- •Содержание
- •5. Лабораторная работа № 4. Проверка предпосылки отсутствия корреляции возмущений. Оценка параметров модели с автокоррелированными остатками …………………………………………………………...79
- •9. Лабораторная работа № 8. Статистический анализ рядов ди-
- •Введение
- •Лабораторная работа № п.1. Функции программы ms Excel выполнения операций с матрицами и категории «Статистические» применяемые при решении задач курса «Эконометрия»
- •1.2. Выполнение операций с матрицами с помощью функций ms Excel.
- •Функции программы ms Excel для работы с матрицами
- •1.3. Обработка наблюдений статистических признаков
- •Наблюдения статистических признаков и .
- •Функции программы ms Excel для расчета числовых характеристик статистических признаков
- •Реализация в ms Excel формул задания 2
- •1.4. Нахождение значений статистических критериев.
- •Функции программы ms Excel для нахождения значений статистических критериев
- •1.5. Вопросы для самоподготовки к лабораторной работе № п.1
- •2. Лабораторная работа № 1. Выявление взаимосвязи между статистическими признаками
- •Реализация в ms Excel формул заданий 1-3
- •2.7. Вопросы для самоподготовки к лабораторной работе № 1
- •3. Лабораторная работа № 2. Классическая линейная регрессионная модель. Метод наименьших квадратов (1-мнк) оценки параметров модели
- •Выборочные данные наблюдений статистических признаков: объем реализации и площадь магазина .
- •Реализация в ms Excel формул на рис. 3.1
- •Реализация в ms Excel формул на рис. 3.1
- •Реализация в ms Excel формул на рис. 3.3
- •Показатели отчета на рис. 3.4
- •Реализация в ms Excel формул на рис. 3.3
- •3.7. Вопросы для самоподготовки к лабораторной работе № 2
- •4. Лабораторная работа № 3. Модель множественной регрессии. Проверка предпосылок 1-мнк. Оценка параметров обобщенной линейной эконометрической модели
- •4.1. Модель множественной регрессии (задание 3.1)
- •Примеры многофакторных эконометрических моделей
- •Реализация в ms Excel формул задания №1
- •4.3. Проверка предпосылки гомоскедастичности возмущений. Обобщенный метод наименьших квадратов оценки параметров модели с гетероскедастичными остатками (задание 3.3).
- •Реализация в ms Excel формул при проверке гетероскедастичности модели возмущений по критерию Гольфельда-Квандта (рис. 4.13)
- •Сравнение эконометрических моделей производительности труда
- •4.4. Экономический анализ и прогноз по многофакторной модели линейной регрессии. (задание 3.4).
- •Реализация в ms Excel лабораторной работы № 3 (задание 3.4)
- •Реализация в ms Excel формул задании №3 (лаб. Раб. №3)
- •4.5. Вопросы для самоподготовки к лабораторной работе № 3
- •5. Лабораторная работа № 4. Проверка предпосылки отсутствия корреляции возмущений. Оценка параметров модели с автокоррелированными остатками
- •Реализация в ms Excel формул на рис. 5.2.
- •Сравнение эконометрических моделей товарооборота продовольственных товаров
- •5.5. Вопросы для самоподготовки к лабораторной работе № 4
- •6. Лабораторная работа № 5. Фиктивные (индикативные) переменные в эконометрических моделях
- •Значения переменных 2-ой модели
- •6.4. Вопросы для самоподготовки к лабораторной работе № 5
- •7. Лабораторная работа № 6. Экономический анализ деятельности предприятия с помощью производственной функции
- •Вопросы для самоподготовки к лабораторной работе № 6
- •8. Лабораторная работа № 7. Системы эконометрических уравнений
- •8.3. Организация данных и расчетов на листе ms Excel.
- •8.4. Результаты оценивания параметров уравнений двухшаговым мнк
- •8.5. Вопросы для самоподготовки к лабораторной работе № 7
- •9. Лабораторная работа № 8. Статистический анализ рядов динамики.
- •9.1. Теоретические замечания.
- •Потребление электроэнергии
- •Исходные данные и скользящие средние
- •Исходные данные и экспоненциально слаженные уровни
- •9.3. Выявление тренда во временном ряде и построение кривых роста.
- •9.4. Выявление сезонных колебаний во временном ряде. Построение аддитивной и мультипликативной моделей временного ряда с сезонными колебаниями.
- •Значения коэффициента автокорреляции
- •Расчёты аддитивной модели
- •Определение сезонной составляющей в аддитивной модели
- •Определение прогноза по аддитивной модели
- •Расчёты мультипликативной модели
- •Определение сезонной составляющей в мультипликативной модели
- •9.5. Адаптивные модели временных рядов.
- •Количество проданных джинсов: апрель 2009 - март 2012 г
- •Расчёты задания 4 по способу Брауна
- •9.6. Вопросы для самоподготовки к лабораторной работе № 8
- •Раздел 10. Задания лабораторных работ
- •10.1. Требования к выполнению и оформлению лабораторных работ по курсу «Эконометрия»
- •Сроки и порядок допуска, выполнения и защиты лабораторных работ
- •10.2. Задания лабораторной работы № п.1 Функции программы ms Excel выполнения операций с матрицами и категории «Статистические» применяемые при решении задач курса «Эконометрия»
- •Выполнение операций с матрицами с помощью функций ms Excel.
- •Наблюдения статистических признаков и
- •Преобразования данных наблюдений статистических признаков и
- •10.3. Задания лабораторной работы № 1
- •Отбор показателей в лабораторной работе № 1
- •10.4. Задания лабораторной работы № 2
- •Данные для выполнения лабораторной работы № 2
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •Данные наблюдений показателей и
- •10.5. Задания лабораторной работы № 3.
- •Данные для построения многофакторной регрессии
- •Данные для построения многофакторной регрессии
- •Данные для построения многофакторной регрессии
- •10.6. Задания лабораторной работы № 4
- •10.7. Задания лабораторной работы № 5 Фиктивные (индикативные) переменные в эконометрических моделях
- •Возраст компьютерной техники ( , месяцы)
- •Данные для задачи 2 (для нечетного номера варианта) лабораторной работы №6.
- •Данные для задачи 3 (для четного номера варианта) лабораторной работы №6.
- •10.8. Задания лабораторной работы № 6
- •Затраты труда,
- •Затраты производственных фондов,
- •Выпуск продукции,
- •10.9. Задания лабораторной работы № 7 Системы эконометрических уравнений.
- •Модели для выполнения лабораторной работы №8(*)
- •Исходные данные к лабораторной работе № 8
- •Исходные данные к лабораторной работе № 8
- •Исходные данные к лабораторной работе № 8 (вариант 6)
- •Исходные данные к лабораторной работе № 8 (вариант 11)
- •10.10. Задания лабораторной работы № 8 Статистический анализ рядов динамики
- •Экономический смысл показателей заданий 1,2,3
- •Экономический смысл показателей задания 4
- •Данные заданий 1,2,3 (варианты 1-12)
- •Данные заданий 1,2,3 (варианты 13-24)
- •Данные заданий 1,2,3 (варианты 25-35)
- •Данные задания 4 (варианты 1 - 12)
- •Данные задания 4 (варианты 13 - 24)
- •Данные задания 4 (варианты 25 - 35)
- •10. Задания контрольной работы студентов заочного отделения
- •Задания контрольной работы
- •Выбор варианта контрольной работы
- •Список рекомендованной литературы Основная
- •Дополнительная
- •Приложение а задания и требования к выполнению самостоятельных работ и творческих заданий творческих заданий по курсу «эконометрия»
- •Приложение б Статистические таблицы
- •Значения - критерия Фишера при уровне значимости
- •Значения - критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10; 0,05; 0,01 (двусторонний)
- •Значения - критерия Пирсона при уровне значимости 0,10; 0,05; 0,01
- •Значения статистик Дарбина-Уотсона при 5%-ом уровне значимости
- •Значения функции Гаусса
- •Значения интегральной функции Лапласа
- •Продолжение табл. Б.6
Расчёты мультипликативной модели
Наблюдения, t |
