Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг






Скачать 49.86 Kb.
НазваниеДомашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг
Дата публикации15.06.2015
Размер49.86 Kb.
ТипДокументы
e.120-bal.ru > Водные виды спорта > Документы

Государственный университет – Высшая школа экономики


Факультет Государственного и муниципального управления



Домашнее задание по курсу «Эконометрика»
На тему:

Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг

Студентки III курса

Смирновой Ж.И.

Группа 392

Москва – 2006

Часть II

Упражнение 10


а) тест Уайта

  • VID = 75, 86 – 0,636 PVID + 0, 01 DPI ;

е2 = 1451,19 – 29,94 PVID + 0, 49 DPI + 0,13 PVID2 - 0,00005 DPI2 – 0,0018 PVID*DPI

R2 = 0, 5591 (см. Приложение 1)

H0: гомоскедастичность

HА: гетероскедастичность

χ2 =nR2 => χ2= 36*0,56 =20,16

χ2табл (q=5, =0,05) = 11,07 гипотеза отвергается, следовательно имеется гетероскедастичность. Однако при уровне значимость 1% χ2табл = 20,517, и следовательно гипотеза о гомоскедастичности не отвергается.



  • LNVID = -10,7 – 1,79 LNPVID + 2,7 LNDPI;

е2 = - 42,76 + 8,25 LNPVID + 5,57 DPI - 0,345 LNPVID2 - 0,16 LNDPI2 - 0,596 LNPVID*LNDPI

R2 = 0, 27 (см. Приложение 2)

H0: гомоскедастичность

HА: гетероскедастичность

χ2 =nR2 => χ2= 0, 27*36=9, 72

χ2табл (q=5, =0, 05) = 11, 07 Следовательно, гипотеза не отвергается и имеет место гомоскедастичность.


  • LNVID = 0,497 – 0,0091 PVID + 0,000996DPI;

е2 = 0,13 – 0,001PVID – 0,00003DPI + 0,000002PVID2 + 0,000000002DPI2 + 0,0000001PVID*DPI

R2 = 0, 14 (см. Приложение 3)

H0: гомоскедастичность

HА: гетероскедастичность

χ2 =nR2 => χ2= 0, 14*36=4,96

χ2табл (q=5, =0, 05) = 11, 07 Следовательно, гипотеза не отвергается и имеет место гомоскедастичность.
б) тест Голдфилда-Квандта

  • VID = 75, 86 – 0,636 PVID + 0, 01 DPI

Сначала необходимо упорядочить данные по той переменой, относительно которой есть подозрения на гетероскедастичность. Исходя из графика остатков можно сделать вывод, что гетероскедастичность скорее характерна личному располагаемому доходу (см. Приложение 4).

Удалим часть наблюдений (треть) из середины и оценим регрессию первой части наблюдений n1.(см. Приложение 5)

VID = - 6,6 - 0,001PVID + 0,005 DPI; RSS1= 0,740236

Оценим регрессию по второй части наблюдений n2 (см. Приложение 6) .

VID = 379,7-1,63 PVID - 0,03DPI; RSS2= 336,057

Поскольку n1 = n2, то F = = 466,75

F табл (9;9; 0,05) = 3,18 Следовательно, гипотеза о гомоскедастичности отвергается, имеет место гетероскедастичность, и необходимо провести коррекцию.

Для получения эффективных оценок необходимо преобразование данных, то есть необходимо все разделить на i-тый личный располагаемый доход. Новая регрессия будет иметь вид (см. Приложение 7):

VID/DPI = 40,05 (1/ DPI )+ 0,0096 - 0,37197 PVID/DPI

Эти оценки являются несмещенными и эффективными. Как показывают графики остатков, проблема гетероскедастичности ликвидирована (см. Приложение 7а).


  • LNVID = -10,7 – 1,79 LNPVID + 2,7 LNDPI

Хотя здесь вероятность гетероскедастичности мала, больше подозрений о ее наличие падает на личный располагаемый доход, так как его остатки расположены более хаотично (см. Приложение 8)

Снова удалим часть наблюдений (треть) из середины и оценим регрессию первой части наблюдений n1.(см. Приложение 9)

LNVID = - 2,7 – 2,16 LNPVID + 1,9 LN DPI; RSS1= 0,025223

Оценим регрессию по второй части наблюдений n2 (см. Приложение 10).

LNVID = - 5, 5 – 1, 96 LNPVID + 2,12 LN DPI; RSS2= 0,014129

Поскольку n1 = n2, то F = = 0,56

F табл (9;9; 0,05) = 3,18 Следовательно, гипотеза о гомоскедастичности не отвергается.


  • LNVID = 0,497 – 0,0091 PVID + 0,000996DPI

Здесь также вероятность гетероскедастичности мала, и больше подозрений о ее наличие падает на личный располагаемый доход. (см. Приложение 11)

Удалим треть наблюдений из середины и оценим регрессию первой части наблюдений n1.(см. Приложение 12)

LNVID = 1, 67– 0,016 PVID + 0, 0009 DPI; RSS1= 0, 02

Оценим регрессию по второй части наблюдений n2 (см. Приложение 12а).

