- •Компьютерные технологии решения эконометрических задач
- •Оглавление
- •Глава V. Временные ряды ……………………..……………………………….. 84
- •Предисловие
- •Глава I парная линейная регрессия
- •1.1. Основные теоретические сведения
- •Реализация задания на компьютере с помощью ппп Ехсеl
- •Вариант 1.2
- •Вариант 1.3
- •Вариант 1.4
- •Контрольные задания
- •Вариант 1.1
- •Вариант 1.5
- •Вариант 2.1
- •Вариант 2.2
- •Вариант 2.3
- •Вариант 2.4
- •Вариант 2.5
- •Вариант 3.1
- •Вариант 3.2
- •Вариант 3.3
- •Вариант 3.4
- •Вариант 3.5
- •Вариант 4.1 (Центральный регион)
- •Вариант 4.2 (Волго-Вятский регион)
- •Вариант 4.3 (Поволжский регион)
- •Вариант 4.4 (Северный и Северозападный регионы)
- •Вариант 4.5 (Дальневосточный регион)
- •Вариант 5.1 (Центральный регион)
- •Вариант 5.2 (Волго-Вятский регион)
- •Вариант 5.3 (Поволжский регион)
- •Вариант 5.4 (Северный и Северозападный регионы)
- •Вариант 5.5 (Дальневосточный регион)
- •Вариант 6.1 (Центральный регион)
- •Вариант 6.2 (Волго-Вятский регион)
- •Вариант 6.3 (Поволжский регион)
- •Вариант 6.4 (Северный и Северозападный регионы)
- •Вариант 6.5 (Дальневосточный регион)
- •Вариант 7.1 (Центральный регион)
- •Вариант 7.2 (Волго-Вятский регион)
- •Вариант 7.3 (Поволжский регион)
- •Вариант 7.4 (Северный и Северозападный регионы)
- •Вариант 7.5 (Дальневосточный регион)
- •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
- •Глава II множественная линейная регрессии
- •2.1. Основные теоретические сведения
- •Для проверки статистической значимости коэффициентов регрессии используется случайная величина
- •2.2. Реализация задания на компьютере с помощью ппп Ехсеl
- •Контрольные задания
- •Вариант 1.1
- •Вариант 1.2
- •Вариант 1.3
- •Вариант 1.4
- •Вариант 1.5
- •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
- •Глава III нелинейная регрессия
- •3.1. Основные теоретические сведения
- •3.2. Реализация задания на компьютере с помощью ппп Excel
- •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
- •Глава IV нарушение предпосылок мнк и их корректировка
- •4.1. Основные теоретические сведения
- •Гетероскедастичность
- •Автокорреляция.
- •Мультиколлинеарность.
- •4.2. Реализация задания на компьютере с помощью ппп Ехсеl
- •4.2.1. Проверка наличия гетероскедастичности
- •4.2.2. Проверка наличия мультиколлинеарности
- •4.2.3. Проверка наличия автокорреляции
- •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
- •Глава V временные ряды
- •5.1. Основные теоретические сведения
- •5.1.1. Основные понятия и определения
- •Этапы построения прогноза по временным рядам
- •5.2. Реализация задания на компьютере с помощью ппп Ехсеl
- •Контрольные задания
- •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
- •Литература
- •Приложения
- •Ссылки и массивы
Ссылки и массивы
ИНДЕКС (массив; номер_строки; номер_столбца).
Возвращает значение указанной ячейки или массив значений в аргументе массив.
ЧСТРОК (массив).
Возвращает количество строк в ссылке или массиве.
Массив - это массив, формула массива или ссылка на интервал ячеек, для которого определяется число строк.
ТРАНСП (массив).
Возвращает вертикальный диапазон ячеек в виде горизонтального и наоборот.
Массив — это транспонируемый массив или диапазон ячеек на рабочем листе. Транспонирование массива заключается в том, что первая строка массива становится первым столбцом нового массива, вторая строка массива становится вторым столбцом нового массива и так далее.
