Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение
высшего образования
«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»
Департамент математики
Дисциплина Эконометрика
Факультет Экономики и бизнеса. Форма обучения очная
Направление подготовки 38.03.01 «Экономика»
Профиль «Анализ и управление рисками организаций»
Учебный 2020/21 год 5 семестр
Экзаменационный билет № 81
1. Задача (60 баллов)
В таблице приведены данные о денежных накоплениях на душу населения (Y) и среднедушевом доходе (X) за 10 лет.
а) составьте спецификацию модели и рассчитайте ее параметры по данным за девять лет. Оцените статистическую значимость параметров и модели в целом. Оцените качество модели по средней ошибке аппроксимации и коэффициента детерминации (20)
б) проверьте выполнение предпосылки теоремы Гаусса–Маркова об отсутствии автокорреляции возмущений (при 5%-ом уровне значимости). Сделайте вывод (15)
|
|
в) проверьте адекватность модели по данным за последний десятый год (20)
г) Запишите полученную регрессию в стандартном виде (5)
Таблица.
Y
X
Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение
высшего образования
«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»
Департамент математики
Дисциплина Эконометрика
Факультет Экономики и бизнеса. Форма обучения очная
Направление подготовки 38.03.01 «Экономика»
Профиль «Анализ и управление рисками организаций»
Учебный 2020/21 год 5 семестр
Экзаменационный билет № 82
1. Задача (60 баллов).
В таблице представлены данные о товарообороте (y) и доходах населения (x). Оцените линейную регрессию, используя данные за год.
а) Оцените параметры модели, их статистическую значимость и их адекватность, а также статистическую значимость полученной регрессии. Дайте смысловую интерпретацию полученным параметрам регрессии (15)
б) проведите проверку случайных возмущений модели на гетероскедастичность с применением теста Голдфелда-Квандта (15)
|
|
в) оцените качество регрессии, рассчитайте среднюю ошибку аппроксимации и запишите полученную регрессию (15)
г) проверьте адекватность модели по данным за январь следующего года (15)
Месяц | y | X |
Январь | 91,5 | 79,5 |
Февраль | 92,8 | 100,3 |
Март | 104,3 | 102,9 |
апрель | 101,5 | 106,6 |
Май | 97,9 | 92,5 |
Июнь | 98,7 | 110,1 |
Июль | 100,8 | 96,6 |
Август | 103,7 | 97,1 |
сентябрь | 104,6 | 98,5 |
октябрь | 100,3 | 105,7 |
ноябрь | 101,5 | 97,4 |
декабрь | 129,9 | |