Лабораторная работа № 2. Бинарные переменные в моделях множественной регрессии

Ю.В. Зайцева

Лабораторные по курсу эконометрики для магистров

Волгоград 2016

Лабораторная работа № 1. Модели множественной регрессии

Задание 1.(Построение модели линейной множественной регрессии в пакете Excel). Имеются данные о потреблении мяса в США B в 1980 – 2007 годах (фунты на душу населения), и его зависимости от цены P (центы за фунт) и личного располагаемого дохода YD (тысячи долларов в расчете на душу населения).

1. Скопировать из файла данные для своего варианта. Должно получиться 3 столбца YD, B, P.

2. Постройте линейную модель множественной регрессии, объясняющую динамику потребления мяса в США в зависимости от цены и личного располагаемого дохода. Для этого выберите в меню Данные – Анализ данных – Регрессия. Если этой команды нет в меню, необходимо загрузить надстройку Пакет анализа через команду Сервис.

3. Дайте подробную интерпретацию коэффициентам полученной модели.

4. Чему равен коэффициент детерминации модели? Что он показывает?

5. Проверьте значимость отдельных коэффициентов модели и всей модели в целом (уровень значимости 0.1).

6. Постройте модели парной линейной регрессии, в которых потребление мяса в США объясняется изменением только одного фактора. Сравните их с моделью множественной регрессии: в чем заключается преимущество модели множественной регрессии?

7. Рассчитайте средние эластичности объема потребления мяса по цене и по доходу. Для расчета применяется формула Лабораторная работа № 2. Бинарные переменные в моделях множественной регрессии - student2.ru . Дайте интерпретацию полученным эластичностям. Сравните силу влияния каждого из факторов на потребление мяса.

8. Постройте прогноз потребления мяса для цены 30 центов за фунт и личного располагаемого дохода 7 тыс. долл.

Задание 2.(Построение модели степенной множественной регрессии в пакете Excel).

1. Создайте столбцы, содержащие логарифмы исходных данных.

2. Постройте степенную модель множественной регрессии, объясняющую динамику потребления мяса в США

3. Дайте интерпретацию коэффициентам степенной модели.

4. Проверьте значимость отдельных коэффициентов модели и всей модели в целом (уровень значимости 0.1).

5. Рассчитайте эластичности объема потребления мяса по цене и по доходу. Дайте интерпретацию полученным эластичностям. Сравните силу влияния каждого из факторов на потребление мяса.

6. Постройте прогноз потребления мяса для цены 30 центов за фунт и личного располагаемого дохода 7 тыс. долл. по степенной модели.

7. Какую из двух моделей вы бы выбрали?

Лабораторная работа № 2. Бинарные переменные в моделях множественной регрессии

Имеются данные по однокомнатным квартирам, выставлявшимся на продажу в Москве:

Region район;
Distc удаленность от центра, км.;
Distm удаленность от метро, мин.;
Totsq общий метраж, кв.м.;
Kitsq площадь кухни, кв.м.;
Livsq площадь комнаты, кв.м.;
Floor этаж (0,1) 0 – первый или последний, 1 – средний;
Cat категория дома (0,1), 1–кирпичный, 0 – панельный;
Price цена, тыс. USD.

Задание 1.(Линейная модель множественной регрессии)

1. Скопировать из файла данные для своего варианта. Значения объясняющих переменных для всех вариантов одинаковы. Значения объясняемой переменной Price – по вариантам.

1. Постройте уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов в линейной форме.

2. Оцените значимость полученного уравнения (уровень значимости 0,05).

3. Определите, какие факторы значимо воздействуют на формирование цены квартиры в этой модели (уровень значимости 0,05).

4. Вам необходимо проверить предположение о том, что квартиры на средних этажах при прочих равных факторах стоят дороже, чем квартиры на средних этажах. Сформулируйте основную и альтернативную гипотезы. Проверьте гипотезу (уровень значимости 0,05). Сделайте вывод.

5. Вам необходимо проверить предположение о том, что квартиры в кирпичных домах при прочих равных факторах стоят дороже, чем квартиры в панельных домах. Сформулируйте основную и альтернативную гипотезы. Проверьте гипотезу (уровень значимости 0,05). Сделайте вывод.

6. Постройте линейную модель формирования цены квартиры за счет значимых факторов.

7. Дайте интерпретацию коэффициентов построенной модели со значимыми факторами.

Задание 2.(Степенная модель множественной регрессии)

1. Прологарифмируйте все переменные, кроме бинарных.

2. Постройте уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов в степенной форме. Окончательное уравнение регрессии должно иметь вид:

Лабораторная работа № 2. Бинарные переменные в моделях множественной регрессии - student2.ru

3. Оцените значимость полученного уравнения (уровень значимости 0,05).

4. Определите, какие факторы значимо воздействуют на формирование цены квартиры в этой модели (уровень значимости 0,05).

5. Вам необходимо проверить предположение о том, что квартиры на средних этажах при прочих равных факторах стоят дороже, чем квартиры на средних этажах. Сформулируйте основную и альтернативную гипотезы. Проверьте гипотезу (уровень значимости 0,05). Сделайте вывод.

6. Вам необходимо проверить предположение о том, что квартиры в кирпичных домах при прочих равных факторах стоят дороже, чем квартиры в панельных домах. Сформулируйте основную и альтернативную гипотезы. Проверьте гипотезу (уровень значимости 0,05). Сделайте вывод.

7. Постройте степенную модель формирования цены квартиры за счет значимых факторов.

8. Дайте интерпретацию коэффициентов построенной модели со значимыми факторами.

Задание 3.Выберите лучшую модель. Обоснуйте свой выбор.

Наши рекомендации