|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
|
|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ, ЗАДАЧИ И УПРАЖНЕНИЯ ПО ТЕМАМСтр 1 из 8Следующая ⇒
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТОРГОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Дмитровский филиал Кафедра учетно-финансовых и статистических дисциплин
Эконометрика
Методические указания по выполнению контрольных работ для студентов заочной формы обучения
Дмитров, 2013
СОДЕРЖАНИЕ
Общие методические указания к изучению курса Методические указания, задачи и упражнения по темам 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 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
ОБЩИЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ИЗУЧЕНИЮ КУРСА
Достижения современной экономической науки предъявляют новые требования к высшему экономическому профессиональному образованию. Поэтому наряду с микроэкономикой и макроэкономикой в число основных дисциплин экономического образования включена и эконометрика. Прикладное значение этой дисциплины состоит в том, что она является связующим звеном между экономической теорией и практикой. Эконометрика дает методы экономических измерений, методы оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. Важно, что эконометрические методы одновременно позволяют оценить ошибки измерений экономических величин и параметров моделей. Экономист, не владеющий этими методами, не может эффективно работать аналитиком. Менеджер, не понимающий значение этих методов, обречен на принятие ошибочных решений, коммерсант, не использующий эконометрический аппарат, не в состоянии оценить торгово-экономическую деятельность предприятия и т.д. Применение метода эконометрического анализа, который объединяет экономическую теорию со статистическими методами анализа, используется в создании модели народного хозяйства с целью прогнозирования таких важных показателей, как валовой национальный продукт, уровень безработицы, темп инфляции и дефицит федерального бюджета. Эконометрика используется все более широко в управленческой деятельности предприятий и организаций торговли, позволяет сделать достаточно точные перспективные прогнозы о состоянии потребительского рынка, товарных рынков, регулирует динамику цен и т.д. Особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Центральной проблемой эконометрики являются построение эконометрической модели и определение возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов. ЦЕЛЬ ПРЕПОДАВАНИЯ КУРСА – дать студентам научное представление о методах, моделях и приемах, позволяющих получать количественные выражения закономерностям экономической теории на базе экономической статистики с использованием математико-статистического инструментария. ЗАДАЧИ КУРСА – в соответствии с целью студенты должны усвоить методы количественной оценки социально-экономических процессов, научиться содержательно интерпретировать формальные результаты. СФЕРА ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ПРИМЕНЕНИЯ И СВЯЗЬ С ДРУГИМИ ДИСЦИПЛИНАМИ – современные социально-экономические процессы и явления зависят от большого количества факторов, их определяющих. В связи с этим квалифицированному специалисту необходимо не только иметь четкое представление об основных направлениях развития экономики, но и уметь учитывать сложное взаимосвязанное многообразие факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемый процесс. Такие исследования не возможно проводить без знания основ теории вероятностей, математической статистики, многомерных статистических методов и эконометрики, т.е. дисциплин, позволяющих исследователю разобраться в огромном количестве стохастической информации и среди множества различных вероятностных моделей выбрать единственную, наилучшим образом отражающую изучаемый процесс и явление. Изучение курса эконометрики следует начать с рассмотрения основных аспектов эконометрического моделирования, типов выборочных данных, видов модели, основные этапы и возникающие при этом проблемы моделирования. Студенты должны понять, что не всякая экономико-математическая модель, представляющая математико-статистическое описание экономического объекта, может считаться эконометрической. Она становится эконометрической только в том случае, если будет отражать этот объект на основе фактических данных, характеризующих именно его. Центральное место во всем математико-статистическом инструментарии эконометрики занимает регрессионный анализ, как метод, используемый в эконометрике для получения уравнения, дающего наилучшую оценку истинного соотношения между исследуемыми переменными. При изучении этой темы студентам важно усвоить основные предпосылки и методы оценки классической линейной модели множественной регрессии в случае нарушения предпосылок – КЛММР – гетероскедастичности и автокоррелированности остатков временного ряда. При построении регрессионных моделей приходится сталкиваться с такой проблемой как наличие функциональной или тесной корреляционной зависимости между объясняющими переменными, т.