Часть I. Спецификация формы зависимости в Excel
Построение модели:
1) В Excel постройте следующую таблицу:
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
2) Постройте эконометрические модели следующего вида:
· (1)
· (2)
· (3)
· (4)
Оценка качества модели:
3) Для каждой из моделей проверьте гипотезу о статистической значимости параметров на уровнях значимости
4) Проверьте гипотезу о статистической значимости коэффициента детерминации всех моделей для уровней
5) Проверьте качество спецификации моделей с помощью критериев Рамсея и Амемья.
Выводы
6) Укажите недостатки каждой из рассмотренных моделей.
7) Выберите наилучшим образом специфицированную модель.
Часть II. Спецификация формы зависимости в EViews
8) Откройте в EViews файл, созданный в первой части лабораторной работы. Для этого выполните команду File-Open-Foreign Data as Workfile…
9) Постройте модели (1), (2), (3) и (4), сделайте выводы о значимости их параметров и адекватности.
10) Для этого выполните команду меню Quick-Estimate Equation… и введите соответствующее уравнение спецификации. В качестве метода оценки параметров выберите МНК (LS – Least Squares).
11) Проведите тест Рамсея для каждой из моделей. Для этого загрузите нужную модель и выполните команду View–Stability Tests–Ramsey RESET Test… Число переменных для подстановки выбирайте равным 3.
12) Проанализируйте генерируемые отчеты, сделайте выводы о качестве спецификации моделей.
13) В каждом из отчетов проанализируйте значения критериев Акаике и Шварца, укажите наиболее качественно специфицированную модель.
Лабораторная работа № 5
Обнаружение и подавление гетероскедастичности
Тема:
Эконометрический анализ в условиях нарушений классических модельных предположений
Цели:
Освоить методы обнаружения и подавления гетероскедастичности
Контрольные вопросы
Ответьте на следующие вопросы:
1. Что такое гетероскедастичность?
2. Каковы последствия гетероскедастичности?
3. Что такое эффективность и несмещенность оценок модели?
4. Какие существуют способы обнаружения гетероскедастичности?
5. В чем заключается графический анализ остатков?
6. В чем заключается тест Вайта?
7. В чем заключается перекрестный тест Вайта?
8. Какие существуют способы подавления гетероскедастичности?
9. Что такое взвешенный МНК?
10. Что такое обобщенный МНК?
Ход работы
1) В Excel постройте следующую таблицу:
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
2) Откройте в EViews файл, содержащий данную таблицу. Для этого выполните команду File-Open-Foreign Data as Workfile.
3) Постройте модель вида:
.
4) Для этого выполните команду меню Quick-Estimate Equation… и введите соответствующее уравнение спецификации. В качестве метода оценки параметров выберите МНК (LS – Least Squares).
5) Сделайте выводы о значимости параметров модели.
6) Постройте гистограмму распределения остатков модели (команда View-Residual Tests-Histogram - Normality Test), с помощью полученного отчета укажите уровень значимости, на котором может быть принята гипотеза о нормальном распределении остатков.
7) Проведите графический анализ остатков. Для этого выполните следующие действия:
1) Сгенерируйте ряд квадратов остатков модели. Команда Object–Generate Series. В качестве формулы введите R2=RESID^2. В результате появится новая переменная R2 (рис. 18).
![]() |
2) Постройте точечный график зависимости от
. Для этого выделите в рабочем окне переменные X1 и R2, выполните двойной щелчок и выберите пункт меню Open Group, в появившемся окне выполните команду View-Graph-XY line-XY Pairs.
3) Сделайте вывод о наличии гетероскедастичности.
4) Проделайте пункты 8.1 – 8.3 для остальных экзогенных переменных модели.
5) Проведите перекрестный и обычный тест Вайта для построенной модели. Для этого загрузите построенную модель EQ01, выполните команды View-Residual Tests-White Heteroskedasticity…(рис. 19).
![]() |
6) Изучите полученные отчеты, сделайте вывод о наличии/отсутствии гетероскедастичности. Сравните результаты обычного и перекрестного теста Вайта.
7) Постройте модель, аналогичную рассматриваемой ранее, но с использованием взвешенного МНК. Для этого выполните команду Quick-Estimate Equation…, введите уравнение спецификации, в качестве метода оценки параметров выберите МНК (LS – Least Squares). Затем переключитесь на закладку Options и установите опцию Weighted LS/TSLS. В качестве весов укажите соответствующую переменную (рис. 20).
![]() |
8) Проведите графический анализ новой модели и тест Вайта.
9) Сравните качество спецификации в двух случаях.
Лабораторная работа № 6