Практическая работа 7

Тема 5. Модели стационарных и не стационарных временных рядов

Раздел: Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками.

 Цель: изучить линейную модель с гетроскедастичными остатками.

 

 1. Вопросы для полготовки к занятию.

1.1. Дайте определение гетероскедастичности остатков.

 1.2. Перечислите возможные причины возникновения гетероскедастичности остатков.

 1.3. Перечислите последствия наличия в модели гетероскедастичности остатков,

 1.4. Укажите основные направления устранения гетероскедастичности остатков.

 1.5. Опишите критерии обнаружения гетероскедастичности остатков:

 - критерий Гольдфельда- Квандтома,

 - графический анализ,

 1.6. Опишите суть методов устранения гетероскедастичности остатков

 - метод Эйткена,

 - другие методы

 

Задача

Было проведено пространственное бюджетное обследование семей с разными уровнями дохода за интервал времени, равного одному году. Изучалась зависимость размера потребления предметов роскоши от уровня дохода. Выборочные данные одной повторности представлены в таблице 1.

 Таблица 1 - Данные бюджета семьи (данные условные)

i	хi	уi
1	1	4
2	2	2
3	3	7
4	4	3
5	5	12
6	6	4
Ожидаем	7	?

 

Где: хi - среднегодовой уровень дохода на одного члена семьи (усл.д.е.),

 уi - среднегодовое потребление предметов роскоши (усл.д.е.),

 i - порядковый номер измерения.

 Необходимо решить следующие задачи:

 1. Получить характеристики модели с гетероскедастичными остатками.

 2. Устранить гетероскедастичность обобщенным методом наименьших квадратов.

 3. Получить прогнозные значения У для Хож=7, ABS(е ож) =6

 4. Сравнить характеристики полученных моделей.

 

Практическая работа 8

Тема 6. Авторегрессионные модели

Раздел: Линейные регрессионные модели с автокоррелированными остатками.

Цель: изучить линейную модель с автокоррелированными остатками.

Вопросы для подготовки к занятию

1. Дайте определение автокоррелированности остатков.

2. Перечислите возможные причины возникновения автокорреляции остатков.

3. Перечислите последствия наличия в модели автокорреляции остатков,

4. Укажите основные направления устранения автокорреляции остатков.

5. Опишите критерии обнаружения автокорреляции остатков.

6. Опишите суть методов устранения автокорреляции остатков:

 - метод наименьших квадратов;

 - метод Эйткена,

 - метод Дарбина;

 - метод Кочрена - Оркатто;

 - метод Хилдрета - Лу.

7. Опишите сущность прогнозирования с учетом автокорреляции остатков.

Задача

Имеется временной ряд У(t) розничного товарооборота (тыс. руб) ларька №2 у метро Новогиреево (с одним продавцом) за семь дней.

 Таблица1 - База данных временного ряда

t	У(t)
1	5
2	8
3	6
4	9
5	5
6	10
7	8

 Где t - время (1 - понедельник, 2 - вторник, …),

 У(t) - розничный товарооборот (тыс. руб.).

 Необходимо определить автокорреляцию первого порядка для временного ряда У(t).

 

Практическая работа 9

Тема 8: Системы одновременных уравнений

Раздел: Понятие о косвенном, двухшаговом методе наименьших кавдратов

для решения систем одновременных уравнений.

 Цель: изучить характеристики временных рядов.

 

В опросы для подготовки к занятию

1. Дайте определение структурной и приведенной системы одновременных

уравнений.

2. Опишите косвенный метод определения коэффициентов структурной системы

одновременных уравнений.

3. Опишите двухшаговый метод определения коэффициентов структурной

системы одновременных уравнений.

 

Задача

Имеется база данных бюджетного обследования семьи за каждый месяц текущего года.

 Таблица 1 - Динамика численных значений переменных бюджета семьи

	t	У1t	X1t	X2t	У2t
	1	5		15	10
	2	4	5	12	8
	3	6	4	10	7
	4	8	6	25	12
	5	13	8	31	18
	6	10	13	42	20
	7	5	10	12	7
	8	4	5	15	7
	9	8	4	23	12
	10	10	8	45	18
	11	5	10	13	8
	12	8	5	29	13
Ожидаем	13	7	8	25	10

 

 Где t - порядковый номер месяца текущего года,

 У1t - объем покупок потребительских товаров, производимых из заработной платы

главы семейства (тыс. руб.),

 Х1t= У1(t-1) - объем покупок потребительских товаров в предшествующий

 период (лаговая эндогенная переменная) (тыс. руб.),

 Х2t - доход семьи (тыс. руб.),

 У2t - заработная плата главы семьи (тыс. руб.)

Предложенные переменные входят в состав динамической микроэкономической

эконометрической модели бюджета семьи, представленной в виде структурной

формы системы одновременных уравнений:

 У1t= a0 + a1*У2t + a2*Х1t + e1t,

 У2t= в0 + в1*У1t + в2*Х2t + е2t.

Необходимо:

* получить прогнозные значения У1 и У2, если в следующем прогнозном месяце

ожидаются следующие значения объясняемых переменных: Х1(13)= 8 (тыс. руб.), Х2(13)=25 (тыс. руб.)

* вычислить коэффициенты структурной формы системы одновременных уравнений

двух шаговым методом наименьших квадратов.

* вычислить коэффициенты структурной формы системы одновременных уравнений

косвенным методом.

 

Практическая работа 10

Тема 8: Информационные технологии эконометрических исследований

Раздел: Изучение ППП STADIA 6

 Цель: Изучение возможностей построения эконометрических моделей с помощью ППП STADIA 6.

 

Вопросы для подготовки к занятию

1. Назовите основные модели, которые можно реализовать в ППП STADIA 6.

2. Назовите особенности построения многофакторной модели с помощью шаговой регрессии.

3. Назовите виды нелинейных моджелей, которые можно реализовать в ППП STADIA 6

Задача

Введите данные многофакторной модели, взятых из предыдущих занятий, в ППП STADIA 6.

Постройте многофакторную модель с помощью шаговой регрессии.

Вопросы для самопроверки

1. Определение эконометрики. Объект, предмет, метод, теоретическая база, цели, задачи и структура эконометрики, связь с родственными науками, область использования.

2. История эконометрики

3. Графический метод построения однофакторной линейной модели.

4. Многофакторная модель. Примеры эконометрических задач.

5. Метод наименьших квадратов. Вывод оценок параметров линейной модели матричным способом.

6. Метод наименьших квадратов. Оценка параметров линейной модели в скалярном виде.

7. Предпосылки метода наименьших квадратов.

8. Свойства оценок параметров линейной модели.

9. Показатели качества линейной регрессионной модели.

10. Статистическая проверка нулевых гипотез.

11. Модель. Классификация моделей.

12. Этапы эконометрического моделирования.

13. Этап 1 - анализ проблемы.

14. Этап 2 - определение факторов, влияющих на проблему.

15. Этап 3 - сбор данных.

16. Этап 4 - спецификация модели.

17. Этап 5 - расчет коэффициентов и основных показателей качества модели.

18. Этап 6 - проверка достоверности модели.

19. Этап 7 - получение точечного и интервального прогноза.

20. Этап 8, 9 - иммитация экономических процессов с помощью эконометрических моделей. Выводы и предложения.

21. Дисперсионный анализ регрессионный модели.

22. Линейная регрессионная модель с гетероскедастичными остатками.

23. Линейная регрессионная модель с автокоррелированными остатками.

24. Обобщенный метод наименьших квадратов.

25. Мультиколлинеарность и способы ее устранения.

26. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).

27. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.

28. Характеристики временных рядов.

29. Модели стационарных временных рядов и их идентификация.

30. Модели нестационарных временных рядов и их идентификация.

31. Система линейных одновременных уравнений.

32. Методы определения коэффициентов структурной системы одновременных уравнений: косвенный, двух шаговый и трех шаговый метод наименьших квадратов.

Список рекомендуемой литературы

1. Валентинов В.А. Эконометрика. Учебник.-М.: Дашков, 2010.

http://www.biblion.ru/product/581116/

Базовый учебник, содержащий все разделы программы по курсу эконометрика.

2. Валентинов В.А. Эконометрика. Практикум.-М.: Дашков, 2009

http://www.labirint.ru/books/216763/

Скачать: http://pr-books.ru/item/14195

Базовый практикум, содержащие примеры решения задач, предусмотренных программой по курсу эконометрика.