Кошмак В.К. Эконометрика. Методические указания и контрольные задания по курсу - файл n1.doc

Кошмак В.К. Эконометрика. Методические указания и контрольные задания по курсу
скачать (2017 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc2017kb.16.09.2012 14:36скачать

n1.doc

  1   2   3   4   5



Федеральное агентство по образованию


ПСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

Кошмак В.К.

Эконометрика


Методические указания

и контрольные задания по курсу




Псков

Издательство ППИ

2007
УДК 330

ББК 65

К 76

Рекомендовано к изданию научно-методическим советом

Псковского государственного политехнического института

К 76 Кошмак В.К. Эконометрика: Методические указания и контрольные задания по курсу/ Кошмак В.К. – Псков: Издательство ППИ, 2007. – 33 с.

Библиография: 10


Рецензенты:

Дегтярев В.Г., д.т.н., профессор, Санкт-Петербургский государственный университет путей сообщения.

Мельник В.Н., к.ф-м.н., доцент, Псковский государственный педагогический университет.

Пособие по эконометрике содержит контрольные задания из 20 вариантов по следующим пяти разделам эконометрики: парная регрессия; нелинейные модели; множественная регрессия; системы эконометрических уравнений; временные ряды. Для каждого раздела приводятся методические указания к решению задач, разобраны примеры решения задач. Пособие включает требования государственного стандарта по эконометрике, программу курса, вопросы для самопроверки, таблицы критических точек распределения Стьюдента и Фишера.

Учебное пособие адресовано студентам экономических специальностей вузов различных форм обучения. Контрольные задания пособия могут использоваться для составления контрольных работ и типовых расчетов по эконометрике.

УДК 330

ББК 65

К 76


ISBN

 Псковский государственный политехнический институт, 2007

 Кошмак В.К., 2007

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

4

1.

Требования к оформлению контрольной работы.







Выбор варианта

4

2.

Контрольные задания

5




Задание 1. Линейная регрессионная модель

5




Задание 2. Нелинейная модель. Линеаризация

5




Задание 3. Множественная регрессия

7




Задание 4. Системы регрессионных уравнений

7




Задание 5. Временные ряды. Авторегрессия

11

3.

Методические указания

12




3.1. Линейная регрессионная модель

12




3.2. Нелинейная модель. Линеаризация

15




3.3. Множественная регрессия

18




3.4. Системы регрессионных уравнений

22




3.5. Временные ряды. Авторегрессия

24

4.

Государственный стандарт по эконометрике

28

5.

Программа курса

28

6.

Вопросы для самопроверки

29

Заключение

30

Литература

31

Приложение 1. Критические точки распределения Стьюдента

32

Приложение 2. Критические точки распределения Фишера

33

Для заметок

34

ВВЕДЕНИЕ

Моделирование экономических процессов сопряжено с рядом трудно­стей. Это и многообразие экономической жизни и конфликт интересов различных соци­альных групп и внешний фактор в силу открытости современной экономики. Возникает определенный пессимизм по отношению к возможностям и полез­ности количественного моделирования, стремление к качественному описанию взаимосвязей экономических величин. Тем не менее, конкретные решения, влекущие ма­териальную ответственность, не могут опираться на качественные рассуждения и требуют точных вычислений. Востребованные практикой средства анализа данных, на которые можно опираться в процессе принятия решений, предоставляет эконометрика. В этой науке соединились возможности экономической теории и математики.

В предлагаемом пособии представлены контрольные задания по пяти основным темам, соответствующим стандарту по эконометрике. В первом задании предлагается по­строить линейную регрессионную модель с одним фактором, влияющим на результат (парная регрессия). В рамках построенной модели требуется получить оценки параметров, оценить качество модели. Во втором задании необходимо построить нелинейную модель с теми же исходными данными. В третьем задании число регрессоров (факторов) увеличи­вается до двух (множественная регрессия). Необходимо оценить параметры, проверить нулевые гипотезы относительно значений параметров, оценить качество множественной регрессии, сделать прогноз. В четвертом задании предла­гается идентифицировать параметры системы одновременных уравнений. В пятом задании изучается автокорреляционная функция временного ряда, и прогнозирование в условиях авторегрессии.

По каждому из пяти заданий предлагаются методические указания, которые вклю­чают теоретические выкладки и примеры решения эконометрических задач. Уровень сложности предлагаемых заданий и относительно небольшое количество наблюдений по­зволяют выполнить предлагаемую работу с помощью обычного калькулятора. Допуска­ется использование специализированных пакетов программ, например оболочки EXEL.

Выполнение работы следует начинать с проработки методических указаний, парал­лельно изучая теорию в соответствии со стандартом и рабочей программой курса. Затем выполняются задания своего варианта. При подготовке к экзамену, рекомендуется пись­менно ответить на вопросы для самопроверки.

1. ТРЕБОВАНИЯ К ОФОРМЛЕНИЮ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ.

ВЫБОР ВАРИАНТА
Контрольную работу следует выполнять в ученических тетрадях или на отдельных листах. Титульный лист включает: название института, название кафедры, название кон­трольной работы, фамилию, имя, отчество и личный шифр студента. Задания могут выполняться с применением компьютера. Вычисления произ­водятся с точностью до трех знаков после запятой.

