Тема 10. Выбор функциональной формы модели
Аудиторные часы – 5 (лекции – 4, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.
Линейная в логарифмах регрессия как модель с постоянной эластичностью. Полулинейная модель как модель с постоянными темпами роста. Выбор между моделями с помощью теста Бокса-Кокса.
Литература к теме 10.
[1], с.153-170; [5], p.239-264; [8], p.217-218
Тема 11. Ошибки спецификации модели
Аудиторные часы – 5 (лекции – 4, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.
Смещение в оценках коэффициентов, вызванное невключением существенных переменных. Уменьшение эффективности оценок коэффициентов при включении в модель излишних переменных. Проверка гипотезы о группе излишних переменных. RESET- тест Рамсея для проверки гипотезы о существовании упущенных переменных.
Литература к теме 11.
[1], с.201-224, [5], p.407-422; [8], p.159-164; [7], p.121
Тема 12. Мультиколлинеарность
Аудиторные часы – 3 (лекции – 2, семинары - 1). Самостоятельная работа – 4.
Идеальная и практическая мультиколлинеарность данных. Диагностика и последствия наличия мультиколлинеарности для оценок параметров регрессионной модели. Методы борьбы с мультиколлинеарностью.
Литература к теме 12.
[1], с.132-142; [5], p.313-336; [8], p.267-299
Тема 13. Гетероскедастичность
Аудиторные часы – 3 (лекции – 2, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.
Нарушение гипотезы о гомоскедастичности. Последствия гетероскедастичности для оценок коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов. Применение тестов Уайта, Глейзера, Годфелда – Квандта, Бройша – Пагана для диагностирования гетероскедастичности. Оценивание коэффициентов множественной линейной регрессии в условиях гетероскедастичности. Взвешенный метод наименьших квадратов как частный случай обобщенного метода наименьших квадратов.
Литература к теме 13.
[1], с.225-243; [5], p.341-369; [8], p.199-217
Тема 14. Модели бинарного выбора
Аудиторные часы – 5 (лекции – 4, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.
Регрессионные модели с бинарной зависимой переменной, логит и пробит - модели бинарного выбора.
Литература к теме 14.
[1], с.287-299
Образовательные технологии
На лекциях студентам предлагается осваивать теоретические основы курса.
На теоретических семинарах студентам предлагается для решения несколько теоретических задач, на практических семинарах - выполнять набор упражнений в рекомендуемом статистическом пакете STATA с использованием имеющихся методических указаний.
Преподаватель контролирует посещение студентами лекций и семинаров и выполнение упражнений на компьютерных семинарских занятиях.
9 Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента
Тематика заданий текущего контроля
Примерное задание для контрольной работы
Часть 1
1. (2б.) Симметричными являются функции плотности случайных величин, имеющих распределение
1) Нормальное 2) t 3) F 4) 
2. (2б.) При проверке некоторой гипотезу p-value для тестовой статистики оказалось равным 0.03. Какой вывод относительно основной гипотезы Вы сделаете при уровне значимости 1%?
3. Оценив параметры моделей
(1)
(2)
(3)
, (4)
а) (2б.) С помощью 
можно выбрать лучшую из моделей
1) 1 и 2 2) 1 и 3 3) 1 и 4 4) 2 и 3 5) 2 и 4 6) 3 и 4 7) 3 и 4 8) ни один из предыдущих ответов не верен
б) (2б.) С помощью 
можно выбрать лучшую из моделей
1) 1 и 2 2) 1 и 3 3) 1 и 4 4) 2 и 3 5) 2 и 4 6) 3 и 4 7) 3 и 4 8) ни один из предыдущих ответов не верен
4. (2б.) Оцененная по данным США зависимость заработной платы от стажа, пола (фиктивная переменная, равная 1 для мужчин и 0 для женщин), наличия высшего образования (фиктивная переменная, равная 1 при наличии высшего образования и 0 иначе) и наличия детей в семье (фиктивная переменная, равная 1 при наличии детей в семье и 0 иначе) дала следующие результаты:
В этом случае заработная плата женщины с высшим образованием, 2 годами стажа и одним ребенком будет равна ____________
5. (3б.) В регрессии 
МНК-оценка коэффициента наклона имеет вид:
1)  | 2)  | 3)  | 4) | 5)  |
6. (2б.) При оценивании множественной регрессии исследователь получил R2 равный 0.283. В этом случаем в отношении 
можно однозначно утверждать, что:
1)  | 2)  | 3)  | 4)  | 5)  |
7. (7) Заполните пустые ячейки, в которых стоят точки, в приведенной ниже таблице (в верхнюю таблицу переносить ответы не надо, клетки с XXX заполнять не надо)
Табл.1.2.
| SUMMARY OUTPUT | |||||
| Regression Statistics | |||||
| R Square | … | ||||
| Adjusted R Square | … | ||||
| Observations | |||||
| ANOVA | |||||
| df | SS | MS | F | Significance F | |
| Regression | 14.39548 | 14.39548 | 33.12682 | … | |
| Residual | 9.560249 | 0.434557 | |||
| Total | … | ||||
| Coefficients | Standard Error | t Stat | Lower 95% | Upper 95% | |
| Intercept | -0.56868 | 0.272979 | XXXXXX | XXXXXXX | XXXXXXXXX |
| X Variable 1 | 0.48 | 0.08 | … | … | … |
Часть 2
8. В табл. 1- 2 содержатся результаты оценки зависимости арендной платы жилья в России lnPRICE от общей площади GENSQUARE (м2), наличия газа GAS (1 – есть, 0 – нет), наличия телефона PHONE (1 – есть, 0 – нет), типа населенного пункта LOCATION (1 - город с численностью более 1000000, 2 - город с численностью от 500000 до 1000000, 3 - город с численностью от 250000 до 500000, 4 – город с численностью от 100000 до 250000, 5 – город с численностью от 50000 до 100000, 6 – город с численностью от 20000 до 50000, 7 – поселок городского типа, 8 – село) c помощью полулогарифмических моделей.
a) (4б.) Проверьте гипотезу о равенстве 0.02 коэффициента при переменной GENSQUARE при уровне значимости 0.01 (Табл.2)
б) (5б.) Можно ли утверждать, что наличие газа и телефона в крупном городе не влияет на стоимость аренды? Ответ обоснуйте формулировкой и проверкой подходящей гипотезы.
Табл.1.
Табл.2
Примерное задание для экзаменационной работы