Для оценки коэффициентов регрессии используем МНК. Метод наименьших квадратов (метод решения систем уравнений, при кото-ром в качестве решения принимается точка минимума суммы квадратов отклоне-ний), то есть в основу этого метода положено требование минимальности сумм квадратов отклонений эмпирических данных от выравненных : . Эта функция является квадратичной функцией двух параметров и . Услови-ем существования минимума функции двух переменных является равенство нулю ее частных производных:
Разделив оба уравнения системы на n, получим: , где Из формул статистики очевидно, что:
Тогда где выборочный коэффициент корреляции, стандартные отклонения Для оценки параметров уравнения регрессии воспользуемся MS Excel функцией
Тест 15.1. Укажите номер правильного ответа! В МАКРОМОДЕЛИ КЕЙНСА, КОЛИЧЕСТВО ТОЖДЕСТВ РАВНО 1) единице; 2) двум; 3) трём; 4) четырём. 15.2. Укажите номер правильного ответа! В РАМКАХ МОДЕЛИ ИЗ ЗАДАНИЯ 15.1 ПО ФОРМУЛЕ ВЫЧИСЛЯЕТСЯ 1) ожидаемый дополнительный доход в ответ на увеличение инвестиций на едини-цу; 2) ожидаемое дополнительное потребление в ответ на увеличение инвестиций на единицу; 3) ожидаемый уровень дополнительных инфестиций; 4) ожидаемый уровень дополнительных сбережений. 15.3. Укажите номер правильного ответа! ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ КАЧЕСТВА СПЕЦИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНОЙ ЭКОНО-МЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПО ФОРМУЛЕ ВЫЧИСЛЯЕТСЯ 1) коэффициент детерминации; 2) статистика теста Голдфелда-Квандта; 3) F - стати-стика; 4) t - статистика. 15.4. Укажите номер правильного ответа! В РЫНОЧНОЙ МОДЕЛИ ЦЕННОЙ БУМАГИ, , ГДЕ rM ДОХОДНОСТЬ НА РЫНОЧНЫЙ ПОРТФЕЛЬ, ПАРАМЕТР ИМЕЕТ СМЫСЛ 1) ожидаемой доходности; 2) меры несистематического риска; 3) меры систематиче-ского риска; 4) ковариации. 15.5. Укажите номер правильного ответа! В РАМКАХ ОЦЕНЁННОЙ ИНВЕСТИЦИОННОЙ МОДЕЛИ, РОСТ УРОВНЯ ДОХОДА, Уt НА ЕДИНИЦУ УВЕ-ЛИЧИВАЕТ УРОВЕНЬ ИНВЕСТИЦИЙ В СРЕДНЕМ НА 1) 0,18 ; 2) 50; 3) 0,01; 4) 19. 15.6. Укажите номер правильного ответа! В РАМКАХ МОДЕЛИ МАТРИЦА Х УРАВНЕНИЙ НА-БЛЮДЕНИЙ НЕ СОДЕРЖИТ СТОЛБЕЦ ИЗ ЕДИНИЦ, ЕСЛИ ИЗВЕСТНО, ЧТО 1) коэффициент равен нулю; 2) коэффициент равен нулю ; 3) переменная х равна нулю; 4) переменная у равна нулю. 15.7. Укажите номер правильного ответа! В КОМПАКТНОЙ ЗАПИСИ МОДЕЛИ ИЗ ЗАДАНИЯ 15.1 ОПРЕДЕЛИТЕЛЬ, МАТРИЦЫ А КОЭФФИЦИЕНТОВ ПРИ ЭНДОГЕННЫХ ПЕРЕМЕННЫХ, РАВЕН 1) нулю; 2) единице; 3) ; 4) 1 -. . 15.8. Укажите номер правильного ответа! МОДЕЛИ ИЗ ЗАДАНИЯ 15.1 МОЖЕТ БЫТЬ ПРЕДСТАВЛЕНА В ПРИВЕДЁН-НОЙ ФОРМЕ 1) всегда; 2) при I=0; 3) при У=0; 4) при С=0. 15.9. Укажите номер правильного ответа! МОДЕЛЬ ИЗ ЗАДАНИЯ 15.5 1) является линейной по коэффициентам; 2) не яв-ляется линейной по коэффициентам; 3) образует схему Дарбина-Уотсона ; 4) обра-зует схему Голдфелда-Квандта. 15.10. Укажите номер правильного ответа! КОЛИЧЕСТВО ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ИЗ ЗАДАНИЯ 15.5 РАВНО 1) одному; 2) двум; 3) трём; 4) четырём.
Задача
1. Имеются следующие данные о себестоимоси 1т литья Y (руб.) и выработке литья на одного работающего Х (т) по 15 литейным цехам заводов:
Составить спецификацию эконометрической модели, характеризующую литей-ный процесс и оценить ее. 2. При помощи теста Голдфелда-Квандта проверить предпосылку о гомоскеда-стичности случайных возмущений, включенных в модель. 3. Исследовать адекватность предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о некорре-лированности случайных возмущений. 4. При помощи интервального прогнозирования проверить адекватность оценен-ной модели (в качестве контрольной выборки использовать 9-ый набор значе-ний).
ящего фактора Хj.6. Оцените качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, F-критерия Фишера.7. Проверьте выполнение условия гомоскедастичности.8. Используя результаты регрессионного
й и среднечасовой выработке на одного рабочего, а также данных о среднем числе дней работы на одного рабочего в год и средней продолжительности рабочего дня, полученных при решении за
При =0,05 проверьте значимость всех парных коэффициентов корреляции.2.По корреляционной матрице R рассчитайте частный коэффициент корреляции r , при =0,05 проверьте его значимость.3.По корреляционн
ятности выше 0,05). Коэффициент детерминации также очень низкий, что в целом говорит о неадекватности модели. Средняя ошибка аппроксимации – 50 тыс. руб.Показательная модель:Уравнение показательной кр
дым из факторов Xj.R(Y,Х) =|-0.98|>|0.9|, эта зависимость сильная и обратная.R(Y,P) = |-0.91|>|0.9|, эта зависимость сильная и обратная.R(X,P) = 0.95>0.9, эта зависимость сильная.Для проверки значимос