е. мультиколлинеарности. Это может привести к получению неустойчивых, не имеющих реального смысла оценок. При изучении социально-экономических процессов и явлений может оказаться необходимым включить в модель фактор, имеющий два или более качественных уровней. Это могут быть разного рода качественные признаки, например, образование, пол, профессия, принадлежность к определенному региону. Такого рода переменные в эконометрике принято называть фиктивными переменными. Качественные признаки могут существенно влиять на структуру линейных связей между переменными и приводить к скачкообразному изменению параметров регрессионной модели. В этом случае говорят об исследовании регрессионных моделей с переменной структурой или построении регрессионных моделей по неоднородным данным. При моделировании реальных экономических объектов для объяснения механизма их функционирования бывает недостаточно построить отдельное уравнение регрессии. В этом случае для описания структуры связи между переменными строится система одновременных уравнений, состоящая из тождеств и регрессионных уравнений. Например, для изучения модели спроса как соотношения цен и количества потребления товаров, то одновременно для прогнозировании спроса необходима модель предложения товаров, в которой также рассматривается взаимосвязь между количеством и ценой предлагаемых благ. Это позволяет достичь равновесия между спросом и предложением. Еще один пример. Модель национальной экономики включает в себя систему уравнений: функции потребления, инвестиций заработной платы, и также тождество доходов. Оценивание системы одновременных уравнений требует применения более сложного математико-статистического аппарата. Изучение эконометрики студентам рекомендуется начинать с ознакомления с программой курса. Затем, после прочтения рекомендуемой в программе литературы следует приступать к решению соответствующих задач. Для изучения данного курса рекомендуется следующая литература:
ОСНОВНАЯ 1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. Учебник. – М.: ЮНИТИ, 2002 2. Эконометрика. Учебник. Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2001 3. Практикум по эконометрике. Под ред. Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2001 4. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ 5. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 1997 6. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. – М.: Финансы и статистика, 2000
Если при выполнении контрольной работы возникнут вопросы, следует обратиться Зв консультацией к преподавателю. Каждый вариант контрольной работы содержит 3 задачи по основным темам курса эконометрики. Студент выполняет тот вариант контрольной работы, который соответствует начальной букве его фамилии (см. таблицу 1). Таблица 1.
При выполнении контрольной работы надо соблюдать следующие правила: 1. указать вариант контрольной работы; 2. расчеты производить с помощью компьютерных пакетов (Excel, Statistica, SPSS, и другие по выбору студента); 3. представлять решения задач подробно, со всеми формулами, расчетами и пояснениями; 4. проверять правильность применения методов решения задач; 5. формулировать четкие, грамотные, обоснованные выводы; 6. в конце контрольной работы необходимо привести перечень использованной литературы и поставить свою личную подпись; 7. кроме распечатанного варианта контрольной работы необходимо представить дискету с файлом расчетов.
Контрольная работа, выполненная не по своему варианту, не зачитывается. Выполненная контрольная работа представляется в университет для рецензирования. Правильно выполненная работа зачитывается. Если по зачтенной работе рецензентом будут сделаны замечания, необходимо разобраться в них, внести требуемые исправления и представить соответствующие доработки преподавателю. Студенты, не получившие зачет по контрольной работе, к сдаче экзамена не допускаются. На экзамене студенты должны быть готовы ответить на вопросы преподавателя по решению задач контрольной работы.
ВАРИАНТЫ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ ВАРИАНТ 1 Задача 1. Предполагается, что объем предложения некоторого блага Y для функционирующей в условиях конкуренции фирмы зависит линейно от цены Х1 этого блага и заработной платы Х2 сотрудников этой фирмы. Исходные данные за 16 месяцев представлены в таблице 10. Таблица 10.
Задание: 1. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии. 2. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели. 3. Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта. 4. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. 5. Проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 8 и остальным 8 наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по Х?
Задача 2. Изучается зависимость объема ВВП (Y, млрд. долл.) от уровня прибыли в экономике (Хt, млрд. долл.). Получена следующая модель с распределенными лагами:
В скобках указаны значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов регрессии. R2=0, 9. Задание: 1. Проанализируйте полученные результаты регрессионного анализа. 2. Дайте интерпретацию параметров модели: определите краткосрочный и долгосрочный мультипликаторы. 3. Определите величину среднего лага и медианного лага.
Задача 3. Структурная форма макроэкономической модели имеет вид:
где: C – расходы на потребление в период t, Yt – чистый национальный продукт в период t, Yt-1 – чистый национальный продукт в период t-1, Dt – чистый национальный доход в период t, It – инвестиции в период t, Tt – косвенные налоги в период t, Gt – государственные расходы в период t. Задание: 1. Проверьте каждое уравнение модели на идентифицируемость, применив необходимое и достаточное условия идентифицируемости. 2. Запишите приведенную форму модели. 3. Определите метод оценки структурных параметров каждого уравнения.
