Эконометрика. Вариант №4

Задание 1

Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; X j — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии.
Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER , приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1. — 1.5. задания.
1.1. Оцените параметры линейной регрессии МНК;
1.2. Оцените значимость каждого фактора в отдельности по t-критерию;
1.3. Оцените совместную значимость всех факторов по F-критерию;
1.4. Проверка гетероскедастичности остатков (используйте результаты оценивания, приведенные в базовых статистиках уравнения в среде MATRIXER);
1.5. Проверка нормальности остатков (используйте результаты оценивания, приведенные в базовых статистиках уравнения в среде MATRIXER).

Задание 2
Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями. Следуйте комментариям к пунктам 2.1. — 2.4., развернуто ответьте на все заданные вопросы.

 Y X1 X2 X3
1 224,4488364 11,99977257 1,999259831 32,99909847
2 277,2831841 26,99997061 -4,998996873 7,998596395
3 275,2593978 13,99913739 -6,001154229 25,99854422
4 288,344021 26,00018655 -5,000706614 32,00607327
5 196,8232875 14,00040778 12,99872124 14,00220844
6 226,5160465 16,99974393 8,999964986 23,99975848
7 234,9249455 21,99872972 14,00291602 4,998175019
8 269,5601982 23,99980514 1,002689275 6,98498768
9 262,0426535 24,00052947 -1,998720081 29,00386901
10 266,1537477 24,99989486 1,999511742 1,004049779
11 253,8951469 19,00051909 -3,000065664 27,99850542
12 273,0876835 22,99987181 -2,000591574 22,99083255
13 256,6852439 18,00040188 -3,998982126 25,98979296
14 239,8848152 21,00005931 9,000653926 7,988066357
15 259,7734367 17,00043104 -3,999437192 31,98730317