Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Эконометрия.doc
Скачиваний:
10
Добавлен:
03.03.2016
Размер:
5.1 Mб
Скачать

4. Автокорреляция остатков Задание

Эконометрическая модель, которую необходимо построить, предназначена для исследования спроса на некоторый товар в зависимости от дохода.

Считая связь между спросом и доходом линейной, оценить параметры регрессионной модели «спрос-доход» обычным методом наименьших квадратов.

Проверить наличие автокорреляции остатков модели на основе теста Дарбина-Уотсона.

Оценить параметры регрессионной модели «спрос-доход» обобщенным методом наименьших квадратов.

Выполнить статистический и содержательный (экономический) анализ построенной эконометрической модели.

Все вычисления выполнить с использованием средств пакета обработки электронных таблиц MS Excel.

Задание выполняется в следующей последовательности.

1.На основе массива исходных статистических данных построить парную линейную регрессионную модель обычным методом наименьших квадратов, предположив, что остатки этой модели не коррелированы. Для этого воспользоваться инструментомАнализа Данных/Регрессияи по полученным результатам регрессионного анализа:

  • на основе критерия Фишера с надежностью 0,95 оценить адекватность модели статистическим данным;

  • используя Т-тест Стьюдента с надежностью 0,95 оценить значимость оценок параметров модели;

  • выполнить графический анализ остатков на наличие их автокорреляции.

2.На основе теста Дарбина-Уотсона при уровне значимости 0,05 проверить остатки модели, оцененной по исходным данным обычным МНК, на наличие автокорреляции.

3.Оценить параметры модели обобщенным методом наименьших квадратов (методом Эйткена).

4.На основе теста Дарбина-Уотсона при уровне значимости 0,05 проверить остатки модели, оцененной методом Эйткена, на наличие автокорреляции.

5.Проанализировать статистическую значимость оценок параметров модели, параметры которой оценены обобщенным методом наименьших квадратов (методом Эйткена):

  • рассчитать несмещенную оценку остаточной (необъясненной) дисперсии;

  • построить матрицу ковариаций вектора оценок параметров модели, диагональные элементы которой являются оценками дисперсии оценок параметров модели;

  • используя Т-тест Стьюдента с надежностью 0,95 оценить значимость оценок параметров модели;

  • построить 95%-доверительные интервалы для параметров модели.

6.На основе полученных результатов выполнить экономико-математический анализ характеристик эконометрической модели.

Варианты исходных данных приведены в табл.5.1-5.2.

Таблица 5.1 – Показатель Y (объем спроса на товар, тыс.у.е.)

