Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

2- 1_Эконометрика (АвторЛ.И. Лузина; Вариант №2.1)

.doc
Скачиваний:
14
Добавлен:
23.06.2014
Размер:
101.89 Кб
Скачать

Министерство образования РФ

Томский государственный университет

Систем управления и радиоэлектронике

(ТУСУР)

Центр дистанционного обучения.

Кафедра автоматизированных систем управления (АСУ)

Контрольная работа № 2

по дисциплине: «Эконометрика»

Вариант № 2.1

Автор методического пособия: Л.И. Лузина

Задание 1

Найти несмещенную оценку дисперсии несмещенную оценку среднеквадратического отклонения S1, l = 0,p и оценку ковариационной матрицы вектора , используя данные (в тыс.руб.) о среднедушевых сбережениях (y) и доходах (х) в северных областях России в n=10 семьях. Данные представлены в таб.5.4. Рассматривается линейная модель вида

,

Где М,

Таблица 5,5

№ семьи (i)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

yi (тыс. руб.)

0,66

0,22

4,84

1,98

8,80

3,74

12,76

5,50

16,50

6,60

xi (млн.руб.)

2,20

4,40

6,60

8,80

11,00

13,20

15,40

17,60

19,80

22,00

Решение:

Найдем несмещенную оценку дисперсии по формуле

.

Оценку ковариационной матрицы вектора определен из выражения

,

а несмещенную оценку среднеквадратического отклонения определим по формуле

,

где - 1-ый диагональный элемент матрицы А = (ХТХ)-1. Тогда, учитывая, что n=10, p=1,получим

,

Таким образом, несмещенная оценка дисперсии равна

а оценка среднеквадратичного отклонения

Найдем оценку ковариационной матрицы вектора :

Задание 2

Дана оценка ковариационной матрицы вектора несмещенных оценок

.

Чему равна оценка дисперсии элемента вектора , то есть:

а) 5,52;

б) 0,04;

в) 0,01;

г) 2,21.

Решение:

в) 0,01;

Задание 3

Пусть а . Показать, что данная оценка является несмещенной.

Решение:

Подставим в формулу вместо Y его выражение

Здесь оценка представлена как сумма истинного (неизвестного нам) значения и линейного комбинации случайных остатков Беря математические ожидания от левого и правого частей с учетом того, что величина и неслучайны, а , получаем:

Тем самым показано, что МНК – оценки (они же ММП – оценки) неизвестных параметров КЛММР являются несмещенными.