ВАРИАНТ 2 Задача 1. По данным, представленным в таблице 11, изучается зависимость объема валового национального продукта Y (млрд. долл.) от следующих переменных: Х1 – потребление, млрд. долл., Х2 – инвестиции, млрд. долл. Таблица 11
Задание: 1. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии. 2. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели. 3. Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта. 4. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. 5. Проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 5 и остальным 5 наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по Х?
Задача 2. Производственная функция Кобба-Дугласа характеризуется следующим уравнением:
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии. Задание: 1. Оцените значимость коэффициентов модели по t-критерию Стьюдента и сделайте вывод о целесообразности включения факторов в модель. 2. Запишите уравнение в степенной форме и дайте интерпретацию параметров. 3. Что можно сказать об эффекте от масштаба производства?
Задача 3. Структурная форма модели имеет вид:
Известно, что приведенная форма имеет вид:
Задание: 1. Выберите метод определения структурных коэффициентов модели. Выбор обоснуйте. 2. Определите возможные структурные коэффициенты на основе приведенной формы модели.
ВАРИАНТ 3 Задача 1. По данным за два года изучается зависимость оборота розничной торговли (Y, млрд. долл.) от ряда факторов: Х1 – денежные доходы населения, млрд. долл., Х2 – доля доходов, используемая на покупку товаров и оплату услуг, млрд. долл., Х3 – численность безработных, млн. чел., Х4 – официальный курс рубля по отношению к доллару США. Таблица 12
Задание: 1. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии. 2. Выделите значимые и незначимые факторы в модели. Постройте уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели. 3. Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта. 4. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. 5. Проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 12 и остальным наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по Х?
Задача 2. Модель макроэкономической производственной функции описывается следующим уравнением:
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии. Задание: 1. Оцените значимость коэффициентов модели по t-критерию Стьюдента и сделайте вывод о целесообразности включения факторов в модель. 2. Запишите уравнение в степенной форме и дайте интерпретацию параметров. 3. Можно ли сказать, что прирост ВНП в большей степени связан с приростом затрат капитала, нежели с приростом затрат труда?
Задача 3. Структурная форма макроэкономической модели имеет вид:
где: Ct – расходы на потребление в период t, Yt – чистый национальный доход в период t, It – инвестиции в период t, Tt – налоги в период t, Gt – государственные расходы в период t, Yt-1 - совокупный доход в период t-1. Задание: 1. Проверьте каждое уравнение модели на идентифицируемость, применив необходимое и достаточное условия идентифицируемости. 2. Запишите приведенную форму модели. 3. Определите метод оценки структурных параметров каждого уравнения.
ВАРИАНТ 4 Задача 1. По данным за два года изучается зависимость оборота розничной торговли (Y, млрд. долл.) от ряда факторов: Х1 – товарные запасы в фактических ценах, млрд. долл., Х2 – номинальная заработная плата, руб., Х3 – денежные доходы населения, млрд. руб., Х4 – официальный курс рубля по отношению к доллару США. Таблица 13
Задание: 6. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии. 7. Выделите значимые и незначимые факторы в модели. Постройте уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели. 8. Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта. 9. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. 10. Проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 12 и остальным наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по Х?
Задача 2. По данным о динамике товарооборота (Y, млрд. руб.) и дохода населения (Хt, млрд. руб.) была получена следующая модель с распределенными лагами:
В скобках указаны значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов регрессии. Значение R2=0, 99. Задание: 1. Проанализируйте полученные результаты регрессионного анализа. 2. Дайте интерпретацию параметров модели: определите краткосрочный и долгосрочный мультипликаторы. 3. Определите величину среднего лага и медианного лага.
Задача 3. Одна из модификаций модели спроса-предложения имеет вид:
где:
Рt – цена товара в период t, Рt-1 – цена товара в период t-1, It – доход в период t. Задание: 1. Проверьте каждое уравнение модели на идентифицируемость, применив необходимое и достаточное условия идентифицируемости. 2. Запишите приведенную форму модели. 3. Определите метод оценки структурных параметров каждого уравнения.