Номер

наблюдения

Номер варианта

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

1

1,2

7,5

60,5

10,2

2,1

178,5

4,2

10,1

15,2

2,5

35,8

10,5

1,0

7,2

6,6

2

1,6

7,8

65,8

10,9

2,3

195,5

4,6

11,1

16,7

2,8

38,5

15,5

1,1

9,2

6,4

3

1,7

8,6

69,6

11,0

2,7

229,5

5,4

12,3

18,5

3,1

43,6

21,5

1,4

11,6

7,4

4

2,0

8,8

75,1

12,5

2,9

246,5

5,8

15,2

22,8

3,8

53,0

36,0

1,5

13,4

6,7

5

2,1

9,0

82,0

13,1

3,1

263,5

6,2

15,8

23,7

7,0

55,5

39,0

1,8

13,4

7,3

6

2,2

9,6

84,2

13,5

3,3

280,5

6,6

17,2

25,8

4,3

60,1

46,0

2,1

14,8

9,3

7

2,6

9,8

89,3

13,8

3,5

297,5

7,0

18,1

27,2

4,5

63,3

50,5

2,3

15,4

9,8

8

2,8

10,6

95,1

15,2

4,0

340,0

8,0

19,2

28,8

4,8

67,8

56,0

2,5

15,8

8,7

9

3,5

11,9

95,6

16,6

4,2

357,0

8,4

19,8

29,7

5,0

69,2

59,0

3,2

16,2

8,4

10

3,6

-

101,2

16,9

5,3

450,5

10,6

20,2

30,3

5,1

70,0

-

3,4

16,5

9,3

11

3,9

-

-

17,9

5,8

-

11,6

21,1

-

5,3

73,9

-

-

17,0

9,5

12

5,0

-

-

19,0

7,0

-

14,0

22,6

-

-

79,1

-

-

17,1

9,5

13

7,0

-

-

-

7,6

-

-

25,4

-

-

88,9

-

-

18,0

9,9

14

-

-

-

-

4,9

-

-

28,1

-

-

-

-

-

-

10,1

15

-

-

-

-

-

-

-

29,5

-

-

-

-

-

-

11,0

Продолжение таблицы 5.1

Номер

наблюдения

Номер варианта

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

1

10,2

56,2

1,2

10,3

25,3

100,2

55,1

155,3

19,6

105,0

4,9

23,0

14,2

8,0

1,4

2

10,6

58,6

1,6

11,6

30,6

112,5

61,3

173,8

25,5

109,2

5,3

23,4

16,8

11,2

1,7

3

11,0

60,0

1,7

16,8

32,5

118,2

64,1

182,3

32,6

117,6

6,2

24,3

19,2

14,0

1,9

4

11,1

64,3

1,9

17,0

36,2

131,5

70,8

202,3

49,7

121,8

6,6

24,7

22,1

17,5

2,2

5

11,6

66,2

2,5

19,9

38,0

138,0

74,0

212,0

53,2

123,9

6,8

24,9

22,9

18,5

2,3

6

12,1

68,3

2,6

21,1

40,2

150,2

80,1

230,3

61,5

147,0

9,1

27,2

26,5

22,8

2,7

7

12,2

69,0

2,9

22,4

41,6

162,8

86,4

249,2

66,8

157,5

10,2

28,3

29,2

26,0

2,9

8

12,8

72,1

3,0

25,3

48,3

169,2

89,6

258,8

73,3

172,2

11,6

29,7

31,5

28,8

3,2

9

12,9

74,3

3,5

26,8

50,5

180,1

95,1

275,2

76,8

178,5

12,3

30,4

33,6

31,3

3,4

10

13,9

-

3,9

27,3

52,6

190,9

100,5

291,4

79,2

191,1

13,5

31,6

33,9

31,7

3,4

11

14,5

-

4,2

30,0

59,3

198,6

104,3

302,9

84,5

193,2

-

31,8

36,5

-

3,7

12

15,2

-

4,9

-

60,0

-

109,5

318,4

93,3

207,9

-

-

38,1

-

3,8

13

-

-

5,0

-

65,3

-

-

330,4

109,9

-

-

-

39,8

-

4,0

14

-

-

5,2

-

68,3

-

-

346,0

125,8

-

-

-

-

-

4,0

15

-

-

-

-

70,1

-

-

-

-

-

-

-

-

-

4,5

Таблица 5.2 – Фактор (доход, у.е.)

Номер

наблюдения

Номер варианта

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

1

2,3

25,0

12,0

99,2

16,0

59,1

31,0

25,0

22,6

38,0

42,4

25,9

101

4,5

65

2

2,9

30,2

13,8

110,6

18,5

65,9

35,5

28,8

25,0

41,2

46,6

36,2

118

5,2

71

3

3,6

36,8

14,0

110,7

22,0

75,5

40,9

31,8

28,7

45,1

51,7

52,6

128

6,0

74

4

3,9

36,9

15,5

120,9

22,8

83,2

43,1

37,0

33,2

57,9

63,8

85,4

154

5,6

91

5

4,5

37,6

16,6

135,2

25,3

87,0

46,8

39,7

35,9

59,8

66,4

99,6

165

5,7

92

6

5,0

40,3

17,2

140,2

26,0

94,5

49,1

43,8

38,1

63,5

72,2

100,4

214

6,6

93

7

5,1

40,5

17,6

140,6

28,6

99,9

51,5

45,0

40,5

66,9

76,0

129,2

262

5,9

99

8

5,2

41,6

18,5

149,2

31,2

112,3

60,8

48,6

43,6

73,0

80,6

131,4

241

6,2

105

9

6,8

43,2

19,1

155,3

34,3

118,0

63,5

49,1

44,8

75,3

83,2

145,6

314

7,0

110

10

8,0

-

20,3

170,3

40,9

150,9

79,0

50,2

45,5

75,8

84,8

-

320

6,4

115

11

9,0

-

-

175,2

48,2

-

87,5

52,9

-

79,0

88,2

-

-

6,9

120

12

9,5

-

-

199,2

54,6

-

105,1

56,5

-

-

94,5

-

-

7,4

125

13

15,0

-

-

-

61,2

-

-

63,2

-

-

106,1

-

-

7,8

126

14

-

-

-

-

62,8

-

-

70,1

-

-

-

-

-

-

130

15

-

-

-

-

-

-

-

73,9

-

-

-

-

-

-

142

Продолжение таблицы 5.2

Номер

наблюдения

Номер варианта

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

1

70,1

28,0

25,6

50,2

50

21,0

89,2

5,1

138

11,5

5,5

160

55

70,4

27,4

2

71,3

30,1

30,1

59,6

55

21,5

92,0

5,9

170

11,9

6,9

165

65

102,4

35,6

3

75,0

30,2

35,5

70,6

70

22,6

100,6

6,5

224

12,8

7,4

168

78

128,4

37,4

4

80,1

31,2

36,3

85,3

70

27,3

114,2

6,6

349

13,2

7,5

176

89

152,7

43,2

5

81,2

33,2

51,2

92,3

75

27,6

119,4

7,5

382

13,4

8,9

178

92

169,3

47,8

6

85,6

34,1

51,3

100,3

80

31,0

120,2

7,9

420

13,7

10,0

180

103

200,2

54,0

7

90,0

35,0

60,5

115,6

86

33,6

139,2

8,0

487

14,8

11,2

198

110

231,4

59,4

8

90,5

35,5

62,0

119,6

90

33,9

145,4

8,6

511

16,2

13,5

206

129

255,2

61,0

9

94,6

37,8

68,5

140,3

100

38,0

150,1

9,1

547

18,9

14,9

212

138

289,9

65,2

10

95,0

-

78,5

150,3

110

39,2

165,7

9,8

564

19,1

16,8

229

134

285,1

68,8

11

100,2

-

81,3

151,2

120

39,6

166,9

10,1

581

19,1

-

226

142

-

71,0

12

106,8

-

90,6

-

120

-

173,1

10,8

653

21,8

-

-

162

-

77,2

13

-

-

98,2

-

125

-

-

11,0

760

-

-

-

169

-

79,6

14

-

-

105,6

-

140

-

-

11,3

888

-

-

-

-

-

80,0

15

-

-

-

-

150

-

-

-

-

-

-

-

-

-

91,4