- •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
Данные заданий 1,2,3 (варианты 1-12)
№ наб- люде- ния |
Варианты |
|||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
1 |
168 |
367 |
367 |
382 |
437 |
334 |
536 |
290 |
416 |
138 |
204 |
141 |
2 |
174 |
378 |
325 |
449 |
416 |
341 |
374 |
280 |
374 |
151 |
204 |
145 |
3 |
180 |
361 |
367 |
496 |
374 |
332 |
329 |
320 |
329 |
169 |
190 |
149 |
4 |
214 |
427 |
378 |
486 |
329 |
380 |
284 |
323 |
328 |
162 |
160 |
178 |
5 |
196 |
418 |
361 |
426 |
284 |
376 |
334 |
324 |
334 |
150 |
137 |
163 |
6 |
206 |
426 |
427 |
367 |
334 |
382 |
341 |
378 |
341 |
179 |
168 |
172 |
7 |
214 |
506 |
418 |
325 |
341 |
449 |
332 |
437 |
332 |
204 |
174 |
178 |
8 |
239 |
558 |
426 |
367 |
332 |
496 |
380 |
416 |
380 |
204 |
180 |
199 |
9 |
239 |
560 |
506 |
378 |
380 |
486 |
376 |
374 |
376 |
190 |
214 |
199 |
10 |
221 |
485 |
558 |
361 |
376 |
426 |
382 |
329 |
382 |
160 |
196 |
184 |
11 |
194 |
416 |
560 |
427 |
382 |
367 |
449 |
284 |
449 |
137 |
206 |
162 |
12 |
175 |
366 |
485 |
418 |
449 |
325 |
496 |
334 |
496 |
168 |
214 |
146 |
13 |
199 |
403 |
416 |
426 |
496 |
367 |
486 |
341 |
486 |
174 |
239 |
166 |
14 |
205 |
408 |
366 |
506 |
486 |
378 |
426 |
332 |
426 |
180 |
239 |
171 |
15 |
216 |
382 |
403 |
558 |
426 |
361 |
367 |
380 |
367 |
214 |
221 |
180 |
16 |
232 |
434 |
408 |
560 |
367 |
427 |
325 |
376 |
325 |
196 |
194 |
193 |
17 |
217 |
418 |
382 |
485 |
325 |
418 |
367 |
382 |
367 |
206 |
174 |
181 |
18 |
220 |
436 |
434 |
416 |
367 |
426 |
378 |
449 |
378 |
214 |
199 |
183 |
19 |
262 |
522 |
418 |
366 |
378 |
506 |
361 |
494 |
361 |
239 |
205 |
218 |
20 |
276 |
589 |
436 |
403 |
361 |
558 |
427 |
486 |
427 |
239 |
216 |
230 |
21 |
290 |
606 |
522 |
408 |
427 |
560 |
418 |
426 |
418 |
221 |
232 |
242 |
22 |
251 |
485 |
589 |
382 |
418 |
485 |
426 |
367 |
426 |
194 |
217 |
209 |
23 |
229 |
431 |
606 |
434 |
426 |
416 |
506 |
325 |
506 |
175 |
220 |
191 |
24 |
206 |
372 |
485 |
418 |
506 |
366 |
558 |
367 |
558 |
199 |
262 |
172 |
25 |
233 |
404 |
431 |
436 |
558 |
403 |
560 |
378 |
560 |
205 |
276 |
194 |
26 |
235 |
432 |
372 |
522 |
560 |
408 |
485 |
361 |
485 |
216 |
290 |
196 |
27 |
235 |
410 |
404 |
589 |
485 |
382 |
536 |
307 |
416 |
232 |
251 |
196 |
28 |
283 |
487 |
432 |
606 |
416 |
434 |
366 |
418 |
366 |
217 |
229 |
236 |
29 |
282 |
475 |
410 |
485 |
366 |
418 |
403 |
426 |
403 |
220 |
206 |
235 |
30 |
275 |
504 |
487 |
431 |
403 |
436 |
408 |
506 |
408 |
262 |
233 |
229 |
31 |
292 |
566 |
475 |
372 |
408 |
522 |
382 |
558 |
382 |
276 |
235 |
243 |
32 |
317 |
658 |
504 |
404 |
382 |
589 |
434 |
560 |
434 |
290 |
235 |
264 |
33 |
326 |
671 |
566 |
432 |
434 |
606 |
418 |
485 |
418 |
251 |
283 |
272 |
34 |
328 |
556 |
658 |
366 |
418 |
485 |
436 |
416 |
436 |
229 |
282 |
273 |
35 |
253 |
488 |
671 |
403 |
436 |
431 |
522 |
366 |
522 |
206 |
275 |
211 |
36 |
216 |
434 |
556 |
408 |
522 |
372 |
589 |
403 |
589 |
233 |
292 |
179 |
Продолжение таблицы 10.44