Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Доклад'
5.Зявление членов Комиссии Общественной палаты по сохранению и развитию отечественной культуры о строительстве новой сцены театра «Геликон-опера» на т...полностью>>
'Самостоятельная работа'
1. Согласно протонно-нейтронной модели ядра состоят из протонов и нейтронов. В ядре нет ни­каких других частиц. Однако при радиоактивном, бета-распаде...полностью>>
'Пояснительная записка'
Сведения об инженерном оборудовании, о сетях инженерно-технического обеспечения, перечень инженерно-технических мероприятий, содержание технологическ...полностью>>
'Анализ'
2. Психологические механизмы формирования зависимого поведения в дисфункциональных семьях.3. Современные зарубежные программы психологической коррекци...полностью>>

Главная > Рабочая программа

Сохрани ссылку в одной из сетей:

Тема 7. Гетероскедастичность и автокорреляция.

Гомоскедастичность и гетероскедастичность. Причины гетероскедастичности. Гетероскедастичность и ее последствия. Обнаружение гетероскедастичности. Тест ранговой корреляции Спирмана. Тест Глейзера. Тест Гольдфельда Квандта. Пути преодоления гетероскедастичности. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК). Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.

Понятие и причины автокорреляции остатков. Обнаружение автокорреляции первого порядка: критерий Дарбина-Уотсона. Пути устранения автокорреляции. Автокорреляция с лаговой зависимой переменной. Тест на общий множитель. Кажущаяся автокорреляция. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках. Автокорреляция в моделях авторегрессии (с лаговой зависимой переменной).

5. Образовательные технологии

При проведении занятий по дисциплине «Эконометрика» в качестве образовательных технологий используются информационные технологии (пакеты прикладных программ), позволяющие осуществить процессы моделирования экономических процессов на микро- и макроуровнях. Данные технологии позволяют студентам не только строить эконометрические модели, но и проигрывать различные сценарии и варианты развития событий исследуемых явлений и процессов. Предполагается построение эконометрических моделей студентами не только в качестве упражнения и тренинга, но и построение эконометрических моделей на базе конкретных статистических данных, относящихся к реально существующей компании, отрасли или описывающих отдельные аспекты развития региональной или национальной экономики. Данные образовательные технологии позволят студентам формировать практические рекомендации менеджменту компаний, региональным властям, вступать с ними в дискуссию на деловых встречах и конференциях, что позволит развить и сформировать профессиональные компетенции обучающихся в рамках бизнес-прогнозирования.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.

Тема 1. Введение в эконометрику.

Вопросы для обсуждения:

  1. Назовите плюсы и минусы моделирования как инструмента исследования экономических процессов и явлений.

  2. Может ли выходная переменная модели быть одновременно и входной переменной? Если да, то в каких случаях?

  3. Как Вы считаете, если результаты (эндогенные переменные, выходные параметры) модели явно неверные, в чем может быть причина неудачного моделирования?

  4. Как Вы считаете, каковы минусы агрегирования при макроэкономическом моделировании?

  5. В чем заключается специфичность определения точности измерений социально-экономических явлений?

  6. Как Вы считаете, почему изучаемая дисциплина появилась в российском образовании сравнительно недавно?

  7. Почему экономические показатели, рассчитанные на данных современных экономик, носят случайный характер?

  8. Приведите примеры экономических показателей, к которым можно применить теорему Ляпунова.

  9. Приведите примеры экономических показателей, которые можно рассматривать как дискретные и непрерывные случайные величины.

  10. Объясните влияние количества наблюдений и σ на график нормального распредления.

  11. Почему необходимо рассчитывать z – статистику?

Задания для самостоятельной работы:

Задание 1.

В таблице приведены данные чистого дохода как процента от стоимости акционерного капитала для 42 - х компаний. Рассчитайте выборочные среднюю и дисперсию для приведенных данных компаний.

17

14

15

14

11

12

9

18

14

7

17

14

15

20

12

14

9

1

18

27

11

11

23

36

25

10

18

14

23

13

2

6

15

14

10

7

13

8

11

16

44

1

Задание 2.