Номер варианта N определяется по двум последним цифрам nn Вашей зачетной книжки по правилу:

N=20, если nn=00, N=nn, если 00
2. КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ
Задание 1

Линейная регрессионная модель

В табл.1 даны наблюдения xt и yt . Предполагается, что зависимую переменную y и независимую x связывает линейное регрессионное уравнение yt=a+b·xt+?t,

где а и b неизвестные параметры уравнения, ?t – случайные отклонения.

  1. Постройте диаграмму рассеяния наблюдений и визуально проверьте гипотезу о воз­можной линейной зависимости между x и y;

  2. По методу наименьших квадратов (МНК) определите оценки параметров а и b линей­ной рег­рессионной модели;

  3. На диаграмме рассеяния постройте график прогнозных значений , где - оценка параметра а, а - оценка параметра b.

  4. Вычислите оценку дисперсии остатков. Оцените дисперсию и ;

  5. С уровнем значимости 0,05 проверьте гипотезу a=100 и гипотезу b=0.

  6. Постройте 95% доверительные интер­валы для параметров а и b.

  7. Определите коэффициент детерминации R2, качественно оценить тесноту связи ме­жду x и y;

  8. Вычислите дисперсионное отношение F, с уровнем значимости 0,05 проверьте гипо­тезу о наличии связи ме­жду x и y;

  9. Определите прогнозное значение при х11=N, где N – номер Вашего варианта. По­стройте 95% доверительный интервал для найденного прогнозного значения.

  10. Оцените с помощью эластичности силу влияния фактора на результат в точке х11.



Задание 2

Нелинейная модель. Линеаризация

Для тех же наблюдений xt и yt, предполагается, что зависимую переменную у и неза­висимую x связывает нелинейное регрессионное уравнение:

для вариантов 1,6,11,16;

для вариантов 2,7,12,17;

для вариантов 3,8,13,18;

для вариантов 4,9,14,19;

для вариантов 5,10,15,20.

  1. Проведите линеаризацию модели, определите оценки параметров нелинейной мо­дели.

  2. Оцените качество модели с помощью коэффициента детерминации и дисперсион­ного отношения F.

  3. Определите прогнозное значение при х11=N, где N – номер Вашего варианта. По­стройте 95% доверительный интервал для прогноза.

  4. Оцените с помощью эластичности силу влияния фактора на результат в точке х11.

  5. На диаграмме рассеяния постройте график прогнозных значений. Определите сумму квадратов отклонений наблюдений от нелинейного прогноза.




Таблица 1

t

Вариант 1

Вариант 2

Вариант 3

Вариант 4

Вариант 5

хt

yt

хt

yt

хt

yt

хt

yt

хt

yt

1

9

31

15

60

13

25

14

110

19

26

2

11

31

17

84

9

22

18

136

11

33

3

15

35

7

19

15

25

16

125

6

42

4

6

28

17

75

15

25

8

84

9

36

5

17

33

15

59

18

27

19

140

15

28

6

13

31

16

65

6

18

6

77

17

28

7

14

34

14

50

11

24

16

120

18

28

8

16

34

13

55

14

25

13

100

11

34

9

7

28

6

32

18

27

8

84

19

25

10

11

31

15

53

8

21

6

75

11

33

t

Вариант 6

Вариант 7

Вариант 8

Вариант 9

Вариант 10

хt

yt

хt

yt

хt

yt

хt

yt

хt

yt

1

9

131

7

16

9

25

12

97

10

33

2

7

130

11

26

18

31

6

74

19

25

3

16

144

14

38

20

31

14

107

14

31

4

11

140

9

25

17

29

13

108

17

28

5

17

157

7

21

6

17

18

128

19

27

6

8

123

15

40

7

23

14

113

14

29

7

19

155

10

24

7

21

20

141

6

43

8

18

159

12

32

8

21

14

109

16

28

9

12

145

6

18

20

30

10

88

9

39

10

14

153

7

19

18

30

14

112

10

36

t

Вариант 11

Вариант 12

Вариант 13

Вариант 14

Вариант 15

хt

yt

хt

yt

хt

yt

хt

yt

хt

yt

1

16

32

13

52

9

22

5

72

19

26

2

19

34

15

66

8

20

18

136

19

25

3

12

31

15

62

20

27

10

88

13

30

4

16

32

14

61

9

22

7

75

19

27

5

14

34

6

26

15

26

15

114

7

41

6

6

29

19

89

15

26

10

97

17

26

7

13

32

11

41

14

26

5

73

9

37

8

10

32

14

54

19

26

8

84

18

27

9

12

34

7

25

18

27

19

143

8

38

10

20

35

16

70

19

27

7

79

9

37



t

Вариант 16

Вариант 17

Вариант 18

Вариант 19

Вариант 20

хt

yt

хt

yt

хt

yt

хt

yt

хt

yt

1

17

158

7

23

9

24

8

84

19

27

2

15

138

6

18

11

28

19

140

16

27

3

8

129

14

36

17

32

6

77

19

26

4

5

114

7

21

19

27

16

120

14

29

5

16

155

16

39

14

32

13

100

17

29

6

14

151

19

52

9

27

8

84

14

32

7

20

163

14

37

19

33

6

75

12

31

8

16

145

9

20

16

31

12

97

6

45

9

12

144

16

41

12

27

6

74

14

30

10

12

148

6

17

6

21

14

107

19

26


  1   2   3   4   5


Федеральное агентство по образованию
Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации