Лабораторная работа № 5
ГОУ ВПО «РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТОРГОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Ивановский филиал
Кафедра
Математики, экономической информатики и
Вычислительной техники
Контрольные задания
по дисциплине: ЭКОНОМЕТРИКА
Для студентов
Всех специальностей
Заочной формы обучения
Составитель:
Ст. преп. Туртин Д.В.
Лабораторная работа № 1
Задание. На основании данных табл. П1 для соответствующего варианта (табл. 1.1):
1. Вычислить линейный коэффициент парной корреляции.
2. Проверить значимость коэффициента парной корреляции.
3. Построить доверительный интервал для линейного коэффициента пар
ной корреляции.
Лабораторная работа № 2
Задание. На основании данных табл. П1 для соответствующего варианта (табл. 1.1):
1. Построить предложенные уравнения регрессии, включая линейную регрессию.
2. Вычислить индексы парной корреляции для каждого уравнения.
3. Проверить значимость уравнений регрессии и отдельных коэффициентов линейного уравнения.
4. Определить лучшее уравнение регрессии на основе средней ошибки аппроксимации.
5. Построить интервальный прогноз для значения x = xmax для линейного
уравнения регрессии.
6. Определить средний коэффициент эластичности.
Требования к оформлению результатов
Отчет о лабораторной работе должен содержать разделы:
1. Описание задания;
2. Описание решения лабораторной работы (по этапам);
3. Изложение полученных результатов.
Вариант задания определяется по двум последним цифрам номера зачетной книжки.
Лабораторная работа № 3
Задание. На основании данных табл. П1 для соответствующего варианта
(табл. 2.3):
1. Проверить наличие коллинеарности и мультиколлинеарности. Отобрать
неколлинеарные факторы.
2. Построить уравнение линейной регрессии.
3. Определить коэффициент множественной корреляции.
4. Проверить значимость уравнения при уровнях значимости 0,05 и 0,01.
5. Построить частные уравнения регрессии.
6. Определить средние частные коэффициенты эластичности.
Лабораторная работа № 4
Задание. На основании данных табл. П1 для соответствующего варианта
(табл. 2.3):
1. Построить уравнение линейной регрессии в стандартизированном масштабе.
2. Оценить информативность факторов на основе уравнения линейной
регрессии в стандартизированном масштабе.
3. Вычислить частные коэффициенты корреляции.
4. Оценить их значимость при уровнях значимости 0,05 и 0,01.
5. Оценить информативность факторов на основе частных коэффициентов корреляции.
6. Построить уравнение регрессии с учетом только информативных факторов.
7. Проверить гипотезу о гомоскедастичности ряда остатков с уровнем значимости α = 0,05.
Указания к решению. При выполнении лабораторной работы использовать возможности надстройки «Анализ данных» табличного процессора MS Excel
(для расчета корреляционной матрицы, нахождения уравнений регрессии,
нахождения коэффициентов координации и др.).
Требования к оформлению результатов
Отчет о лабораторной работе должен содержать разделы:
1. Описание задания;
2. Описание решения лабораторной работы (по этапам);
3. Изложение полученных результатов.
Лабораторная работа № 5
Задание. По заданным исходным данным для заданной модели (в соответствии с вариантом):
1) выделить эндогенные и экзогенные переменные;
2) применив необходимое и достаточное условие идентификации, определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели;
3) определить метод оценки параметров модели;
4) записать приведенную форму модели;
5) определить коэффициенты приведенной формы модели;
6) определить коэффициенты структурной формы модели;
7) проверить значимость полученных уравнений и их коэффициентов.
Указания к решению. Для нахождения приведенных уравнений (а также коэффициентов структурных уравнений при применении ДМНК) рекомендуется использовать табличный процессор Excel (надстройка «Анализ данных», функция – расчет уравнения регрессии):
1) вызов модуля для нахождения регрессии – пункты меню: Сервис – Ана-
лиз данных – Регрессия.
2) указать ячейки, содержащие исходные значения y и x.
3) если отсутствует свободный член в уравнении регрессии – установить
флажок «Константа–ноль».
Искомые значения коэффициентов линейного уравнения регрессии (a, bi)
берутся из столбца «Коэффициенты» таблицы результатов регрессии.