| Общая информация » Каталог студенческих работ » ЭКОНОМЕТРИКА » Эконометрика |
| 05.09.2014, 18:01 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Номер варианта определяется по порядковому номеру списка группы студента (на кафедре). Студент должен оформить решение своего варианта в виде пояснительной записки в формате Word, с выполнением заданий в программных средствах: Excel, Statistika, Eviews. Задания должны быть представлены в том порядке, в котором они пронумерованы в данной работе. Условия заданий должны быть полностью записаны перед решением. Контрольные задания по эконометрике Задание 1 По территориям региона приводятся данные за год (X-среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного (в руб.), Y-среднедневная заработная плата (в руб.)). Требуется: 1. Построить поле корреляции результата и фактора и сформулировать гипотезу о форме связи. 2. Рассчитать параметры уравнений линейной, степенной и гиперболической парной регрессии. 3. Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 4. Дать с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом. 5. Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений. 6. Оценить с помощью критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в п.п. 4,5 и данном пункте, выбрать лучшее уравнение регрессии и дать его обоснование. 7. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличить на 10 % от его среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости α=0,05. 8. Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке. Вариант 1
Задание 2 Имеются следующие данные по 20 регионам Российской Федерации (X1 - объем промышленного производства (в % к предыдущему году), Х2 - среднедушевой денежный доход (в % к предыдущему году), Y - розничный товарооборот (в % к предыдущему году)). Требуется: 1. Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов. 2. Оценить показатели вариации каждого признака и сделать вывод о возможностях применения МНК для их изучения. 3. Дать сравнительную оценку силы связи фактора с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности. 4. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; нулевую гипотезу о значимости уравнения и показателей тесноты связи проверьте с помощью F-критерия. 5. Оценить качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимации. 6. Рассчитать матрицы парных и частных коэффициентов корреляции и на их основе и по t-критерию для коэффициентов регрессии отобрать информативные факторы в модель. Построить модель только с информативными факторами и оценить ее параметры. 7. С помощью частных F-критериев оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора X1, после фактора X2 и фактора X2 после фактора X1. 8. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений. 9. Рассчитать ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости α=0,05. 10. Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке. Вариант 1.
Задание 3 По результатам наблюдений проверить наличие гетероскедастичности с помощью теста ранговой корреляции Спирмена, метода Голдфелда-Квандта и теста Глейзера.
Задание 4 Имеются данные об объемах реализации продукции. 1. Обосновать выбор вида уравнения тренда и определить его параметры. 2. Дать прогноз объема реализации продукции на следующий период. 3. Провести тест на отсутствие автокорреляции остатков первого порядка по статистике Дарбина-Уотсона, с помощью коэффициента автокорреляции Андерсона и методом рядов. Вариант 1
Задание 5 При ограничениях, указанных в ниже приведенной таблице, оценить следующую структурную модель системы одновременных уравнений на идентификацию:
(Y1t , Y2t , Y3t - эндогенные переменные, X1t , X2t , X3t , X4t - предопределенные переменные, ε1t , ε2t , ε3t - случайные ошибки для соответствующих уравнений модели, свободные члены в модели отсутствуют). 1. Проверить для каждого уравнения выполнение необходимого «порядкового» условия идентификации. 2. Проверить для каждого уравнения выполнение необходимого и достаточного «рангового» условия идентификации. 3. Указать, какой из методов (косвенный МНК или двухшаговый МНК) необходим для решения каждого уравнения системы. 4. Сделать общий вывод о модели (точно идентифицируема, сверхидентифицируема, не идентифицируема).
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
