Учебная работа № 3638. «Контрольная Эконометрика 2
Учебная работа № 3638. «Контрольная Эконометрика 2
Содержание:
Данные для выполнения контрольного задания
Имеются следующие данные:
Таблица 1
№
страны
Годы Япония
Y K L
1980 1800 533 55,4
1981 1865 546 55,8
1982 1924 545 56,4
1983 1975 540 57,3
1984 2060 565 57,7
1985 2163 594 58,1
1986 2280 624 58,5
1987 2311 683 59,1
1988 2454 762 60,1
1989 2570 832 61,3
1990 2675 907 62,5
1991 2787 946 63,7
1992 2818 940 64,4
1993 2812 925 64,5
1994 2827 915 64,5
1995 2934 934 64,6
1996 3008 959 65,2
1997 3082 984 65,8
1998 3156 1008 66,4
1999 3078 1032 67,0
2000 3000 1061 67,2
где Y – валовой внутренний продукт (ВВП) в млрд. долл. в ценах и по
паритету покупательной способности 1995 г.,
K – основные производственные фонды, млрд. долл.,
L – численность занятых в материальном производстве, млн.чел.
Задание 1.
Идентификация линейной модели парной регрессии ВВП(Y)
и прогноз по этой модели
Необходимо найти оценки коэффициентов трендовых моделей:
С помощью найденных оценок определить прогнозы ВВП, капитала и числа занятых на один-два года вперед.
Задание 2.
Идентификация линейных трендовых моделей ВВП(Y), капитала (К) и числа занятых (L) и прогноз по этим моделям.
Необходимо найти оценки коэффициентов трендовых моделей:
С помощью найденных оценок определить прогнозы ВВП, капитала и числа занятых на один-два года вперед.
Задание 3.
Идентификация функции Кобба-Дугласа и использование ее для прогноза ВВП.
Необходимо по исходным данным найти оценки параметров производственной функции Кобба-Дугласа:
Осуществить прогноз ВВП на один — два года вперед по функции Кобба-Дугласа.
Сравнить прогноз по производственной функции с прогнозами по уравнению парной регрессии и по уравнению тренда.
Задание 4.
Характеристика эконометрической модели
Задана следующая эконометрическая модель
Дайте ответы на следующие вопросы относительно этой модели:
1. Какие уравнения модели являются балансовыми?
2. Какие переменные модели являются эндогенными, а какие – экзогенными?
3. Есть ли в этой модели лаговые эндогенные переменные?
4. Идентифицируема ли эта эконометрическая модель и, если идентифицируема, то почему?
5. Как Вы бы стали применять косвенный МНК для идентификации модели?
Список использованной литературы:
1. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А., «Эконометрика: начальный курс», — М.: «Дело», 2004;
2. «Практикум по эконометрике: Учеб.пособие», И.И. Елисеева, С.В, Курышева, Н.М. Гордиенко и др.; под ред. И.И. Елисеевой, – М.: Финансы и статистика, 2005;
3. «Эконометрика: учебник», под ред. И.И. Елисеевой, — М.: «Финансы и статистика», 2003;
4. Орлова И.В., «Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде EXCEL. Практикум: Учебное пособие для вузов», – М.: Финстатинформ, 2004.
Выдержка из похожей работы
Заносим в таблицу,
2,Линейный
коэффициент парной корреляции,
Если:
умножить на,
то получим:,
Значит,
коэффициент корреляции можно находить
по формуле;r2
= 0,914
Так
как значение коэффициента корреляции
близко к 1, то связь признается очень
тесной, почти функциональной,
Найденное
значение индекса детерминации говорит,
что 91,4% вариации производительности
труда (Y) объясняется вариацией фактора
x
– уровнем механизации работ,
3,
Оценка статистической значимости
параметров регрессии
Оценку
статистической значимости параметров
регрессии проведём с помощью t-статистики
Стьюдента и путём расчёта доверительных
интервалов для каждого из показателей,
Выдвинем гипотезу Но:
о статистически незначимом отличии
показателей от нуля, то есть Но
: a
= b
= rxy
= 0, По таблицам t-критерия
Стьюдента при
и числу степени свободы в данном случае
равном :n
– 2 = 12 – 2 = 10 находим tтабл
= 2,23,
Фактические
значения t-критерия
определяются по формулам:
≈2,23
>2,23
>>2,23
Из
выше найденных фактических значений
ta,
tb,
tr,
видим что кроме параметра а они больше
ранее найденного табличного (критического)
значения критерия Стьюдента (t
= 2,23) следовательно гипотеза Но
– отклоняется, то есть a,
b
и rxy
не
случайно отличны от нуля,
Найдем
F-статистику
для оценки значимости уравнения регрессии
(n=12,
m=1),
Табличное
значение критерия со степенями свободы
k1=1
и k2=10,
Fтабл =
4,96, Так как F
> Fтабл,
то уравнение парной регрессии признается
статистически значимым и модель
адекватной,
Доверительные
интервалы для параметров уравнения
регрессии:
Несмещенной
оценкой дисперсии возмущений является
величина:
S2y
= 4,81 — необъясненная дисперсия (мера
разброса зависимой переменной вокруг
линии регрессии),
Sy
= 2,19 — стандартная ошибка оценки
(стандартная ошибка регрессии)
