Имеются данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 2006 г.).
№п/п | х1 | х2 | х3 | х4 | х5 | х6 | х7 | х8 | y |
39,0 | 20,0 | 8,2 | |||||||
68,4 | 40,5 | 10,7 | |||||||
34,8 | 16,0 | 10,7 | |||||||
39,0 | 20,0 | 8,5 | |||||||
54,7 | 28,0 | 10,7 | |||||||
74,7 | 46,3 | 10,7 | |||||||
71,7 | 45,9 | 10,7 | |||||||
74,5 | 47,5 | 10,4 | |||||||
137,7 | 87,2 | 14,6 | |||||||
40,0 | 17,7 | 11,0 | |||||||
53,0 | 31,1 | 10,0 | |||||||
86,0 | 48,7 | 14,0 | |||||||
98,0 | 65,8 | 13,0 | |||||||
62,6 | 21,4 | 11,0 | |||||||
45,3 | 20,6 | 10,4 | |||||||
56,4 | 29,7 | 9,4 | |||||||
37,0 | 17,8 | 8,3 | |||||||
67,5 | 43,5 | 8,3 | |||||||
37,0 | 17,8 | 8,3 | |||||||
69,0 | 42,4 | 8,3 | |||||||
40,0 | 20,0 | 8,3 | |||||||
69,1 | 41,3 | 8,3 | |||||||
68,1 | 35,4 | 13,0 | |||||||
75,3 | 41,4 | 12,1 | |||||||
83,7 | 48,5 | 12,1 | |||||||
48,7 | 22,3 | 12,4 | |||||||
39,9 | 18,0 | 8,1 | |||||||
68,6 | 35,5 | 17,0 | |||||||
39,0 | 20,0 | 9,2 | |||||||
48,6 | 31,0 | 8,0 | |||||||
98,0 | 56,0 | 22,0 | |||||||
68,5 | 30,7 | 8,3 | |||||||
71,1 | 36,2 | 13,3 | |||||||
68,0 | 41,0 | 8,0 | |||||||
38,0 | 19,0 | 7,4 | |||||||
93,2 | 49,5 | 14,0 | |||||||
117,0 | 55,2 | 25,0 | |||||||
42,0 | 21,0 | 10,2 | |||||||
62,0 | 35,0 | 11,0 | |||||||
89,0 | 52,3 | 11,5 | |||||||
132,0 | 89,6 | 11,0 | |||||||
40,8 | 19,2 | 10,1 | |||||||
59,2 | 31,9 | 11,2 | |||||||
65,4 | 38,9 | 9,3 | |||||||
60,2 | 36,3 | 10,9 | |||||||
82,2 | 49,7 | 13,8 | |||||||
98,4 | 52,3 | 15,3 |
Принятые в таблице обозначения:
у - цена квартиры, тыс. долл.;
х1 - число комнат в квартире;
х2 - район города (1 - Приморский, Шувалово – Озерки, 2 - Гражданка,3 - Юго-Запад, 4 - Красносельский);
х3 - общая площадь квартиры (м2);
х4 - жилая площадь квартиры (м2);
х5 - площадь кухни (м2);
х6- тип дома (1 - кирпичный, 0 - другой);
х7 - наличие балкона (1 - есть, 0 - нет);
х8 - число месяцев до окончания срока строительства.
Задание:
Определите факторы, формировавшие цену квартир в строящихся домах в Санкт-Петербурге в 2006 г.
Рассчитайте матрицы парных коэффициентов корреляции и на их основе отберите информативные факторы в модель. Постройте линейную и степенную модель только с информативными факторами и оцените ее параметры.
Выберите лучшее из полученных уравнений на основе коэффициента детерминации.
На основе полученного уравнения определите теоретические стоимости квартир.
Тесты
1. Если в уравнении регрессии имеется несущественная переменная, то она обнаруживает себя по низкому значению
a) t – статистики,
б) F – статистики,
в) коэффициента детерминации.
2. Если при и t1,t2=1,2,…n, то случайные ошибки регрессии
a) зависимы между собой,
б) независимы между собой,
в)ситуация не определена.