Приложение 2
Распределение Дарбина-Уотсона
Критические точки d1 и du при уровне значимости = 0,05 (n – объем выборки, m – число факторов в уравнении регрессии)
n |
m=1 |
m=2 |
m=3 |
m=4 |
m=5 |
|||||
d1 |
du |
d1 |
du |
d1 |
du |
d1 |
du |
d1 |
du |
|
6 |
0,61 |
1,40 |
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
0,70 |
1,36 |
0,47 |
1,90 |
|
|
|
|
|
|
8 |
0,76 |
1,33 |
0,36 |
1,78 |
0,37 |
2,29 |
|
|
|
|
9 |
0,82 |
1,32 |
0,63 |
1,70 |
0,44 |
2,13 |
0,30 |
2,39 |
|
|
10 |
0,88 |
1,32 |
0,70 |
1,64 |
0,53 |
2,02 |
0,38 |
2,41 |
0,24 |
2,82 |
11 |
0,93 |
1,32 |
0,66 |
1,60 |
0,60 |
1,93 |
0,44 |
2,28 |
0,32 |
2,65 |
12 |
0,97 |
1,33 |
0,81 |
1,58 |
0,66 |
1,86 |
0,51 |
2,18 |
0,38 |
2,51 |
13 |
1,01 |
1,34 |
0,86 |
1,56 |
0,72 |
1,82 |
0,57 |
2,09 |
0,45 |
2,39 |
14 |
1,05 |
1,33 |
0,91 |
1,55 |
0,77 |
1,78 |
0,63 |
2,03 |
0,51 |
2,30 |
15 |
1,08 |
1,36 |
0,95 |
1,54 |
0,82 |
1,75 |
0,69 |
1,97 |
0,56 |
2,21 |
16 |
1,1 |
1,37 |
0,98 |
1,54 |
0,86 |
1,73 |
0,74 |
1,93 |
0,62 |
2,15 |
17 |
1,13 |
1,38 |
1,02 |
1,54 |
0,90 |
1,71 |
0,78 |
1,90 |
0,67 |
2,10 |
18 |
1,16 |
1,39 |
1,05 |
1,53 |
0,93 |
1,69 |
0,82 |
1,87 |
0,71 |
2,06 |
19 |
1,18 |
1,40 |
1,08 |
1,53 |
0,97 |
1,68 |
0,86 |
1,85 |
0,75 |
2,02 |
20 |
1,20 |
1,41 |
1,10 |
1,54 |
1,00 |
1,68 |
0,90 |
1,83 |
0,79 |
1,99 |
21 |
1,22 |
1,42 |
1,13 |
1,54 |
1,03 |
1,67 |
0,93 |
1,81 |
0,83 |
1,96 |
22 |
1,24 |
1,43 |
1,15 |
1,54 |
1,05 |
1,66 |
0,96 |
1,80 |
0,86 |
1,94 |
23 |
1,26 |
1,44 |
1,17 |
1,54 |
1,08 |
1,66 |
0,99 |
1,79 |
0,90 |
1,92 |
24 |
1,27 |
1,45 |
1,19 |
1,55 |
1,10 |
1,66 |
1,01 |
1,78 |
0,93 |
1,90 |
25 |
1,29 |
1,45 |
1,21 |
1,55 |
1,12 |
1,66 |
1,04 |
1,77 |
0,95 |
1,89 |
26 |
1,30 |
1,46 |
1,22 |
1,55 |
1,14 |
1,65 |
1,06 |
1,76 |
0,98 |
1,88 |
27 |
1,32 |
1,47 |
1,24 |
1,56 |
1,16 |
1,65 |
1,08 |
1,76 |
1,01 |
1,86 |
28 |
1,33 |
1,48 |
1,26 |
1,56 |
1,18 |
1,65 |
1,10 |
1,75 |
1,03 |
1,85 |
29 |
1,34 |
1,48 |
1,27 |
1,56 |
1,20 |
1,65 |
1,12 |
1,74 |
1,05 |
1,84 |
30 |
1,35 |
1,49 |
1,28 |
1,57 |
1,21 |
1,65 |
1,14 |
1,74 |
1,07 |
1,83 |
31 |
1,36 |
1,50 |
1,30 |
1,57 |
1,23 |
1,65 |
1,16 |
1,74 |
1,09 |
1,83 |
32 |
1,37 |
1,50 |
1,31 |
1,57 |
1,24 |
1,65 |
1,18 |
1,73 |
1,11 |
1,82 |
33 |
1,38 |
1,51 |
1,32 |
1,58 |
1,26 |
1,65 |
1,19 |
1,73 |
1,13 |
1,81 |
34 |
1,39 |
