Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование)

Скачать 105.14 Kb.

Название	Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование)
Дата публикации	05.05.2016
Размер	105.14 Kb.
Тип	Задача

edushk.ru > Банк > Задача

2012-2013 Учебный год

Группа

Экономика
Эконометрика и ЭММ (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование)
Семинар (5): Нарушение предпосылок МНК: мультиколлинеарность. Производственные функции.
Ключевые понятия: множественная линейная регрессия, мультиколлинеарность, парные и частные коэффициенты корреляции, производственные функции, линеаризация функции Кобба-Дугласа.
Hint: используйте пакет анализа в MS Excel.
Задача 1.
В таблице представлены выпуск Q, трудозатраты L, капиталовложения K пятнадцати фирм некоторой отрасли.

Оцените по этим данным производственную функцию Кобба-Дугласа. Вычислите коэффициент детерминации, скорректированный коэффициент детерминации и выборочный коэффициент корреляции между lnL и lnK.
Проведите регрессию без учета трудозатрат.
Проинтерпретируйте результаты полученные в (а)-(b).
Можно ли преодолеть проблему мультиколлинеарности, возникающую в модели из пункта (а), если известно, что производственная функция обладает постоянной отдачей на масштаб? (подсказка к возможному решению – пример на лекции)

Фирма	Q	L	K	Фирма	Q	L	K
1	2350	2334	1570	9	2550	2446	1880
2	2470	2425	1850	10	2450	2403	1790
3	2110	2230	1150	11	2290	2301	1480
4	2560	2463	1940	12	2160	2253	1240
5	2650	2565	2450	13	2400	2367	1660
6	2240	2278	1340	14	2490	2430	1850
7	2430	2380	1700	15	2590	2470	2000
8	2530	2437	1860

Задача 2.
Таблица содержит помесячные данные о срочных рублевых депозитах физических лиц, доходах населения, номинальной ставке по срочным рублевым депозитам и официальном валютном курсе для Республики Беларусь за период с декабря 2000 по июнь 2006 года.

Оцените по этим данным модель прогнозирования объема депозитов физических лиц. Оцените её качество и проинтерпретируйте результаты.
Возможно ли предположить наличие в модели проблемы мультиколлинеарности? Постройте матрицу парных коэффициентов корреляции, матрицу частных коэффициентов корреляции (подсказка – с. 276 основного рекомендуемого пособия). Сделайте выводы.
Если в предыдущем пункте сделан вывод о возможном присутствии мультиколлинеарности, подтвердите его с помощью метода инфляционных факторов.
Какие переменные можно исключить из модели так, чтобы скорректировать мультиколлинеарность, но так, чтобы модель не потеряла экономический смысл и сохранила свои прогнозные качества?
Постройте две скорректированные модели (оставив в них две объясняющие/экзогенные переменные). Оцените их качество, сравните все, построенные в задаче модели, сделайте выводы из сравнительного анализа.

Месяц	Income	Dep_rub	St_dep	Val_nom
дек.00	250192,7	17514,4	8,10	359
янв.01	291107,9	21055,7	9,47	412
фев.01	340711,2	25338	8,13	435
мар.01	365081,8	28511,6	8,75	475
апр.01	382671,1	36112,2	8,21	570
май.01	444413,2	47077,3	7,89	675
июн.01	461413,3	54468,8	7,34	778
июл.01	540497,3	55708,7	6,98	910
авг.01	544324,6	59251,3	6,99	1033
сен.01	536763,8	69635,2	7,00	1063
окт.01	616524,8	77192,7	6,73	1114
ноя.01	752468,4	86799,3	7,73	1180
дек.01	614169	109854,4	7,43	1210
янв.02	615177,3	135648,6	6,85	1240
фев.02	756506,6	147550,6	6,08	1293
мар.02	786142,3	157919,3	5,91	1330
апр.02	842320,2	172415,6	5,73	1362
май.02	959392	182329	4,81	1380
июн.02	980105,6	182313,9	4,30	1418
июл.02	1103084	173281,4	4,00	1445
авг.02	1054224	178371	4,23	1477
сен.02	1078732	205654,4	4,23	1509
окт.02	1150481	226851,2	4,49	1540
ноя.02	1334603	252150,2	4,46	1580
дек.02	1090211	274960,9	4,74	1638
янв.03	1102247	332970,5	5,74	1670
фев.03	1234653	365086,6	5,40	1707
мар.03	1236933	388773,7	4,88	1737
апр.03	1418118	419506	4,32	1769
май.03	1481890	434756,7	3,91	1800
июн.03	1557890	453285	3,69	1829
июл.03	1581706	475209,9	3,36	1848
авг.03	1478711	503071,6	3,20	1865
сен.03	1581653	532641,5	3,10	1884
окт.03	1673472	529734,8	2,93	1902
ноя.03	1851487	536329	3,02	1920
дек.03	1510128	591974,6	3,06	1950
янв.04	1425027	656201,2	3,03	1972
фев.04	1587216	705632,8	2,94	1996
мар.04	1607860	745600,7	2,91	2021
апр.04	1689381	787791,5	2,73	2040
май.04	1855853	835452,8	2,57	2060
июн.04	1893225	872337,1	2,30	2073
июл.04	1917649	866489,5	2,03	2090
авг.04	1865733	856079,5	2,00	2108
сен.04	2048709	861483,5	1,96	2129
окт.04	2073328	882188,7	2,00	2141
ноя.04	2292765	919506,3	1,98	2156
дек.04	1930700	1003616	1,99	2156
янв.05	2046500	1077500	1,99	2151
фев.05	2203000	1166060	1,86	2150
мар.05	2249300	1228330	1,64	2153
апр.05	2269400	1293995	1,53	2152
май.05	2513000	1367768	1,41	2155
июн.05	2563800	1417337	1,37	2157
июл.05	2492700	1456372	1,29	2161
авг.05	2622900	1498581	1,28	2167
сен.05	2680300	1541051	1,29	2173
окт.05	2634400	1660078	1,39	2174
ноя.05	3330700	1812410	1,44	2170
дек.05	2612800	1920500	1,40	2172
янв.06	2554400	1996300	1,34	2159
фев.06	2783400	2070500	1,33	2153
мар.06	2922600	2119900	1,21	2151
апр.06	2842800	2195400	1,10	2149
май.06	3339900	2272500	1,01	2149
июн.06	3252500	2343400	0,98	2148

