Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

Департамент научно-технологической политики и образования

ФГОУ ВПО «Волгоградская государственная сельскохозяйственная

академия»

А.Ф. Рогачёв, О.А.Заяц

ЭКОНОМЕТРИКА

Учебное пособие

Волгоград

ИПК «Нива» 2009

УДК 330.43

ББК 65в631

Р – 59

Рецензенты: доктор экономических наук, проф. З.Н. Козенко, доктор с.-х.н., проф. В.В.Бородычев

Учебное пособие рекомендовано к изданию на заседании методической комиссии экономического факультета (протокол №7 от 13.03.2009 г.).

Рогачёв, А.Ф. Эконометрика: Учебное пособие / А.Ф. Рогачев, О.А.Заяц. - Волгогр. гос. с.-х. акад. Волгоград, 2009. 80 с.

Содержатся теоретические положения, учебные задания, методические указания и контрольные вопросы для изучения дисциплины "Эконометрика".

Для студентов экономического факультета, слушателей факультета повышения квалификации и бакалавров по направлениям «Менеджмент» и «Экономика».

© Рогачёв А.Ф., Заяц О.А.

© ФГОУ ВПО «Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия

Оглавление

Введение	4
1. ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ	6
1.1. Решение типовых задач	10
1.2. Контрольные задания	17
2. Множественная регрессия	22
2.1. Решение типовых задач	26
2.2. Контрольные задания	37
3. СИСТЕМЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ	41
3.1. Решение типовых задач	43
3.2. Контрольные задания	50
4. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ	53
4.1. Решение типовых задач	57
4.2. Контрольные задания	69
5. Контрольные вопросы по курсу	71
Библиографический список	73
Приложения	74

Введение

Эконометрика – это наука об экономических измерениях.

Специфической особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Центральной проблемой эконометрики являются построение эконометрической модели и определение возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования экономических процессов.

Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Эта наука возникла в результате взаимодействия и объединения в особый «сплав» трех компонент: экономической теории, статистических и математических методов. На совершенствование эконометрики существенное влияние оказало развитие вычислительной техники.

Эконометрика – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Цель эконометрики - придать взаимосвязям экономических отношений и процессов количественные меры.

Задача дисциплины состоит в том, чтобы с помощью статистики найти выражения тех закономерностей, которые экономическая теория и математическая экономика определяют в общем.

Студенты, прослушавшие учебный курс «Эконометрика» должны:

знать основные этапы и методы эконометрического исследования: базовый категориальный аппарат эконометрики, парную и множественную регрессии и методы проверки их адекватности, тесты на гетероскедастичность и мультиколлинеарность, предпосылки и варианты метода наименьших квадратов (МНК), включая косвенный КМНК и двухщаговый ДМНК, системы одновременных уравнений и решение проблемы идентификации, динамические ряды и методы их моделирования;

уметь: строить эконометрические модели, принимать решение о выборе спецификации и идентификации модели, выбирать методы оценки параметров модели, в том числе на компьютере в среде Excel, MathCAD, SPSS или Statistica, интерпретировать результаты, получать прогнозные оценки, что позволяет применить математические методы в специальных областях экономической науки и практики.

1. Парная регрессия и корреляция

Парная регрессия представляет собой модель, где среднее значение зависимой переменной у рассматривается как функция одной независимой переменной х, т.е. это модель вида:

,

где y – зависимая переменная (результативный признак);

x – независимая (объясняющая) переменная;

β_j – параметры регрессии;

ε – случайная составляющая.

Случайная величина включает влияние неучтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.

В зависимости от вида функции f(x) различают линейные и нелинейные регрессии.

Линейная регрессия имеет вид: ,

где b_j – оценки параметров β_j.

Нелинейные регрессии делят на два класса:

1. регрессии, нелинейные по объясняющим переменным:

   • полиномы разных степеней

;

• равносторонняя гипербола ;