
- •Методичні рекомендації
- •3. Завдання роботи і вихідні данні.
- •4. Порядок виконання роботи.
- •5. Підготовка до роботи.
- •Допоміжний матеріал.
- •7. Питання для контролю і самоконтролю.
- •2. Задачі роботи :
- •3. Завдання роботи і вихідні дані.
- •4. Порядок виконання роботи.
- •5. Підготовка до роботи.
- •6. Допоміжний матеріал.
- •7. Питання для контролю і самоконтролю.
- •2. Задачі роботи :
- •3. Завдання роботи і вихідні дані.
- •4. Порядок виконання роботи.
- •5. Підготовка до роботи.
- •Допоміжний матеріал.
- •7. Питання для контролю і самоконтролю.
- •2. Задачі роботи :
- •3. Завдання роботи і вихідні данні.
- •4. Порядок виконання роботи.
- •5. Підготовка до роботи.
- •6. Питання для контролю і самоконтролю.
- •Література:
- •Додатки
- •Критичні точки розподілу χ2
5. Підготовка до роботи.
Для успішного виконання лабораторної роботи студент повинен знати:
мету і зміст запропонованого завдання, порядок його виконання;
умову порядку для ідентифікації рівнянь системи одночасних рівнянь ;
алгоритм оцінювання параметрів системи одночасних рівнянь непрямим методом найменших квадратів;
як перейти від структурної форми системи одночасних регресій до приведеної і навпаки;
Для успішного виконання лабораторної роботи студент повинен вміти:
оцінювати параметри парної лінійної регресії, обчислювати коефіцієнт парної кореляції і детермінації, розраховувати значення F – критерію Фішера;
знаходити критичні значення F – критерію Фішера за статистичними таблицями;
користуватися вбудованими функціями Excel ОТРЕЗОК, НАКЛОН, КОРРЕЛ.
Для успішного виконання лабораторної роботи студент повинен підготувати заготовку електронної таблиці з вихідними даними.
6. Питання для контролю і самоконтролю.
Що таке економетричні симультативні моделі,коли вони застосовуються ?
Чи можна оцінювати параметри симультативних моделей однокроковим методом найменших квадратів ?
Що таке структурна форма симультативної моделі, її використання і властивості її параметрів ?
Що таке приведена форма симультативної моделі, її використання і властивості її параметрів ?
В чому полягає основна ідея непрямого методу найменших квадратів ?
Алгоритм непрямого методу найменших квадратів.
До яких рівнянь структурної форми можна застосовувати непрямий метод найменших квадратів ?
Література:
Основна
Лук’яненко І.Г., Краснікова Л.І., Економетрика: підручник. – К.: товариство “Знання”, КОО, 1998. – 494 с.
Наконечний С.І., Терещенко Т.О., Романюк Т.П. Економетрія: підручник. - К.: КНЕУ, 2000. - 296 с.
Толбатов Ю.А. Економетрика: підручник для студентів екон. спеціальностей вищого навчального закладу. - К.: Четверта хвиля, 1997. - 320 с.
Допоміжна
Й. Грубер. Економетрія, том 1. Вступ до множинної регресії та економетрії. - Київ: «Нічлава», 1998. – 384 с.
Й. Грубер. Економетрія, том 2. Економетричні прогнози та оптимізаційні моделі. - Київ: «Нічлава», 1999. - 296 с.
Дж. Джонстон. Эконометрические методы. - М.: Статистика, 1980. - 444 с.
Доугерти К. Введение в эконометрику. - М.: ИНФРА. - 2001. - 402 с.
Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. - М.: «Дело», 2001. - 400 с.
Наконечний С.І., Терещенко Т.О. Економетрія: Навч.-метод. посібник для самост. вивч. дисц. – К.:КНЕУ, 2001.-192 с.
