Страницу Назад
Поискать другие аналоги этой работы
350 Эконометрика. КР. 11-й вариантID: 179231Дата закачки: 19 Марта 2017 Продавец: ЮляКрасотуля (Напишите, если есть вопросы) Посмотреть другие работы этого продавца Тип работы: Работа Контрольная Сдано в учебном заведении: ДО СИБГУТИ Описание: Описание данных и задание Рассматривается модель линейной регрессии: Y - зависимая переменная; X_j - факторы регрессии; i - номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии. Задание 1. Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, -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 -критерию; 1.3. Оцените совместную значимость всех факторов по -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 X_1,X_3; Постройте вспомогательную регрессию, не включающую в себя переменные X_1 и X_3. 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 X_1- X_3 , 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, Resid1) и рассчитайте квадрат остатков (введите в командное окно команду Resid2:= Resid1^2 и нажмите «Выполнить», теперь в переменной Resid2 - 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? Комментарии: Уважаемый слушатель, дистанционного обучения, Оценена Ваша работа по предмету: Эконометрика Вид работы: Контрольная работа 1 Оценка:Зачет Дата оценки: 16.12.2016 Полетайкин Алексей Николаевич Размер файла: 55 Кбайт Фаил: 
(.rar)
------------------- 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. -------------------
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 / Эконометрика. КР. 11-й вариант
Вход в аккаунт: