ЭКОНОМЕТРИКА 1 Лекции 16 ч Практические занятия

ЭКОНОМЕТРИКА 1 Лекции – 16 ч. Практические занятия на ПЭВМ – 8 ч. Лабораторная работа (зачет) Контрольная работа (зачет) Экзаменационный зачет Кафедра Математики и информатики, к. 701 Консультации: вторник, пятница, с 15 -00

Рекомендуемая литература 2 Эконометрика. Учебник (под ред. И. И. Елисеевой) Практикум по эконометрике (под ред. И. И. Елисеевой) Орлова И. В. , Половников В. А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование Эконометрика. Компьютерный практикум: Москва – 2011 Кайгородова М. А. , Поддубная М. Л. Эконометрика. Методические указания по выполнению контрольной и лабораторной работ: Барнаул – 2008, 2009, 2010 Учебно-методические материалы в электронном виде, размещенные на сервере филиала

Введение 3

1. Спецификация модели 4

Спецификация модели: оценка тесноты зависимости между переменными 5 пример

Спецификация модели: оценка значимости выборочного коэффициента корреляции 6 пример

Спецификация модели: мультиколлинеарность факторов 7 пример

Спецификация модели: мультиколлинеарность факторов – тест Фаррара-Глоубера 8 1. Проверка наличия мультиколлинеарности всего массива переменных (после исключения тесно связанных факторов). 1) Вычислить определитель матрицы межфакторных корреляций где , ( ), - коэффициенты парной корреляции. 2) Рассчитать наблюдаемое значение статистики , где n – кол-во наблюдений, р – кол-во факторов. 3) Определить критическое значение свободы 4) Если с помощью функции при уровне значимости и числе степеней . , то в массиве факторов существует мультиколлинеарность. Тогда переходим к п. 2. 2/1/2018

Спецификация модели: тест Фаррара-Глоубера 9 2. Проверка наличия мультиколлинеарности каждого фактора с остальными переменными. 1. Вычислить обратную матрицу 2. Для каждого фактора ( ). вычислить F – критерий: , где - диагональные элементы матрицы С. 3. Определить табличное значение критерия Фишера 4. Если , то факторная переменная другими переменными. Тогда переходим к п. 3. мультиколлинеарна с

Спецификация модели: тест Фаррара-Глоубера 10 3. Проверка наличия мультиколлинеарности каждой пары переменных. 1. Вычислить частные коэффициенты корреляции , где - элементы матрицы С. 2. Рассчитать значение t - критерия для каждой пары факторов 3. Определить табличное значение критерия Стьюдента 4. Если абсолютная величина и , то между факторами существует мультиколлинеарность. Переменную с большим значением F – критерия необходимо исключить из рассмотрения. пример

2. Идентификация эконометрической модели 11 2/1/2018

Идентификация модели: парная линейная регрессия 12 пример

Идентификация модели: множественная линейная регрессия 13 2/1/2018 пример

Идентификация модели: фиктивные переменные 14 пример

Предпосылки метода наименьших квадратов (МНК) 15 Оценки коэффициентов регрессии полученные на основе МНК должны обладать следующими свойствами: - несмещённость: математическое ожидание остатков равно нулю; - эффективность: характеризуются наименьшей дисперсией; - состоятельность: увеличение точности оценок с увеличением объёма выборки. Наличие данных свойств обусловлено выполнением условий Гаусса-Маркова: 1) В модели зависимая переменная а объясняющая переменная (или ) - величина случайная, - величина неслучайная; 2) Математическое ожидание случайной составляющей в любом наблюдении должно быть равно нулю, т. е. ; 3) Дисперсия случайной составляющей должна быть постоянна для всех наблюдений, т. е. ; 4) Отсутствие систематической связи между значениями случайной составляющей в любых двух наблюдениях, т. е. ; 5) Случайная составляющая распределена по нормальному закону.

1. Проверка свойства случайности остатков: критерий поворотных точек (пиков) 16 пример

2. Свойства нулевого математического ожидания и постоянной дисперсии остатков 17 2/1/2018 пример

3. Проверка свойства независимости остатков: критерий Дарбина-Уотсона 18 критерий автокорреляции первого порядка пример

4. Проверка свойства нормального распределения остатков: R/S критерий 19 пример

Предпосылки МНК: схема анализа 20

3. Верификация модели: точность модели 21 2/1/2018 пример

Верификация модели: коэффициент детерминации 22

Верификация модели: коэффициент детерминации 23

Верификация модели: оценка значимости уравнения регрессии 24 2/1/2018

Верификация модели: оценка значимости коэффициентов модели 25 пример

Верификация модели: 26 итоги дисперсионного анализа

27 Прогнозирование с помощью линейной модели пример

Прогнозирование с помощью линейной модели: замечания 28

Прогнозирование с помощью множественной модели 29 пример

Анализ влияния факторов на результат по уравнению множественной модели 30

Анализ влияния факторов на результат по уравнению множественной модели 31 пример

Типы зависимости между экономическими показателями 32

Типы зависимости между экономическими показателями 33

Построение нелинейных моделей 34

Построение нелинейных моделей: пример 35

Построение нелинейных моделей: пример 36

Построение нелинейных моделей: пример 37 2/1/2018

Оценка качества нелинейных моделей 38 2/1/2018

Оценка качества нелинейных моделей: пример 39 пример

Оценка качества нелинейных моделей: пример 40

Анализ нелинейной зависимости: коэффициенты эластичности 41

Анализ нелинейной зависимости: пример 42

Эконометрические системы: классификация 43

КМНК для построения одновременной системы 44

Идентифицируемость одновременных систем: примеры 45 2/1/2018

Идентифицируемость одновременных систем: счетное правило 46 2/1/2018

Идентифицируемость одновременных систем: достаточное условие 47

Достаточное условие идентифицируемости: пример 48

КМНК для построения эконометрических систем: пример 49

КМНК для построения эконометрических систем: пример 50

КМНК для построения эконометрических систем: пример 51

КМНК для построения эконометрических систем: пример 52

КМНК для построения эконометрических систем: пример 53