ВАРИАНТ 5 Задача 1. По данным, представленным в таблице 14, изучается зависимость чистой прибыли предприятия (Y, млрд. долл.) от следующих переменных: Х1 – оборот капитала, млрд. долл., Х2 – численность служащих, тыс. чел., Х3 – рыночная капитализация компании, млрд. руб. Таблица 14
Задание: 11. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии. 12. Выделите значимые и незначимые факторы в модели. Постройте уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели. 13. Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта. 14. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. 15. Проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 12 и остальным наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по Х?
Задача 2. Производственная функция Кобба-Дугласа характеризуется следующим уравнением:
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии. Задание: 4. Оцените значимость коэффициентов модели по t-критерию Стьюдента и сделайте вывод о целесообразности включения факторов в модель. 5. Запишите уравнение в степенной форме и дайте интерпретацию параметров. 6. Что можно сказать об эффекте от масштаба производства?
Задача 3. Структурная форма модели имеет вид:
Известно, что приведенная форма имеет вид:
Задание: 3. Выберите метод определения структурных коэффициентов модели. Выбор обоснуйте. 4. Определите возможные структурные коэффициенты на основе приведенной формы модели.
ВАРИАНТ 6 Задача 1. По исходным данным за 16 месяцев, представленным в таблице 15, постройте уравнение зависимой объема предложения некоторого блага Y для функционирующей в условиях конкуренции фирмы от цены Х1 этого блага и заработной платы Х2 сотрудников этой фирмы. Таблица 15.
Задание: 6. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии. 7. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели. 8. Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта. 9. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. 10. Проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 8 и остальным 8 наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по Х?
Задача 2. 1. Используя исходные данные первой задачи и учитывая изменения экономической ситуации после 8 наблюдений, проверьте с помощью теста Чоу необходимость разбиения исходной выборки на две и построения для каждой из них отдельного уравнения регрессии. 2. Постройте уравнение регрессии с включением фиктивных переменных, учитывающее изменение ситуации после 8 наблюдения. 3. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели. 4. Сравните качество полученной модели и модели, построенной в задаче 1.
Задача 3. Структурная форма конъюнктурной модели имеет вид:
где: Ct – расходы на потребление в период t, Ct-1 – расходы на потребление в период t-1, Yt – ВВП в период t, It – инвестиции в период t, It-1 – инвестиции в период t-1, rt – процентная ставка в период t, Mt – денежная масса в период t, Gt – государственные расходы в период t. Задание: 1. Проверьте каждое уравнение модели на идентифицируемость, применив необходимое и достаточное условия идентифицируемости. 2. Запишите приведенную форму модели. 3. Определите метод оценки структурных параметров каждого уравнения.
ВАРИАНТ 7 Задача 1. По данным за два года изучается зависимость оборота розничной торговли (Y, млрд. руб.) от ряда факторов: Х1 – денежные доходы населения, млрд. руб., Х2 – официальный курс рубля по отношению к доллару США, Х3 – доля доходов, используемая на покупку товаров и оплату услуг, млрд. руб., Х4 – индекс потребительских цен, в % к прошлому году. Таблица 16
Задание: 16. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии. 17. Выделите значимые и незначимые факторы в модели. Постройте уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели. 18. Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта. 19. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. 20. Проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 12 и остальным наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по Х?
Задача 2. По данным о динамике товарооборота (Y, млрд. руб.) и дохода населения (Хt, млрд. руб.) была получена следующая модель с распределенными лагами:
В скобках указаны значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов регрессии. Значение R2=0, 97. Задание: 1. Проанализируйте полученные результаты регрессионного анализа. 2. Дайте интерпретацию параметров модели: определите краткосрочный и долгосрочный мультипликаторы. 3. Определите величину среднего лага и медианного лага.
Задача 3. Структурная форма модели имеет вид:
где: St – зарплата в период t, Dt – чистый национальный доход в период t, Mt – денежная масса в период t, Ct – расходы на потребление в период t, Ct-1 – расходы на потребление в период t-1, Unt – уровень безработицы в период t, Unt-1 – уровень безработицы в период t-1, It – инвестиции в период t. Задание: 1. Проверьте каждое уравнение модели на идентифицируемость, применив необходимое и достаточное условия идентифицируемости. 2. Запишите приведенную форму модели. 3. Опре Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-03-25; Просмотров: 658; Нарушение авторского права страницы
– предложение товара в период t, 
– спрос на товар в период t, 
