- •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 задания 4 (варианты 25 - 35)
№ наб- люде- ния |
Варианты |
||||||||||
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
31 |
32 |
33 |
34 |
35 |
|
1 |
7,8 |
8823,1 |
60,5 |
1,69 |
11,32 |
1497,2 |
2332,6 |
68,2 |
209,1 |
120,2 |
44 |
2 |
7,7 |
8757,1 |
62,1 |
1,73 |
11,23 |
1486,0 |
2315,2 |
70,1 |
214,8 |
119,3 |
45 |
3 |
7,8 |
8835,1 |
63,0 |
1,76 |
11,33 |
1499,2 |
2335,8 |
71,0 |
217,6 |
120,4 |
46 |
4 |
8,0 |
9021,0 |
65,0 |
1,81 |
11,57 |
1530,8 |
2384,9 |
73,3 |
224,7 |
122,9 |
48 |
5 |
7,5 |
8487,2 |
62,1 |
1,73 |
10,88 |
1440,2 |
2243,8 |
70,1 |
214,8 |
115,7 |
45 |
6 |
8,8 |
9992,7 |
73,3 |
2,04 |
12,82 |
1695,7 |
2641,8 |
82,6 |
253,2 |
136,2 |
54 |
7 |
8,5 |
9638,8 |
71,6 |
2,00 |
12,36 |
1635,6 |
2548,3 |
80,7 |
247,5 |
131,4 |
52 |
8 |
8,7 |
9884,7 |
74,1 |
2,07 |
12,68 |
1677,3 |
2613,3 |
83,5 |
256,0 |
134,7 |
54 |
9 |
9,7 |
11030,3 |
82,7 |
2,31 |
14,15 |
1871,7 |
2916,2 |
93,2 |
285,9 |
150,3 |
61 |
10 |
10,7 |
12175,9 |
91,4 |
2,55 |
15,62 |
2066,1 |
3219,0 |
103,0 |
315,7 |
165,9 |
67 |
11 |
10,5 |
11942,0 |
90,5 |
2,52 |
15,32 |
2026,4 |
3157,2 |
102,1 |
312,9 |
162,7 |
66 |
12 |
10,4 |
11828,1 |
90,5 |
2,52 |
15,17 |
2007,1 |
3127,1 |
102,1 |
312,9 |
161,2 |
66 |
13 |
10,3 |
11714,1 |
90,5 |
2,52 |
15,02 |
1987,8 |
3096,9 |
102,1 |
312,9 |
159,6 |
66 |
14 |
10,0 |
11300,2 |
88,5 |
2,47 |
14,49 |
1917,5 |
2987,5 |
99,7 |
305,8 |
154,0 |
65 |
15 |
9,9 |
11246,3 |
88,9 |
2,48 |
14,42 |
1908,4 |
2973,2 |
100,2 |
307,2 |
153,3 |
65 |
16 |
10,6 |
11972,0 |
94,7 |
2,64 |
15,35 |
2031,5 |
3165,1 |
106,7 |
327,1 |
163,2 |
69 |
17 |
10,5 |
11918,0 |
95,1 |
2,65 |
15,28 |
2022,4 |
3150,9 |
107,2 |
328,5 |
162,4 |
70 |
18 |
10,6 |
12038,0 |
96,7 |
2,70 |
15,44 |
2042,7 |
3182,6 |
109,0 |
334,2 |
164,0 |
71 |
19 |
11,4 |
12889,7 |
103,3 |
2,88 |
16,53 |
2187,3 |
3407,7 |
116,4 |
357,0 |
175,7 |
76 |
20 |
11,3 |
12835,7 |
103,7 |
2,89 |
16,46 |
2178,1 |
3393,5 |
116,9 |
358,4 |
174,9 |
76 |
21 |
11,3 |
12841,7 |
104,5 |
2,91 |
16,47 |
2179,1 |
3395,1 |
117,8 |
361,2 |
175,0 |
77 |
22 |
11,0 |
12487,8 |
102,9 |
2,87 |
16,02 |
2119,1 |
3301,5 |
116,0 |
355,6 |
170,2 |
75 |
23 |
11,1 |
12553,8 |
104,1 |
2,90 |
16,10 |
2130,3 |
3318,9 |
117,4 |
359,8 |
171,1 |
76 |
24 |
11,1 |
12619,8 |
105,3 |
2,94 |
16,18 |
2141,5 |
3336,4 |
118,8 |
364,1 |
172,0 |
77 |
25 |
11,2 |
12745,8 |
107,0 |
2,98 |
16,35 |
2162,8 |
3369,7 |
120,6 |
369,8 |
173,7 |
78 |
26 |
11,3 |
12811,7 |
108,2 |
3,02 |
16,43 |
2174,0 |
3387,1 |
122,0 |
374,0 |
174,6 |
79 |
27 |
11,5 |
12997,7 |
110,3 |
3,08 |
16,67 |
2205,6 |
3436,3 |
124,3 |
381,2 |
177,1 |
81 |
28 |
11,5 |
13003,7 |
111,1 |
3,10 |
16,68 |
2206,6 |
3437,9 |
125,3 |
384,0 |
177,2 |
81 |
29 |
11,8 |
13369,5 |
110,7 |
3,09 |
17,15 |
2268,7 |
3534,6 |
124,8 |
382,6 |
182,2 |
81 |
30 |
11,8 |
13375,5 |
115,2 |
3,21 |
17,15 |
2269,7 |
3536,2 |
129,9 |
398,2 |
182,3 |
84 |
31 |
11,8 |
13381,5 |
116,0 |
3,24 |
17,16 |
2270,7 |
3537,8 |
130,8 |
401,1 |
182,4 |
85 |
32 |
11,5 |
13087,6 |
114,8 |
3,20 |
16,78 |
2220,8 |
3460,1 |
129,4 |
396,8 |
178,4 |
84 |
33 |
11,1 |
12613,8 |
116,5 |
3,25 |
16,18 |
2140,4 |
3334,8 |
131,3 |
402,5 |
171,9 |
85 |
34 |
11,3 |
12835,7 |
115,2 |
3,21 |
16,46 |
2178,1 |
3393,5 |
129,9 |
398,2 |
174,9 |
84 |
35 |
11,3 |
12805,7 |
115,2 |
3,21 |
16,42 |
2173,0 |
3385,5 |
129,9 |
398,2 |
174,5 |
84 |
36 |
11,3 |
12751,7 |
115,6 |
3,22 |
16,35 |
2163,8 |
3371,3 |
130,4 |
399,6 |
173,8 |
85 |