3 задачи (решение)
Задание: Задача. Выделить значимые и незначимые факторы в модели. Построить уравне-ние регрессии со статистически значимыми факторами. Дать экономическую интер-претацию параметров модели. Задание: Задача 2. Задача 3. По данным, представленным в таблице 14, изучается зависимость чистой при-были предприятия Y (млрд. долл.) от следующих переменных: X1 — оборот капитала, млрд. долл.; Х2 — численность… Читать ещё >
3 задачи (решение) (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Содержание
- ВАРИАНТ
- Задача
По данным, представленным в таблице 14, изучается зависимость чистой при-были предприятия Y (млрд. долл.) от следующих переменных: X1 — оборот капитала, млрд. долл.; Х2 — численность служащих, тыс. чел.; Х3 — рыночная капитализация компании, млрд. долл.
Задание:
1. Для заданного набора данных построить линейную модель множественной регрессии. Оценить точность и адекватность построенного уравнения регрессии.
2. Выделить значимые и незначимые факторы в модели. Построить уравне-ние регрессии со статистически значимыми факторами. Дать экономическую интер-претацию параметров модели.
3. Для полученной модели проверить выполнение условия гомоскедастично-сти остатков, применив тест Голдфельда-Квандта.
4. Проверить полученную модель на наличие автокорреляции остатков с по-мощью теста Дарбина-Уотсона.
5. Проверить, адекватно ли предположение об однородности исходных дан-ных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 15 и ос-тальным 10 наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по X?
Задача 2.
Производственная функция Кобба-Дугласа характеризуется следующим уравнением:
lgY = -0,15 + 0,35lgK + 0,72lgL + ?t.
(0,43) (0,06) (0,15)
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии. R2 = 0,97, F = 254,9.
Задание:
1. Оценить значимость коэффициентов модели по t-критерию Стьюдента и сделать вывод о целесообразности включения факторов в модель;
2. Записать уравнение в степенной форме и дать интерпретацию результа-тов;
3. Что можно сказать об эффекте от масштабов производства?
Задача 3.
Структурная форма модели имеет вид:
Известно, что приведенная форма имеет вид:
Задание:
1. Выбрать метод определения структурных коэффициентов модели. Выбор обосновать.
2. Определить возможные структурные коэффициенты на основе приведенной формы модели.
Задача 3.
Структурная форма модели имеет вид:
Известно, что приведенная форма имеет вид:
Задание:
1. Выбрать метод определения структурных коэффициентов модели. Выбор
обосновать.
2. Определить возможные структурные коэффициенты на основе приведенной
формы модели.
Решение: Чтобы выбрать метод определения структурных коэффициентов мо-дели, выполним процедуру проверки идентифицируемости данной модели. Эндоген-ными называются взаимозависимые переменные, которые определяются внутри мо-дели (системы) — переменные y. Экзогенными называются взаимозависимые перемен-ные, которые определяются вне системы — переменные x. Коэффициенты при пере-менных называются структурными коэффициентами модели.
Чтобы уравнение было идентифицируемо, необходимо, чтобы число предопределенных переменных, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в системе, было равно числу эндогенных переменных в данном уравнении без одного.
Обозначим через H — число эндогенных переменных в уравнении, а через D — число предопределенных переменных, отсутствующих в уравнении, но присутствую-щих в системе.
Тогда необходимое условие идентификации для данного уравнения имеет вид:
— уравнение идентифицируемо, если D + 1 = H;
— уравнение неидентифицируемо, если D + 1< H;
— уравнение сверхидентифицируемо, если D + 1> H.
Данная модель включает три экзогенные переменные x1, x2, x3 и три эндоген-ных переменных y1, y2, y3.
Проверим необходимое условие идентификации:
Первое уравнение включает две эндогенные переменные y1 и y2, т. е. H = 2 и две экзогенных переменных x1 и x2, т. е. D = 1.
D + 1 = H — уравнение идентифицировано.
Второе уравнение включает две эндогенные переменные y1, y2 и y2, т. е. H = 2 и две экзогенных переменных x2 и x3, т. е. D = 1.
D + 1 = H — уравнение идентифицировано.