LNVID = 4, 54 – 0,02 PVID + 0,0003 DPI; RSS2= 0,016

Поскольку n1 = n2, то F = = 0,82

F табл (9;9; 0,05) = 3,18 Следовательно, гипотеза о гомоскедастичности не отвергается.

Упражнение 11


Проверим регрессии на автокорреляцию с использованием статистики Дарбина –Уотсона.

H0: автокорреляция отсутствует

HА: есть автокорреляция

Для проверки гипотез необходимо использовать статистику Дарбина-Уотсона



  • VID = 75, 86 – 0,636 PVID + 0, 01 DPI

= 1775,423 d = 0,198862

= 353,065
Поскольку dфакт меньше dL=1,35 (5% уровень значимости), то можно говорить о присутствии положительной автокорреляции.

Следовательно, необходимо найти эффективные оценки коэффициентов регрессии. Воспользуемся итеративной процедурой Кокрена-Оркутта.

  1. Построим регрессию остатков

et = 0,98 et-1 + ut ρ = 0,98 (см. Приложение 13)

  1. Проводим преобразование данных, отняв от последующего фактора предыдущий, умноженный на ρ. (см. Приложение 14)

  2. Оцениваем регрессию остатков по преобразованным данным и находим ρ = 1,08 (см. Приложение 15)

Новое ρ сильно отличается от предыдущего, поэтому вернемся к шагу 2 и повторим процедуру с преобразованием данных (см. Приложение 16) и нахождением ρ =0, 13 (см. Приложение 17). Опять видим существенную разницу в ρ, поэтому проводим преобразования (см. Приложение 18) и находим новое ρ = -0,0037 (см. Приложение 19)

Далее разница между последующим и предыдущим ρ также присутствует, а следовательно, предпринимаем аналогичные шаги:

  • преобразовываем данные (см. Приложение 20)

  • находим ρ = 0,0049 (см. Приложение 21)

  • преобразовываем данные (см. Приложение 22)

  • находим ρ =0,0075 (см. Приложение 23)

  • преобразовываем данные (см. Приложение 24)

  • находим ρ = - 0,0045 (см. Приложение 25)

Поскольку после 7 итераций ρ последующих и предыдущих регрессий сильно различается, в регрессии присутствует автокорреляция более высокого, не 1 порядка.


  • LNVID = -10,7 – 1,79 LNPVID + 2,7 LNDPI

Также используем статистику Дарбина -Уотсона
= 0,094356 d = 0,354954

= 0,265824
Поскольку dфакт меньше dL=1,35 (5% уровень значимости), то можно говорить о присутствии положительной автокорреляции.

Следовательно, необходимо найти эффективные оценки коэффициентов регрессии. Воспользуемся снова итеративной процедурой Кокрена-Оркутта.

Поскольку суть процедуры была описана выше, ограничимся лишь описанием шагов:


  • строим регрессию остатков и находим ρ = 0,76 (см. Приложение 26)

  • преобразовываем данные (см. Приложение 27)

  • находим ρ = 0,0049 (см. Приложение 21)

  • преобразовываем данные (см. Приложение 22)

  • находим ρ =0,0075 (см. Приложение 23)

Так как ρ достаточно достаточно сильно различается, то можно сделать предположение о наличие автокорреляции более высокого порядка.


Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconДомашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций...
Проверка значимости каждого из коэффициентов регрессии по отдельности (95% уровень значимости)

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconДомашнее задание по микроэкономике №1 для всех групп Задача 1
Кобба-Дугласа, линейная функция,, функция полезности с нейтральным товаром, с антиблагом. Объясните, почему ни одна из этих функций...

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconКонтрольная работа по курсу "Эконометрика" выполняется для приобретения...
Временные ряды в эконометрических исследованиях22Контрольные задания по курсу32Библиографический список34Приложение а (задание №1...

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconПрограмма вступительного испытания для поступающих на основную образовательную...
«доход- потребление» и «цена-потребление»: построение, характеристики, классификация товаров. Эластичность спроса по цене: определение,...

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconТема урока Домашнее задание
Общество как форма жизнедеятельности людей. Основные сферы общественной жизни, их взаимосвязь. Общественные отношения

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconСамостоятельная работа №5 по курсу «Эконометрика» Москва 2013 Задание...
Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определите, идентифицируемо ли каждое из уравнений модели

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconДомашнее задание №1 срок сдачи – не позднее 6 ноября 2009 года
Задание должно быть выполнено в тонкой тетради с подписью ее владельца на обложке

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconПрограмма междисциплинарного выпускного экзамена по журналистике...
Е. П. Прохорова: основные группы функций. Субъектный подход к классификации функций журналистики С. Г. Корконосенко: основные субъекты...

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconКонспект лекций по курсу «эконометрика» для студентов III курса дневного...
Эконометрика – это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические...

Домашнее задание по курсу «Эконометрика» На тему: Построение функций спроса на основные виды товаров и услуг iconФакторы взаимовлияния
От экономики производства товаров и услуг массового спроса человечество переходит к экономике производства и расширенного воспроизводства...






При копировании материала укажите ссылку © 2016
контакты
e.120-bal.ru
..На главную