Страницу Назад
Поискать другие аналоги этой работы
200 Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №4ID: 166284Дата закачки: 02 Мая 2016 Продавец: Елена (Напишите, если есть вопросы) Посмотреть другие работы этого продавца Тип работы: Работа Контрольная Форматы файлов: Microsoft Word Сдано в учебном заведении: ДО СИБГУТИ Описание: Описание данных и задание: Рассматривается модель линейной регрессии; Y – зависимая переменная; Xj – факторы регрессии; i – номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии. Исходные данные. Вариант № 4 (Приведены первые 20 значений из 480) I Y X1 X2 X3 1 224,4488 11,99977 1,99926 32,9991 2 277,2832 26,99997 -4,999 7,998596 3 275,2594 13,99914 -6,00115 25,99854 4 288,344 26,00019 -5,00071 32,00607 5 196,8233 14,00041 12,99872 14,00221 6 226,516 16,99974 8,999965 23,99976 7 234,9249 21,99873 14,00292 4,998175 8 269,5602 23,99981 1,002689 6,984988 9 262,0427 24,00053 -1,99872 29,00387 10 266,1537 24,99989 1,999512 1,00405 11 253,8951 19,00052 -3,00007 27,99851 12 273,0877 22,99987 -2,00059 22,99083 13 256,6852 18,0004 -3,99898 25,98979 14 239,8848 21,00006 9,000654 7,988066 15 259,7734 17,00043 -3,99944 31,9873 16 208,4152 12,00011 6,000253 0,001858 17 282,5065 16,00036 -7,9974 24,99316 18 261,1728 20,00026 -3,99916 35,00216 19 234,8239 14,99978 -2,99842 35,99762 20 295,5132 24,00005 -6,99811 15,99892 ... Задание 1 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. 2.1. Проверить совместную значимость факторов X1, X3. Постройте вспомогательную регрессию, не включающую в себя переменные X1 и X3 . Сравните регрессии (исходную и вспомогательную) по сумме квадратов остатков, постройте F-Статистику для проверки существенности ограничений. Сколько ограничений в данном случае проверяется? Какая из регрессий является регрессией без ограничений, а какая с учетом ограничений? Каково значение статистики и РДУЗ? Каков результат теста и его интерпретация? 2.2. RESET тест Рамсея. После оценки исходного уравнения регрессии сохраните в отдельную переменную расчетные значения зависимой переменной (скрытая матрица \\ Fitted , дайте ей новое имя) и постройте вспомогательную регрессию, в которой факторами являются не только переменные X1-X3 , но и квадрат, и куб расчетных значений исходного уравнения. Постройте F-статистику для проверки совместной значимости добавленных факторов. Сколько ограничений в данном случае проверяется? Какая из регрессий является регрессией без ограничений, а какая с учетом ограничений? Каково значение статистики и РДУЗ? Каков результат теста и его интерпретация? 2.3. Проверка постоянства коэффициентов тестом Чоу I формы (выборку делить пополам). Создайте вспомогательную переменную (назовите ее, скажем, Chow _ Break ), и задайте ей значения (можно в ручную редактированием в среде MATRIXER , а можно предварительно создать переменную в среде Excel , а затем скопировать в MATRIXER ) – переменная принимает значение 1 для первой половины наблюдений, а для второй половины наблюдений – значение 0. Оцените вспомогательную регрессию, в которой вместо исходных факторов X 1, X 2, X 3 участвует набор факторов X 1* Chow _ Break , X 2* Chow _ Break , X 3* Chow _ Break , X 1*(1- Chow _ Break ), X 2*(1- Chow _ Break ), X 3*(1- Chow _ Break ). Создавать новые факторы не обязательно, достаточно указать их формулы непосредственно в строке команд при записи команды для оценки регрессии МНК. Сравните полученную вспомогательную и исходную регрессии, постройте F-статистику для проверки равенства коэффициентов при «разных половинах» исходных факторов во вспомогательной регрессии. Сколько ограничений в данном случае проверяется? Какая из регрессий является регрессией без ограничений, а какая с учетом ограничений? Каково значение статистики и РДУЗ? Каков результат теста и его интерпретация? 2.4. Проверка гетероскедастичности (тест Бреуша-Годфри-Пагана). После оценки исходной регрессии сохраните в отдельную переменную остатки из уравнения (скрытая матрица/Resids, дайте ей новое имя, например, Resid 1) и рассчитайте квадрат остатков (введите в командное окно команду Resid2:=Resid1^2 и нажмите «Выполнить», теперь в переменной Resid 2 – квадраты остатков исходного уравнения). Создайте вспомогательную регрессию, где в качестве зависимой выступает переменная Resi d2 , а факторы – исходный набор факторов, номер наблюдения (для него придется создать отдельную переменную, либо используйте интерактивную переменную $ i), квадраты факторов (также подумайте, какие еще переменные можно добавить в эту регрессию). Оцените вклад каждого из этих факторов в зависимую переменную, есть ли между ней и какими-либо факторами существенная корреляция? Проверьте совместную значимость всех факторов в этой вспомогательной регрессии, при необходимости удалите незначимые факторы и переоцените уравнение. Какова интерпретация результата? Как можно использовать результаты этого теста? Список использованной литературы Комментарии: Зачет (январь 2016 г.) Размер файла: 1004 Кбайт Фаил: 
(.docx)
------------------- Обратите внимание, что преподаватели часто переставляют варианты и меняют исходные данные! Если вы хотите, чтобы работа точно соответствовала, смотрите исходные данные. Если их нет, обратитесь к продавцу или к нам в тех. поддержку. Имейте ввиду, что согласно гарантии возврата средств, мы не возвращаем деньги если вариант окажется не тот. -------------------
Скачано: 3 Коментариев: 0 |
||||
Есть вопросы? Посмотри часто задаваемые вопросы и ответы на них. Опять не то? Мы можем помочь сделать! |
||||
Вход в аккаунт:
Страницу Назад
Cодержание / Эконометрика / Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №4