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.


  1. Оцените по этим данным производственную функцию Кобба-Дугласа. Вычислите коэффициент детерминации, скорректированный коэффициент детерминации и выборочный коэффициент корреляции между lnL и lnK.

  2. Проведите регрессию без учета трудозатрат.

  3. Проинтерпретируйте результаты полученные в (а)-(b).

  4. 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.

  1. Оцените по этим данным модель прогнозирования объема депозитов физических лиц. Оцените её качество и проинтерпретируйте результаты.

  2. 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.

  3. Если в предыдущем пункте сделан вывод о возможном присутствии мультиколлинеарности, подтвердите его с помощью метода инфляционных факторов.

  4. Какие переменные можно исключить из модели так, чтобы скорректировать мультиколлинеарность, но так, чтобы модель не потеряла экономический смысл и сохранила свои прогнозные качества?

  5. 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:

;;;;

;; ;


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







  1. 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.









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










  1. 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:

Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon Рабочая программа по курсу «эконометрика»
Определение эконометрики. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические...
Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon Из экзаменационных билетов будут исключены вопросы: в блоке «Эконометрика»:...
«Утверждено» решением заседания кафедры экономической кибернетики от «16» мая 2001 г. Протокол №23
Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon 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...
Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon Программа дисциплины Инвестиционно-технологическое прогнозирование
Целью программы курса «Инвестиционно-технологическое прогнозирование» является формирование комплекса знаний, умений и навыков для...
Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon 8. Планирование и прогнозирование в системе менеджмента Прогнозирование...
Прогнозирование это взгляд в будущее, оценка возможных путей развития, последствий тех или иных решений
Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon Ы младшая группа средняя группа
«Программа воспитания и обучения детей дошкольного возраста» под редакцией М. А. Васильевой
Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon Вопросы для подготовки к экзамену по курсу «Экономика»
Структура экономической науки: понятие микроэкономики и макроэкономики, мировая экономика, экономика переходного периода
Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon Согласовано утверждаю
Антитеррористическая группа (именуемая далее Группа) является координационным органом, обеспечивающим взаимодействие всего личного...
Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon 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
Группа Экономика Эконометрика и эмм (Эконометрика, Эконометрика и прогнозирование) icon 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


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
edushk.ru
Главная страница

Разработка сайта — Веб студия Адаманов