. Статистика Дарбина-Уотсона.
- •6.4. Динамические эконометрические модели
- •6.5. Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом
- •Пример.
- •Задания и задачи
- •Литература для самостоятельной работы
- •7.Задачи экономического анализа, решаемые на основе регрессионных эконометрических моделей
- •7.1. Измерение тесноты связи между результативным и факторными признаками.
- •Контрольные вопросы
- •Задания и задачи
- •Литература для самостоятельной работы
- •8. Системы эконометрических уравнений.
- •8.1. Структура систем эконометрических уравнений
- •8.2. Проблема идентификации
- •Литература для самостоятельной работы
- •Методические рекомендации
- •1. Методические рекомендации по изучению теоретического материала.
- •2. Методические рекомендации по решению практических задач.
- •3. Методические рекомендации по выполнению контрольных работ.
- •4. Требования к критериям оценки выполнения практических заданий, контрольных работ.
- •Вопросы для подготовки к зачету
- •Контрольные задания
- •Глоссарий
- •Список рекомендуемой литературы
- •Предметный указатель
- •Приложения
Задания и задачи
1. Имеются данные по 10 фирмам, продающим компакт-диски, – объемы продаж, тыс. шт. / мес. (y), цены, руб. (x1), вложения в рекламу, тыс. руб. / мес. (x2).
|
y |
15 |
18 |
10 |
17 |
14 |
26 |
11 |
25 |
6 |
12 |
|
x1 |
80 |
100 |
90 |
75 |
120 |
85 |
100 |
70 |
120 |
75 |
|
x2 |
25 |
40 |
0 |
10 |
60 |
80 |
10 |
0 |
15 |
5 |
А)
Построить регрессионную зависимость
![]()
Б)
Проверить гипотезу о значимости
коэффициентов регрессии при уровнях
значимости
и
.
В)
Построить доверительные интервалы для
коэффициентов регрессии а0,
а1,
а2
с вероятностью
.
Г)
Вычислить множественный коэффициент
корреляции, проверить гипотезу о
значимости модели при уровнях значимости
и
.
2.
Известны данные:
– цена квартиры, x1
– общая площадь, x2–
площадь кухни.
|
y |
x1 |
x2 |
|
630 |
30 |
7 |
|
640 |
31,5 |
6,2 |
|
610 |
31,8 |
5,6 |
|
980 |
48 |
7 |
|
950 |
46 |
6 |
|
1020 |
48,8 |
7,9 |
|
920 |
45 |
5,6 |
|
1050 |
52 |
7,2 |
|
1280 |
63 |
6 |
|
1310 |
66 |
6,8 |
|
1360 |
68 |
6,5 |
|
1650 |
72 |
8 |
А)
Построить регрессионную зависимость
![]()
Б)
Проверить гипотезу о значимости
коэффициентов регрессии при уровнях
значимости
и
.
В)
Построить доверительные интервалы для
коэффициентов регрессии а0,
а1,
а2
с вероятностью
.
Г)
Вычислить множественный коэффициент
корреляции, проверить гипотезу о
значимости модели при уровнях значимости
и
.
3. Имеются данные по ценам на квартиры, тыс.руб. (y) в зависимости от общей площади, м2 (x1) и площади кухни, м2 (x2).
А)
Построить регрессионную зависимость
![]()
Б) Обосновать наличие гетероскедастичности.
В) С помощью обобщенного метода наименьших квадратов построить зависимость с учетом гетероскедастичности.
|
y |
995 |
1200 |
780 |
1150 |
750 |
1650 |
1880 |
930 |
2400 |
835 |
|
x1 |
46 |
48 |
30 |
48 |
31 |
73 |
88 |
44 |
73 |
31 |
|
x2 |
6 |
8 |
6 |
9 |
5 |
9 |
12 |
5 |
12 |
6 |
4. Имеются данные по странам за год.