Номе года, i |
Номе месяца в году, j |
Потребление электроэнергии, yt |
Сглаженные значения yt |
Оценка сезонной вариации (сезонная и случайная компонента) |
Сезонная составляющая |
Десезонализованные исходные данные |
Трендовые значения |
Значения случайной компоненты |
Относительная ошибка |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
t |
i |
j |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1 |
1 |
153 |
|
|
0,93 |
164,8 |
171,6 |
-6,4 |
0,042 |
2 |
1 |
2 |
136 |
|
|
0,80 |
169,3 |
172,8 |
-2,8 |
0,021 |
3 |
1 |
3 |
153 |
|
|
0,87 |
175,1 |
173,9 |
1,0 |
0,007 |
4 |
1 |
4 |
158 |
|
|
0,90 |
175,5 |
175,1 |
0,3 |
0,002 |
5 |
1 |
5 |
151 |
|
|
0,84 |
179,5 |
176,3 |
2,8 |
0,018 |
6 |
1 |
6 |
178 |
|
|
0,97 |
183,5 |
177,4 |
5,9 |
0,033 |
7 |
1 |
7 |
174 |
180,96 |
0,96 |
0,94 |
185,2 |
178,6 |
6,3 |
0,036 |
8 |
1 |
8 |
178 |
182,54 |
0,98 |
0,97 |
184,2 |
179,7 |
4,3 |
0,024 |
9 |
1 |
9 |
211 |
183,88 |
1,15 |
1,15 |
184,0 |
180,9 |
3,5 |
0,017 |
10 |
1 |
10 |
233 |
185,00 |
1,26 |
1,27 |
182,8 |
182,0 |
0,9 |
0,004 |
11 |
1 |
11 |
234 |
185,83 |
1,26 |
1,29 |
181,4 |
183,2 |
-2,3 |
0,010 |
12 |
2 |
12 |
202 |
186,29 |
1,08 |
1,07 |
189,6 |
184,4 |
5,6 |
0,027 |
13 |
2 |
1 |
174 |
186,42 |
0,93 |
0,93 |
187,4 |
185,5 |
1,7 |
0,010 |
14 |
2 |
2 |
153 |
186,58 |
0,82 |
0,80 |
190,5 |
186,7 |
3,0 |
0,020 |
15 |
2 |
3 |
168 |
187,04 |
0,90 |
0,87 |
192,3 |
187,8 |
3,9 |
0,023 |
16 |
2 |
4 |
170 |
187,88 |
0,90 |
0,90 |
188,8 |
189,0 |
-0,2 |
0,001 |
Продолжение таблицы 9.9
17 |
2 |
5 |
159 |
189,21 |
0,84 |
0,84 |
189,1 |
190,2 |
-0,9 |
0,006 |
18 |
2 |
6 |
181 |
190,00 |
0,95 |
0,97 |
186,6 |
191,3 |
-4,6 |
0,025 |
19 |
2 |
7 |
174 |
190,25 |
0,91 |
0,94 |
185,2 |
192,5 |
-6,8 |
0,039 |
20 |
2 |
8 |
182 |
190,58 |
0,95 |
0,97 |
188,3 |
193,6 |
-5,1 |
0,028 |
21 |
2 |
9 |
218 |
190,71 |
1,14 |
1,15 |
190,1 |
194,8 |
-5,4 |
0,025 |
22 |
2 |
10 |
246 |
191,17 |
1,29 |
1,27 |
193,0 |
195,9 |
-3,8 |
0,015 |
23 |
2 |
11 |
253 |
192,08 |
1,32 |
1,29 |
196,1 |
197,1 |
-1,2 |
0,005 |
24 |
2 |
12 |
202 |
193,50 |
1,04 |
1,07 |
189,6 |
198,3 |
-9,2 |
0,046 |
25 |
3 |
1 |
180 |
195,42 |
0,92 |
0,93 |
193,9 |
199,4 |
-5,2 |
0,029 |
26 |
3 |
2 |
155 |
197,58 |
0,78 |
0,80 |
193,0 |
200,6 |
-6,1 |
0,039 |
27 |
3 |
3 |
169 |
199,50 |
0,85 |
0,87 |
193,4 |
201,7 |
-7,3 |
0,043 |
28 |
3 |
4 |
180 |
201,42 |
0,89 |
0,90 |
199,9 |
202,9 |
-2,7 |
0,015 |
29 |
3 |
5 |
171 |
203,71 |
0,84 |
0,84 |
203,3 |
204,0 |
-0,6 |
0,004 |
30 |
3 |
6 |
203 |
206,08 |
0,99 |
0,97 |
209,3 |
205,2 |
3,9 |
0,019 |
31 |
3 |
7 |
198 |
|
|
0,94 |
210,8 |
206,4 |
4,2 |
0,021 |
32 |
3 |
8 |
210 |
|
|
0,97 |
217,3 |
207,5 |
9,5 |
0,045 |
33 |
3 |
9 |
236 |
|
|
1,15 |
205,8 |
208,7 |
-3,3 |
0,014 |
34 |
3 |
10 |
274 |
|
|
1,27 |
214,9 |
209,8 |
6,5 |
0,024 |
35 |
3 |
11 |
280 |
|
|
1,29 |
217,1 |
211,0 |
7,8 |
0,028 |
36 |
3 |
12 |
232 |
|
|
1,07 |
217,7 |
212,1 |
5,9 |
0,026 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,790 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3. Определяем сезонные составляющие.
Заполняем табл. 9.10. Оценки сезонной вариации записываем в столбце соответственно номеру месяца в году.
Таблица 9.10