Рассчитайте вероятность попадания величины z в конечный интервал [0,32; 2,27].

Задание 3.

Найдите интервал, в который попадает случайная величина z с вероятностью 0,5557.

Тема 2. Модель парной регрессии.

Вопросы для обсуждения:

  1. Объясните, чем вызвано появление в модели регрессии стохастической переменной ?

  2. Почему перед построением модели парной линейной регрессии необходимо рассчитывать коэффициент корреляции?

  3. Объясните смысл понятия «число степеней свободы».

  4. По каким вычислениям можно судить о значимости модели в целом?

  5. Зачем необходимо рассчитывать t-критерий Стьюдента?

  6. Зачем необходимо оценивать интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии?

  7. В каких пределах должна находиться ошибка аппроксимации, чтобы можно было сделать вывод о хорошем подборе модели к исходным данным?

  8. Что происходит с интервалами прогноза по мере удаления от среднего значения выборки?

  9. Объясните экономический смысл TSS, ESS, RSS.

  10. Когда необходимо оценивать значимость модели и параметров регрессии как при 1%, так и при 5% уровне значимости.

Методические указания для самостоятельной работы - построения модели парной регрессии с помощью ППП Excel:

  1. Встроенная статистическая функция ЛИНЕЙН.

  1. Введите исходные данные x и y.

  2. Выделите область пустых ячеек (5 строк, 2 столбца) для вывода результатов регрессионной статистики или область (1 строка, 2 столбца) для получения только оценок коэффициентов регрессии.

  3. На панели инструментов найдите значок «функция» «f».

  4. В окне «Категория» выберите «Статистические», в окне «Функция» выберите «ЛИНЕЙН»

  5. Заполните аргументы функции:

    • Известные значения y – диапазон, содержащий данные результативного признака;

    • Известные значения xдиапазон, содержащий данные факторов независимого признака;

    • Константа – логическое значение, которое указывает на наличие или на отсутствие свободного члена в уравнении. Если константа =1, то свободный член рассчитывается обычным образом. Если константа = 0, то свободный член =0.

    • Статистика – логическое значение, которое указывает, выводить дополнительную информацию по регрессионному анализу или нет. Если Статистика =1, то дополнительная информация выводится, если статистика = 0, то выводятся только оценки параметров уравнения.

  6. Нажмите комбинацию клавиш: <CTRL>+<SHIFT>+<ENTER>. Дополнительная регрессионная статистика будет выводиться в порядке, указанном в таблице:

Значение коэффициента b

Значение коэффициента а

Стандартная ошибка mb

Стандартная ошибка mа

Коэффициент детерминации R2xy

Стандартная ошибка

F - статистика

Число степеней свободы (n-m-1)

ESS

RSS

  1. Инструмент анализа данных Регрессия)

  1. Проверьте доступ к пакету анализа. В главном меню последовательно выберите Сервис/Надстройки. Установите флажок Пакет анализа.

  2. В главном меню выберите Сервис/Анализ данных/Регрессия. Щелкните по кнопке ОК.

  3. Заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода.

    • Входной интервал yдиапазон, содержащий данные результативного признака;

    • Входной интервал xдиапазон, содержащий данные факторов независимого признака;

    • Метки – флажок, который указывает, содержит ли первая строка названия столбцов или нет;

    • Константа – ноль – флажок, указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении;

    • Новый рабочий лист – данные будут занесены на новый рабочий лист;

    • Если необходимо получить информацию и графики остатков. Установите соответствующие флажки в диалоговом окне.

4. Щелкните по кнопке ОК.

Пример построения модели парной регрессии с помощью пакета Excel и оценка ее значимости.

Задание

Даны статистические данные, описывающие зависимость удельного веса бракованной продукции от удельного веса рабочих со специальной подготовкой на предприятиях. (Приложение В1).

  1. Постройте уравнение парной регрессии - дайте интерпретацию модели.