^ Представленный тест предназначен для самостоятельного разбора и подготовки.
Справка. Некоторые значения точек распределений Стьюдента и Фишера:

;

Покажите (путем вывода), как коэффициент корреляции в случае парной линейной регрессии связан со старшим коэффициентом уравнения регрессии.

По помесячным данным за два года построены две модели прогнозирования для объема депозитов юрлиц (млрд.руб) в зависимости от изменения процентных ставок (%). Проверьте утверждение о том, что использование в модели номинальной ставки по депозитам вместо реальной ставки улучшает общее качество модели.

По построена линейная регрессионная модель . Оцените качество построенной модели, используя представленные данные промежуточных расчетов.

Ответьте, истинны (И), или ложны (Л) следующие утверждения:

□ Статистическая значимость коэффициента регрессии проверяется на основе величины коэффициента детерминации;

□ Суть МНК состоит в минимизации суммы квадратов коэффициентов регрессии;

□ С помощью коэффициента детерминации

проверяется гипотеза о равенстве объясненной и необъясненной (остаточной) дисперсий;

□ Коэффициент уравнения регрессии

можно считать статистически незначимым, если стандартная ошибка

больше его модуля;

□ Коэффициент уравнения регрессии

можно считать статистически незначимым, если стандартная ошибка

меньше его модуля;

□ Если нулевая гипотеза для статистики Фишера отклоняется, то коэффициент детерминации

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

	Рабочая программа по курсу «эконометрика» Определение эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические...		Из экзаменационных билетов будут исключены вопросы: в блоке «Эконометрика»:... «Утверждено» решением заседания кафедры экономической кибернетики от «16» мая 2001 г. Протокол №23
	1 Эконометрика- это наука о измерениях в экономике. Необходимость... Установление факта наличия связи между потенциальным воздействием Х и результатом у ( для решения используется аппарат корреляционного...		Программа дисциплины Инвестиционно-технологическое прогнозирование Целью программы курса «Инвестиционно-технологическое прогнозирование» является формирование комплекса знаний, умений и навыков для...
	8. Планирование и прогнозирование в системе менеджмента Прогнозирование... Прогнозирование это взгляд в будущее, оценка возможных путей развития, последствий тех или иных решений		Ы младшая группа средняя группа «Программа воспитания и обучения детей дошкольного возраста» под редакцией М. А. Васильевой
	Вопросы для подготовки к экзамену по курсу «Экономика» Структура экономической науки: понятие микроэкономики и макроэкономики, мировая экономика, экономика переходного периода		Согласовано утверждаю Антитеррористическая группа (именуемая далее Группа) является координационным органом, обеспечивающим взаимодействие всего личного...
	Темы рефератов по курсу «Мировая экономика» для аспирантов Мировая экономика. Экономика зарубежных стран. Учебник. Под ред. В. П. Колесова и М. Н. Осьмовой, М., 2002, сс. 57 – 67		В. И. Чуркин прогнозирование продаж систем «умный дом» на основе модели диффузии инноваций басса Прогнозирование продаж систем «умный дом» на основе модели диффузии инноваций басса1

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы