- •Введение
- •Лабораторная работа №1. Парная линейная регрессия
- •Метод определителей для решения системы нормальных уравнений
- •Метод решения системы нормальных уравнений с помощью стандартной функции линейн(y,X,1,1)
- •Метод решения системы нормальных уравнений с помощью функции Регрессия
- •Лабораторная работа №2. Парная показательная регрессия
- •Метод определителей
- •Метод решения с помощью стандартной функции лгрфприбл(y,X,1,1)
- •Метод решения с помощью функции Регрессия
- •Оценка показателей варьирования признаков
- •Анализ линейных коэффициентов парной корреляции
- •Расчёт коэффициентов частной корреляции
- •Вычисление методом стандартизации переменных
- •Лабораторная работа №6. Вычисление параметров линейного уравнения множественной регрессии с помощью функций регрессия и поиск решения
- •Вычисление параметров с помощью функции Регрессия
- •Вычисление параметров с помощью функции Поиск решения
- •Расчёт частных коэффициентов эластичности.
- •Расчёт общего и частного f-критерия Фишера.
- •Лабораторная работа №7. Временные ряды в эконометрических исследованиях
- •Расчет линейного тренда
- •Расчет логарифмического тренда
- •Подбор трендов, построенных графически
- •Выбор наилучшего тренда
- •Прогноз нескольких периодов вперед
- •Лабораторная работа №8. Система эконометрических уравнений
- •Правила идентификации модели.
- •Идентификация модели.
- •Оценка параметров системы
- •Структурная форма модели
- •Список литературы**см годы не больше 5 лет**
- •Приложение 1 распределение фишера (f-распределение)
- •Приложение 2. Распределение стьюдента(t-распределение)
Идентификация модели.
Модель имеет две эндогенные (y1, y2) и две экзогенные (x1, x2) переменные.
Проверим каждое уравнение системы на необходимое (Н) и достаточное (Д) условие идентификации.
Первое уравнение:
Н: эндогенных переменных – 2 (y1, y2)
отсутствующих экзогенных – 1 (x2)
Выполняется необходимое равенство 2=1+1, следовательно, Первое уравнение полностью идентифицировано.
Д: в первом уравнении отсутствует x2 . М=2, m=1, K=2, k= 2. Проверяем : M-m=1,
k-1=1, т.е. выполняется правило 2. Ранг матрицы А=a22, определитель матрицы не равен нулю, ранг матрицы равен К-1=1, следовательно Первое уравнение точно идентифицировано.
Второе уравнение.
Н: эндогенных переменных – 2 (y1, y2)
отсутствующих экзогенных – 1 (x1)
Выполняется необходимое равенство 2=1+1, следовательно, Второе уравнение полностью идентифицировано.
Д: во втором уравнении отсутствует x1 . М=2, m=1, K=2, k= 2. Проверяем : M-m=1,
k-1=1, т.е. выполняется правило 2. Ранг матрицы А= a11, определитель матрицы не равен нулю, ранг матрицы равен К-1=1, следовательно Второе уравнение точно идентифицировано.
Оценка параметров системы
При решении системы
выразим x и y через отклонения от средних уровней, и тогда матрица исходных данных будет иметь вид:
Соответственно, значения сумм
Тогда система нормальных уравнений составит
Решаем систему в EXCEL с помощью инструмента Поиск решения
Получаем
Т огда
Аналогично строим систему нормальных уравнений для определения коэффициентов δ21 и δ22
П олучаем
Аналогично решаем систему уравнений
Следовательно, δ21 = 0,00029 и δ22 =0,11207. Тогда второе уравнение примет вид:
Приведённая форма модели примет вид:
И з чего определяем коэффициенты структурной модели
Аналогично
Тогда
Структурная форма модели
Итак, структурная форма модели имеет вид:
В этой системе уравнений применены следующие обозначения;
y1 – годовое потребление продукта,
y2 - оптовая цена за кг.,
x1 – доход на душу населения,
x2 – расходы по обработке продукта.
Вывод; На годовое потребление продукта, причем уменьшение, большее влияние оказывает оптовая цена, чем доход на душу населения.
На оптовую цену, причем увеличение, большее влияние оказывают расходы по обработке продукта.
Список литературы**см годы не больше 5 лет**
Практикум по эконометрике / Под ред. Н.И. Елисеевой. М.:Финансы и статистика, 2006.
Эконометрика / Под ред. Н.И. Елисеевой. М.:Финансы и статистика, 2005.
Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. Эконометрика / Под ред. Н.Ш. Кремера. М.:ЮНИТИ, 2007.
О.А. Баклушина. Краткий курс по эконометрике. М.: Окей-книга, 2007.
Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов, В 2 т. Т2. Основы эконометрики.- М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2001, 432 с.
Доугерти К. Введение в эконометрику.- М.:ИНФРА-М, 1997,-402 с.
Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика, ЮНИТИ, 2002, 311 с.