1,51 |
1,33 |
1,58 |
1,27 |
1,65 |
1,21 |
1,73 |
1,15 |
1,81 |
35 |
1,40 |
1,52 |
1,34 |
1,58 |
1,28 |
1,65 |
1,22 |
1,73 |
1,16 |
1,80 |
36 |
1,41 |
1,52 |
1,36 |
1,59 |
1,29 |
1,65 |
1,24 |
1,73 |
1,18 |
1,80 |
37 |
1,42 |
1,53 |
1,36 |
1,59 |
1,31 |
1,66 |
1,25 |
1,72 |
1,19 |
1,80 |
38 |
1,43 |
1,54 |
1,37 |
1,59 |
1,32 |
1,66 |
1,26 |
1,72 |
1,21 |
1,79 |
39 |
1,43 |
1,54 |
1,38 |
1,60 |
1,33 |
1,66 |
1,27 |
1,72 |
1,22 |
1,79 |
40 |
1,44 |
1,54 |
1,39 |
1,60 |
1,34 |
1,66 |
1,29 |
1,72 |
1,23 |
1,79 |
45 |
1,48 |
1,57 |
1,43 |
1,62 |
1,38 |
1,67 |
1,34 |
1,72 |
1,29 |
1,78 |
50 |
1,50 |
1,59 |
1,46 |
1,63 |
1,42 |
1,67 |
1,38 |
1,72 |
1,34 |
1,77 |
55 |
1,53 |
1,60 |
1,49 |
1,64 |
1,45 |
1,68 |
1,41 |
1,72 |
1,38 |
1,77 |
60 |
1,55 |
1,62 |
1,51 |
1,65 |
1,48 |
1,69 |
1,44 |
1,73 |
1,41 |
1,77 |
65 |
1,57 |
1,63 |
1,54 |
1,66 |
1,50 |
1,70 |
1.47 |
1,73 |
1,44 |
1,77 |
70 |
1,58 |
1,64 |
1,55 |
1,67 |
1,52 |
1,70 |
1,49 |
1,74 |
1,46 |
1,77 |
80 |
1,61 |
1,66 |
1,59 |
1,69 |
1,56 |
1,72 |
1,53 |
1,74 |
1,51 |
1,77 |
Критические точки d1 и du при уровне значимости = 0,01 (n – объем выборки, m – число факторов в уравнении регрессии)
n |
m=1 |
m=2 |
m=3 |
m=4 |
m=5 |
|||||
d1 |
du |
d1 |
du |
d1 |
du |
d1 |
du |
d1 |
du |
|
6 |
0,39 |
1,14 |
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
0,43 |
1,04 |
0,29 |
1,68 |
|
|
|
|
|
|
8 |
0,50 |
1,00 |
0,34 |
1,49 |
0,23 |
2,10 |
|
|
|
|
9 |
0,55 |
1,00 |
0,41 |
1,39 |
0,28 |
1,87 |
0,18 |
2,43 |
|
|
10 |
0,60 |
1,00 |
0,47 |
1,33 |
0,34 |
1,73 |
0,23 |
2,19 |
0,13 |
2,69 |
11 |
0,63 |
1,01 |
0,32 |
1,30 |
0,40 |
1,64 |
0,29 |
2,03 |
0.19 |
2,43 |
12 |
0,70 |
1,02 |
0,37 |
1,27 |
0,45 |
1,37 |
0,34 |
1,91 |
0,24 |
2,28 |
13 |
0,74 |
1,04 |
0,62 |
1,26 |
0,50 |
1,33 |
0,39 |
1,83 |
0,29 |
2,13 |
14 |
0,78 |
1,03 |
0,66 |
1,23 |
0,35 |
1,49 |
0,44 |
1,74 |
0,34 |
2,05 |
15 |
0,81 |
1,07 |
0,70 |
1,23 |
0,39 |
1,46 |
0,49 |
1,70 |
0,39 |
1,97 |
16 |
0,84 |
1,09 |
0,74 |
1,23 |
0,63 |
1,45 |
0,33 |
1,66 |
0,44 |
1,90 |
17 |
0,87 |
1,10 |
0,77 |
1,23 |
0,66 |
1,43 |
0,37 |
1,63 |
0,48 |
1,85 |
18 |
0,90 |
1,12 |
0,80 |
1,24 |
0,71 |
1,42 |
0,61 |
1,60 |
0,32 |
1,80 |
19 |
0,93 |
1,13 |
0,83 |
1,26 |
0,74 |
1,41 |
0,63 |
1,38 |
0,36 |
1,77 |
20 |
0,93 |
1,15 |
0,86 |
1,27 |
0,77 |
1,41 |
0,68 |
1,37 |