Додатки
Додаток 1. Статистичні таблиці
Таблиця Д.1.1
Таблиця F-розподілу для =0,05
2
|
1 |
||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
1
|
161
|
200
|
216
|
225
|
230
|
234
|
237
|
239
|
241
|
2
|
18,5
|
19,0
|
19,2
|
19,2
|
19,3
|
19,3
|
1,94
|
19,4
|
19,4
|
3
|
10,1
|
9,55
|
9,28
|
9,12
|
9,01
|
8,94
|
8,89
|
8,85
|
8,81
|
4
|
7,71
|
6,94
|
6,59
|
6,39
|
6,26
|
6,16
|
6,09
|
6,04
|
6,00
|
5
|
6,61
|
5,79
|
5,41
|
5,19
|
5,05
|
4,95
|
4,88
|
4,82
|
4,77
|
6
|
5,99
|
5,14
|
4,76
|
4,53
|
4,39
|
4,28
|
4,21
|
4,15
|
4,10
|
7
|
5,59
|
4,74
|
4,35
|
4,12
|
3,97
|
3,87
|
3,79
|
3,73
|
3,68
|
8
|
5,32
|
4,46
|
4,07
|
3,84
|
3,69
|
3,58
|
3,50
|
3,44
|
3,39
|
9
|
5,12
|
4,26
|
3,86
|
3,63
|
3,48
|
3,37
|
3,29
|
3,23
|
3,18
|
10
|
4,96
|
4,10
|
3,71
|
3,48
|
3,33
|
3,22
|
3,14
|
3,07
|
3,02
|
11
|
4,84
|
3,98
|
3,59
|
3,36
|
3,20
|
3,09
|
3,01
|
2,95
|
2,90
|
12
|
4,75
|
3,89
|
3,49
|
3,26
|
3,11
|
3,00
|
2,91
|
2,85
|
2,80
|
13
|
4,67
|
3,81
|
3,41
|
3,18
|
3,03
|
2,92
|
2,83
|
2,77
|
2,71
|
14
|
4,60
|
3,74
|
3,34
|
3,11
|
2,96
|
2,82
|
2,76
|
2,70
|
2,65
|
15
|
4,54
|
3,68
|
3,29
|
3,06
|
2,90
|
2,79
|
2,71
|
2,64
|
2,59
|
1=m , 2=n-k , m- кількість факторів, n- кількість спостережень,
k- кількість параметрів моделі
Таблиця Д.1.2
Таблиця t-розподілу Ст’юдента
|
|
||||||
0,50
|
0,20
|
0,10
|
0,05
|
0,02
|
0,01
|
0,002
|
|
1 |
1,000 |
3,078 |
6,314 |
12,706 |
31,821 |
63,657 |
318,3 |
2
|
0,816
|
1,886
|
2,920
|
4,303
|
6,965
|
9,925
|
22,33
|
3
|
0,765
|
1,638
|
2,353
|
3,182
|
4,541
|
5,841
|
10,210
|
4
|
0,741
|
1,533
|
2,132
|
2,776
|
3,747
|
4,604
|
7,173
|
5
|
0,727
|
1,476
|
2,015
|
2,571
|
3,365
|
4,032
|
5,893
|
6
|
0,718
|
1,440
|
1,943
|
2,447
|
3,143
|
3,707
|
5,208
|
7
|
0,711
|
1,415
|
1,895
|
2,365
|
2,998
|
3,499
|
4,785
|
8
|
0,706
|
1,397
|
1,860
|
2,306
|
2,896
|
3,355
|
4,501
|
9
|
0,703
|
1,383
|
1,833
|
2,262
|
2,821
|
3,250
|
4,297
|
10
|
0,700
|
1,372
|
1,812
|
2,228
|
2,764
|
3,169
|
4,144
|
11
|
0,697
|
1,363
|
1,796
|
2,201
|
2,718
|
3,106
|
4,025
|
12
|
0,695
|
1,356
|
1,782
|
2,179
|
2,681
|
3,055
|
3,93
|
13
|
0,694
|
1,350
|
1,771
|
2,160
|
2,650
|
3,012
|
3,852
|
14
|
0,692
|
1,345
|
1,761
|
2,145
|
2,624
|
2,977
|
3,787
|
15
|
0,691
|
1,341
|
1,753
|
2,131
|
2,602
|
2,947
|
3,733
|
16
|
0,690
|
1,337
|
1,746
|
2,120
|
2,583
|
2,921
|
3,686
|
Таблиця Д.1.3