СОДЕРЖАНИЕ
Задание 1.1. 3
Задание 2.1. 7
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ... 10
Задание 1.1
Содержание задания по первой задаче:
Модель:
Данные:
По выборке экспериментальных данных, предоставляемой преподавателем, с использованием системы MS Excel, необходимо:
1) построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов;
2) оценить статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента;
3) отобрать информативные факторы по п.п. 1 и 3. Построить уравнение регрессии со статистически значимыми факторами;
4) проверить адекватность итоговой модели.
Задание 2.1
Для обобщенной линейной регрессионной модели
(i = 1,2,…, n)
имеется n = 10 пар наблюдений, которые представлены в таблице 2.1.
Таблица 2.1 – Данные к заданию 2.1
|
xi |
8 |
10 |
12 |
16 |
20 |
20 |
24 |
28 |
30 |
36 |
|
yi |
6,8 |
6,9 |
7,3 |
7,4 |
8,6 |
8,0 |
8,8 |
8,0 |
9,9 |
10,3 |
Требуется:
определить оценки обобщенного МНК для параметров модели, исходя из того, что имеется «чисто» гетероскедастическая модель с известными дисперсиями ошибки; они составляют
0,04; если 5,0£ хt <15,0;
0,16; если 15,0£ хt <25,0;
1,00, если 25,0£ хt £40,0.
оценить параметры модели классическим МНК; определить ошибку, которая возникает из-за неправильной спецификации модели; определить ковариационную матрицу оценок параметров, полученных классическим МНК.
Список использованной литературы:
Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление/Пер. в анг./ – М.: Мир, 1974. Грубер Й. Эконометрия 1: Введение во множественную регрессию и эконометрию. Ч.1,2,3. Б.м.: Б.и., 1993. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА – М., 1997. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрика. М.: Статистика, 1977. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс. М.: Дело, 2000. Ферстер Э., Ренц Б. Методы регрессионного и корреляционного анализа: Руководство для экономистов. М.: Финансы и статистика, 1983.
