- •Автор-составитель:
- •Цели и задачи дисциплины
- •Требования к уровню освоения дисциплины
- •Объем дисциплины
- •Объем дисциплины и виды учебной работы
- •Распределение часов по темам и видам учебной работы
- •Содержание курса
- •Тема 1. Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Основные этапы эконометрического моделирования.
- •Тема 2. Классическая и обобщенная линейные модели множественной регрессии.
- •Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.
- •Тема 4. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация.
- •Тема 5. Динамические регрессионные модели.
- •Темы практических занятий
- •Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой. (Практическое занятие).
- •Тема 4. Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация. (Практическое занятие).
- •Тема 5. Динамические регрессионные модели. (Практическое занятие).
- •Тема 6. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов. (Практическое занятие).
- •Тема 7. Системы линейных одновременных уравнений. (Практическое занятие).
- •Тема 8. Идентификация систем одновременных уравнений. (Практическое занятие).
- •Задания для самостоятельной работы студентов
- •Задача 2.1.
- •Задача 2.2.
- •Задача 2.3.
- •Задача 2.4.
- •Задача 2.5.
- •Задача 2.6.
- •Задача 2.7.
- •Задача 2.12.
- •Задача 2.13.
- •Задача 4.1.
- •Задача 4.2.
- •Задача 4.3.
- •Задача 4.4.
- •Варианты контрольных работ и методические указания по их выполнению
- •Тема 1. Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований. Основные этапы эконометрического моделирования.
- •Регрессионные модели с одним уравнением
- •Системы одновременных уравнений
- •Тема 2. Классическая и обобщенная линейные модели множественной регрессии.
- •Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой.
- •Тема 4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
- •Тема 5. Модели стационарных и нестационарных временных рядов.
- •Тема 6. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов.
- •Тема 7. Системы линейных одновременных уравнений.
- •Тема 8. Идентификация систем одновременных уравнений.
- •Варианты контрольных работ.
- •Вариант 1.
- •Вариант 2.
- •Вариант 3.
- •Вариант 4.
- •Вариант 5.
- •Вариант 6.
- •Вариант 7.
- •Вариант 8.
- •Вариант 9.
- •Вариант 10.
- •Вариант 11.
- •Вариант 12.
- •Вариант 13.
- •Вариант 14.
- •Вариант 15.
- •Вариант 16.
- •Вариант 17.
- •Вариант 18.
- •Вариант 19.
- •Вариант 20.
- •Вариант 21.
- •Вариант 22.
- •Вариант 23.
- •Вариант 24.
- •Вариант 25.
- •Вопросы для подготовки к экзамену
- •Учебно-методическое обеспечение дисциплины
- •Литература
- •Методическое обеспечение дисциплины
- •Материально-техническое и информационное обеспечение дисциплин
Задача 2.1.
По ежемесячным данным за 5 лет было построено уравнение зависимости оборота розничной торговли Российской Федерации продовольственными товарами (Y, млрд. руб.) от начисленной среднемесячной зарплаты одного работника (Х, рублей):
Y = 27,162 + 0,027∙X + ε R2 = 0,9843
(2,628) (0,001) R2adj = 0,9840
В скобках указаны значения стандартных ошибок коэффициентов.
Задание:
Проверьте гипотезу Н0: b1 = b2 = b3 = 0.
Что характеризует полученное значение коэффициента детерминации?
Что можно сказать о значимости включенного в модель фактора?
Дайте экономическую интерпретацию параметра модели.
Задача 2.2.
Для регрессионной модели получены следующие результаты дисперсионного анализа:
Дисперсионный анализ |
|||||
|
Число степеней свободы (df) |
Сумма квадратов (SS) |
Оценка дисперсии на одну степень свободы (MS) |
F |
Значимость F |
Регрессия |
? |
45313,34 |
22656,67 |
? |
9,65E-16 |
Остаток |
21 |
? |
? |
|
|
Итого |
? |
47061,74 |
|
|
|
Задание:
Восстановите пропущенные значения.
Сколько наблюдений использовалось для построения модели? Сколько рассматривалось факторных признаков?
Проверьте значимость уравнения регрессии в целом.
Задача 2.3.
По данным задачи 2.2 определите значения коэффициента детерминации R2 и скорректированного коэффициента детерминации R2adj. Как можно интерпретировать полученное значение R2?
О чем свидетельствует значение показателя «Значимость F»?
Задача 2.4.
В таблице приведены исходные данные Y и расчетные значения , полученные по линейной модели множественной регрессии: Y = 123,35 + 0,53∙X1 - 9,89∙X2 + ε.
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
Y |
20 |
25 |
30 |
45 |
60 |
69 |
75 |
90 |
105 |
110 |
120 |
130 |
130 |
130 |
135 |
140 |
|
9,9 |
32,3 |
44,8 |
47,5 |
46,3 |
63,7 |
86,6 |
102,2 |
103,8 |
102,8 |
120,0 |
131,9 |
124,6 |
122,6 |
137,1 |
137,8 |
Задание:
По имеющимся данным заполните таблицу дисперсионного анализа.
Оцените адекватность построенного уравнения регрессии по значениям коэффициента детерминации R2, критерия Фишера F.
Оцените точность модели по значению средней относительной ошибки аппроксимации.