|
Страна |
Душевой доход, долл., y |
Индекс человеческого развития (ИЧР),x1 |
Индекс человеческой бедности (ИЧБ),x2 |
|
ОАЭ |
1600 |
0,866 |
14,9 |
|
Таиланд |
7100 |
0,833 |
11,7 |
|
Уругвай |
6750 |
0,883 |
11,7 |
|
Ливия |
6130 |
0,801 |
18,8 |
|
Колумбия |
6110 |
0,848 |
10,7 |
|
Иордания |
4190 |
0,730 |
10,9 |
|
Египет |
3850 |
0,514 |
34,8 |
|
Марокко |
3680 |
0,566 |
41,7 |
|
Перу |
3650 |
0,717 |
22,8 |
|
Шри-Ланка |
3280 |
0,711 |
20,7 |
|
Филиппины |
2680 |
0,672 |
17,7 |
|
Боливия |
2600 |
0,589 |
22,5 |
|
Китай |
2600 |
0,626 |
17,5 |
|
Зимбабве |
2200 |
0,513 |
17,3 |
|
Пакистан |
2150 |
0,445 |
46,8 |
|
Уганда |
1370 |
0,328 |
41,3 |
|
Нигерия |
1350 |
0,393 |
41,6 |
|
Индия |
1350 |
0,446 |
36,7 |
Индекс человеческого развитияобъединяет три показателя: валовой внутренний продукт на душу населения, уровень грамотности и продолжительность жизни.
Индекс человеческой бедности определяется как средневзвешенное абсолютного (<1.5 $ на душу) и относительного (<3 $ на душу) индекса бедности.
Задание:
Постройте линейное уравнение множественной регрессии и поясните экономический смысл его параметров.
Рассчитайте частные коэффициенты эластичности.
Определите коэффициенты регрессии.
Сделайте вывод о силе связи результата и факторов.
Определите парные коэффициенты корреляции, сделайте выводы.
Дайте оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации.
Тесты
1. Значимость частных и парных коэффициентов корреляции проверяется с помощью:
а) нормального закона распределения;
б) t-критерия Стъюдента;
в) F–критерия;
г) таблицы Фишера – Иейтса.
2. В регрессионном анализе x j рассматриваются как:
а) неслучайные величины;
б) случайные величины;
в) любые величины.
3.Коэффициент регрессии изменяется в пределах от
–1 до 1,
б) 0 до 1,
в) принимает любое значение.
4.Квадратичная форма
![]()
соответствует
методу максимального правдоподобия,
б) методу наименьших квадратов,
в) методу средней связи,
г) двухшаговому методу наименьших квадратов.
5.В каких пределах изменяется коэффициент детерминации
от 0 до 1,
б) от –1 до 0,
в) от –1 до 1,
г) от 0 до 10.
6.В хорошо подобранной модели остатки должны:
иметь нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией,
б) не коррелировать друг с другом,
в) иметь экспоненциальный закон распределения,
г) хаотично разбросаны,
д) форма и вид распределения не важен.
7.Неправильный выбор функциональной формы или объясняющих переменных называется
ошибками спецификации,
б) ошибками прогноза,
в) гетероскедастичностью.
8.Коэффициент детерминации это
квадрат парного коэффициента корреляции,
б) квадрат частного коэффициента корреляции,
в) квадрат множественного коэффициента корреляции.
9.Квадрат какого коэффициента указывает долю дисперсии одной случайной величины, обусловленную вариацией другой
коэффициент детерминации,
б)парный коэффициент корреляции,
в) частный коэффициент корреляции,
г) множественный коэффициент корреляции.
10.Величина, рассчитанная по формуле
является
оценкой
коэффициента детерминации,
б) парного коэффициента корреляции,
в) частного коэффициента корреляции,
г) множественного коэффициента корреляции.
11. Выборочный коэффициент корреляции r по абсолютной величине
не превосходит единицы,
б) не превосходит нуля,
в) принимает любые значения.
12. Отметьте основные виды ошибок спецификации
отбрасывание значимой переменной,
б) добавление незначимой переменной,
в) низкое значение коэффициента детерминации,
г) выбор неправильной формы модели.
13.
Компоненты вектора
![]()
независимы между собой,
б)зависимы между собой,
в)имеют
нормальный закон распределения с нулевым
математическим ожиданием (
)
и неизвестной дисперсией
.
14. На практике при построении регрессионных моделей рекомендуется, чтобы n превышало т не менее, чем
в два раза,
б) в три раза,
в) не имеет значения.
Самостоятельная работа студентов