  2. Оцените значимость коэффициентов линейной регрессии. Постройте доверительные интервалы

  3. Рассчитайте F – критерий Фишера для проверки качества оценивания.

  4. Спрогнозируйте значение y для какого – либо xk., осуществив интервальный прогноз.

  5. Постройте графики статистических и теоретических значений y.

Задания для самостоятельной работы:

Задание I

Даны статистические данные, описывающие зависимость y от x.

  1. Постройте уравнение парной регрессии - дайте интерпретацию модели.

  2. Оцените значимость коэффициентов линейной регрессии. Постройте доверительные интервалы

  3. Рассчитайте F – критерий Фишера для проверки качества оценивания.

  4. Спрогнозируйте значение y для какого – либо xk., осуществив интервальный прогноз.

  5. Постройте графики статистических и теоретических значений y.

1.

Статистические данные, описывающие зависимость уровня рентабельности на предприятии от скорости товарооборота.

1

2

3

4

5

6

7

8

Число оборотов

5,49

4,68

4,67

4,54

4,56

6,02

5,72

5,43

Уровень рентабельности, %

7,8

3,8

2,1

5,1

9,5

10,5

8,3

9,8

2.

Статистические данным, описывающим зависимость индекса Лернера от рыночной доли фирмы.

1

2

3

4

5

6

7

Рыночная доля фирмы, si

0,064

0,223

0,273

0,182

0,073

0,05

0,04

Индекс Лернера L

0,1

0,2

0,35

0,15

0,11

0,045

0,038

3.

Статистические данные, описывающие зависимость уровня рентабельности на предприятии от удельного веса продовольственных товаров в товарообороте.

1

2

3

4

5

6

7

Удельный вес продовольственных товаров в товарообороте, %.

74,2

73,5

77

84,3

67,3

70,1

83,1

Уровень рентабельности, %

3,62

3,8

2,77

2,12

4,33

4,01

2,01

4.

Статистические данные, описывающие зависимость объема спроса на товар от его цены.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Цена товара, руб.

99

82

77

69

52

44

31

29

28

27,5

Спрос на товар, шт.

100

115

210

270

323

478

544

564

570

574

5.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю: Проректор по учебной работе профессор Е. Г. Елина 20 г. Рабочая программа

    Рабочая программа
    Изучение учебной дисциплины «История» предполагает получение и усвоение студентами знаний об основных этапах и важнейших тенденциях развития нашего Отечества в контексте мирового исторического процесса,
  2. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю проректор по учебно-методической работе, проф. Елина Е. Г. 20 г. Рабочая программа (1)

    Рабочая программа
    Задачей дисциплины является изучение базовых экономических понятий, микроэкономических закономерностей функционирования рыночной экономики, основных принципов поведения экономических агентов: домашних хозяйств и фирм; изучение основных
  3. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю проректор по учебно-методической работе, проф. Елина Е. Г. 20 г. Рабочая программа (3)

    Рабочая программа
    Целями освоения дисциплины «Мировая экономика и международные экономические отношения» являются: формирование у студентов комплексного и научного представления об основах, закономерностях и современных тенденциях развития рыночной экономики в отдельных
  4. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю " " 2011 г Рабочая программа

    Рабочая программа
    Изучение курса способствует выработке представлений о динамике социальных изменений, усвоению навыков принятия управленческих решений на основе социологических знаний социальных процессов; подготовить к эффективной работе в современной организации.
  5. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю " " 2011 г. Рабочая программа

    Рабочая программа
    Курс «Стратегический маркетинг» является важным элементом процесса подготовки квалифицированных бакалавров, владеющих знаниями в области стратегического управления маркетинговой деятельностью.
  6. Н. Г. Чернышевского Экономический факультет утверждаю " " 20 г. Рабочая программа (4)

    Рабочая программа
    научить студентов дипломному проектированию – выполнению и защите выпускной квалификационной работы в форме дипломного проекта, ознакомив студентов с общими требованиями к структуре, содержанию и оформлению дипломных проектов.

Другие похожие документы..