0,40 |
1,74 |
21 |
0,97 |
1,16 |
0,89 |
1,28 |
0,80 |
1,41 |
0,72 |
1,33 |
0,63 |
1,71 |
22 |
1,00 |
1,17 |
0,91 |
1,28 |
0,83 |
1,41 |
0,75 |
1,34 |
0,67 |
1,70 |
23 |
1,02 |
1,19 |
0,94 |
1,29 |
0,84 |
1,41 |
0,78 |
1,33 |
0,70 |
1,67 |
24 |
1,04 |
1,20 |
0,96 |
1,30 |
0,88 |
1,41 |
0,80 |
1,33 |
0,73 |
1,64 |
25 |
1,03 |
1,21 |
0,98 |
1,30 |
0,91 |
1,41 |
0,83 |
1,32 |
0,74 |
1,64 |
26 |
1,07 |
1,22 |
1,00 |
1,31 |
0,93 |
1,41 |
0,83 |
1,32 |
0,78 |
1,63 |
27 |
1,09 |
1,23 |
1,02 |
1,32 |
0,95 |
1,41 |
0,88 |
1,31 |
0,81 |
1,63 |
28 |
1,10 |
1,24 |
1,04 |
1,32 |
0,97 |
1,41 |
0,90 |
1,31 |
0,83 |
1,62 |
29 |
1,12 |
1,23 |
1,03 |
1,33 |
0,99 |
1,42 |
0,92 |
1,31 |
0,83 |
1,61 |
30 |
1,13 |
1,26 |
1,07 |
1,34 |
1,00 |
1,42 |
0,94 |
1,31 |
0,88 |
1,61 |
31 |
1,15 |
1,27 |
1,08 |
1,34 |
1,02 |
1,42 |
0,96 |
1,31 |
0,90 |
1,60 |
32 |
1,16 |
1,28 |
1,10 |
1,33 |
1,04 |
1,43 |
0,98 |
1,31 |
0,92 |
1,40 |
33 |
1,17 |
1,29 |
1,11 |
1,34 |
1,03 |
1,43 |
1,00 |
1,31 |
0,94 |
1,39 |
34 |
1,18 |
1,30 |
1,13 |
1,36 |
1,07 |
1,43 |
1,01 |
1,31 |
0,93 |
1,39 |
35 |
1,19 |
1,31 |
1,14 |
1,37 |
1,08 |
1,44 |
1,03 |
1,31 |
0,97 |
1,39 |
36 |
1,21 |
1,31 |
1,13 |
1,38 |
1,10 |
1,44 |
1,04 |
1,31 |
0,99 |
1,39 |
37 |
1,22 |
1,32 |
1,16 |
1,38 |
1,11 |
1,45 |
1,04 |
1,31 |
1,00 |
1,39 |
38 |
1,23 |
1,33 |
1,18 |
1,39 |
1,12 |
1,45 |
1,07 |
1,31 |
1,02 |
1,38 |
39 |
1,24 |
1,34 |
1,19 |
1,39 |
1,14 |
1,43 |
1,08 |
1,32 |
1,03 |
1,38 |
40 |
1,25 |
1,34 |
1,20 |
1,40 |
1,15 |
1,44 |
1,10 |
1,32 |
1,05 |
1,38 |
45 |
1,29 |
1,38 |
1,24 |
1,42 |
1,20 |
1,47 |
1,14 |
1,33 |
1,11 |
1,38 |
50 |
1,32 |
1,40 |
1,28 |
1,45 |
1,24 |
1,49 |
1,20 |
1,34 |
1,16 |
1,39 |
55 |
1,34 |
1,43 |
1,32 |
1,47 |
1,28 |
1,31 |
1,25 |
1,35 |
1,21 |
1,39 |
60 |
1,38 |
1,45 |
1,33 |
1,48 |
1,32 |
1,32 |
1,28 |
1,34 |
1,25 |
1,40 |
65 |
1,41 |
1,47 |
1,38 |
1,30 |
1,35 |
1,33 |
1,31 |
1,37 |
1,28 |
1,60 |
70 |
1,43 |
1,48 |
1,40 |
1,31 |
1,37 |
1,35 |
1,34 |
1,38 |
1,31 |
1,61 |
80 |
1,47 |
1,31 |
1,44 |
1,34 |
1,42 |
1,37 |
1,39 |
1,39 |
1,36 |
1,62 |
Приложение 3
Критические
значения критерия Ирвина
Число наблюдений n |
|
|
Р = 0,95 |
Р = 0,99 |
|
2 |
2,8 |
3,7 |
3 |
2,2 |
2,9 |
10 |
1,5 |
2,0 |
20 |
1,3 |
1,8 |
30 |
1,2 |
1,7 |
50 |
1,1 |
1,6 |
100 |
1,0 |
1,5 |
400 |
0,9 |
1,3 |
1000 |
0,8 |
1,2 |
