Файл: Укажите основные этапы эконометрического исследования.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 11.12.2023

Просмотров: 22

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Автономная некоммерческая организация высшего образования

«МОСКОВСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»


Кафедра экономики и управления
Форма обучения: заочная/очно-заочная



ВЫПОЛНЕНИЕ

ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАНИЙ

ПО ДИСЦИПЛИНЕ

Эконометрика


Группа М21Э271в
Студент
Д.А. Фролов

МОСКВА 2023

ЗАДАНИЕ ПО ПРАКТИЧЕСКОЙ РАБОТЕ


  1. Укажите основные этапы эконометрического исследования.


Ответ:
I этап (постановочный). Формируется цель исследования, определяется набор участвующих в модели экономических переменных.

При выборе экономических переменных необходимо теоретическое обоснование каждой переменной (при этом рекомендуется, чтобы число их было не очень большим и, как минимум, в несколько раз меньше числа наблюдений). Объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью, так как это может привести к невозможности оценки параметров модели или к получению неустойчивых, не имеющим реального смысла оценок, т. е. к явлению мультиколлинеарности.

II этап (априорный). Проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной до начала моделирования) информации.

III этап(параметризация). Осуществляется непосредственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, выявление входящих в нее связей.

Основная задача, решаемая на этом этапе, — выбор вида функции f(X) в эконометрической модели (1.1), в частности, возможность использования линейной модели как наиболее простой и надежной. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего эконометрического моделирования.

IV этап (информационный). 
Осуществляется сбор необходимой статистической информации — наблюдаемых значений экономических переменных.

Здесь могут быть наблюдения, полученные как с участием исследователя, так и без его участия (в условиях активного или пассивного эксперимента).

V этап (идентификация модели). Осуществляется статистический анализ модели и оценка ее параметров.

+С проблемой идентификации модели не следует путать проблему ее идентифицируемости, т. е. проблему возможности получения однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений (точнее, параметров структурной формы модели, раскрывающей механизм формирования значений эндогенных переменных, по параметрам приведенной формы модели, в которой эндогенные переменные непосредственно выражаются через предопределенные переменные).

VI этап (верификация модели). Проводится проверка истинности, адекватности модели. Выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации, идентификации и идентифицируемости модели, какова точность расчетов по данной модели, в конечном счете, насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу.


  1. Назовите виды аналитических зависимостей, наиболее часто используются при построении моделей.

Ответ:
Виды аналитических зависимостей, наиболее часто используемых при построении моделей:




  1. Охарактеризуйте функции, которые чаще всего используются для построения уравнения парной регрессии.


Ответ:

Линейная регрессия:   .
Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным:

полиномы разных степеней 

равносторонняя гипербола 



Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам:

степенная   ;

показательная 

экспоненциальная 



  1. Укажите, по какой формуле вычисляется выборочный коэффициент парной корреляции rxy.

Ответ:

Выборочный парный коэффициент корреляции ryx:



где ух – среднее арифметическое произведения факторной и результативной переменных:



S y – выборочное среднеквадратическое отклонение результативной переменной у , показывающее, на сколько единиц в среднем отклоняются значения результативной переменной уот ее среднего значения y–:



у 2 – среднее значение из квадратов значений результативной переменной у :



  1. Объясните сущность метода анализа динамического ряда.

Ответ:
Целью анализа динамических рядов является:

  • выявление закономерности изменения изучаемого явления во времени;

  • прогнозирование (экстраполирование) полученных данных на последующие годы.



Задачи:
Задача 1. Рассчитать коэффициенты для различных видов зависимостей.

х

10

20

30

40

50

у

7,38

18,15

44,64

109,79

270,06

Решение.

Линейное уравнение регрессии имеет вид .

Для оценки параметров используют МНК.


Система нормальных уравнений













1

10

7,38

100

54,4644

73,8

2

20

18,15

400

329,4225

363

3

30

44,64

900

1992,7296

1339,2

4

40

109,79

1600

12053,8441

4391,6

5

50

270,06

2500

72932,4036

13503

Сумма

150

450,02

5500

87362,8642

19670,6

Для наших данных система уравнений имеет вид

Линейное уравнение регрессии имеет вид .

Степенное уравнение регрессии имеет вид .

После линеаризации получим: .













1

2,3026

1,9988

5,3019

3,9951

4,6023

2

2,9957

2,8987

8,9744

8,4023

8,6836

3

3,4012

3,7986

11,5681

14,4296

12,9199

4

3,6889

4,6986

13,6078

22,0766

17,3325

5

3,912

5,5986

15,3039

31,3448

21,902

Сумма

16,3004

18,9933

54,7562

80,2484

65,4404


Для наших данных система нормальных уравнений имеет вид

Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии): .

Экспоненциальное уравнение регрессии имеет вид .

После линеаризации получим: .

Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу.



x

ln(y)

x2

ln(y)2

x • ln(y)

1

10

1,9988

100

3,9951

19,9877

2

20

2,8987

400

8,4023

57,9734

3

30

3,7986

900

14,4296

113,9589

4

40

4,6986

1600

22,0766

187,9428

5

50

5,5986

2500

31,3448

279,9322

Сумма

150

18,9933

5500

80,2484

659,795

Для наших данных система уравнений имеет вид .

Логарифмическое уравнение регрессии имеет вид .

Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу.



ln(x)

y

ln(x)2

y2

ln(x) • y

1

2,3026

7,38

5,3019

54,4644

16,9931

2

2,9957

18,15

8,9744

329,4225

54,3725

3

3,4012

44,64

11,5681

1992,7296

151,8295

4

3,6889

109,79

13,6078

12053,8441

405,0021

5

3,912

270,06

15,3039

72932,4036

1056,4809

Сумма

16,3004

450,02

54,7562

87362,8642

1684,6781