3. На практике о наличии мультиколлинеарности обычно судят по матрице парных коэффициентов корреляции. Если один из элементов матрицы R больше…., то считают, что имеет место мультиколлинеарность и в уравнение регрессии следует включить только один из показателей xjили xe. Вставьте недостающее значение.
a) 0,3;
б) 0,5;
в) 0,6;5;
г) 0,8;
д) 0,9;
е) другое значение.
4.В каком случае модель считается адекватной?
a) ,
б) ,
в) значение коэффициента корреляции > 0,8.
5.С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии?
a) хи-квадрат,
б) F – критерия,
в) t-Стьюдента.
6.Величина доверительного интервала позволяет установить, насколько надёжно предположение о том, что
a) интервал содержит оценку параметра генеральной совокупности,
б) интервал содержит параметры генеральной совокупности,
в) интервал не содержит параметры генеральной совокупности.
7.Надёжность определяется как вероятность события, состоящего в том, что
a) оценка параметра генеральной совокупности попадает в интервал,
б) параметр генеральной совокупности попадает в интервал,
в) параметр генеральной совокупности не попадает в интервал.
8. Если в модели присутствуют лаговые эндогенные переменные, то это
а) линейная модель;
б) нелинейная модель;
в) модель со случайными возмущениями;
г) динамическая модель.
9. Дисперсии случайных возмущений в уравнениях наблюдений должны быть
а) равными;
б) различными;
в) нулевыми;
г) случайными.
10. Если справедлива гипотеза h0: a = 0 относительно коэффициента a модели парной регрессии, то экзогенная переменная х является
а) значимой;
б) незначимой;
в) необходимой;
г) желательной.
11. Функция регрессии в модели предназначена для объяснения
1) величины y;
2) величины x1 ;
3) величины x2 ;
4) величины (a0 + a1∙x1 + a2∙x2).
12. Тест Голдфелда-Квандта может быть выполнен после
а) первого этапа схемы построения модели;
б) второго этапа схемы построения модели;
в) третьего этапа схемы построения модели;
г) завершения спецификации модели.
13. Для оценки точности оптимального прогноза значения эндогенной переменной, нужно знать
а) прогнозное значение эндогенной переменной;
б) оценку дисперсии случайного возмущения;
в) параметры модели;
г) коэффициент детерминации, r2.
14. Наличие незначащей объясняющей переменной в функции регрессии влечёт
а) неадекватность модели;
б) неравенство нулю математических ожиданий случайных возмущений;
в) некоррелированность экзогенных переменных;
г) снижение точности оценок коэффициентов уравнения регрессии.
15. Гетероскедастичность можно обнаружить с помощью:
а) теста Вальда;
б) теста Глейзера;
в) теста Голфелда-Квандта.
5.9. Самостоятельная работа студентов
Литература для самостоятельной работы
1. Эконометрика: Учебник./ Под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд.– М.: Финансы и статистика, 2005. – 276 с.
2. Практикум по эконометрике. Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2005.
3. Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П. Эконометрика: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008. – 144 с.
4. ДоугертиКр. Введение в эконометрику/ Пер. с англ. – М.: МГУ; ИНФРА-М, 2003.
5. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Математическая статистика для бизнесменов и менеджеров. – М.: МЭСИ, 2004. – 140 с.
6. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс, 3-е изд. – М.: Дело, 2005. – 503 с.
7. Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Исследование зависимостей методами корреляции и регрессии. – М.: МЭСИ, 2004. – 51 с.
8. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Практикум по прикладной статистике и эконометрике. – М.: МЭСИ, 2003.
9. Россиев А. А.,: Итерационное моделирование неполных данных с помощью многообразий малой размерности, Изд-во СО РАН, 2005.
INTERNET-ресурсы
1. http://upereslavl.botik.ru/UP/ECON/econometrics/top1/tsld006.htm
2. http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/study.htm
3. http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/index.htm
4. http://www.statsoft.ru/home/textbook/def ault.htm
5. http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/study.htm
6. http://www.dataforce.net/~antl/article/econometric
7. http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/study.htm
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ.
6.1. Характеристики временных рядов. Выявление тренда в
динамических рядах экономических показателей 112
6.2. Моделирование сезонных и циклических колебаний 116
6.3. Статистика Дарбина-Уотсона 118
6.4. ДИНАМИЧЕСКИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ___________________________ __120
6.5. ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМ ЛАГОМ_______ 121
6.6. ПРАКТИЧЕСКИЙ БЛОК 123
6.7. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ 134