Для подготовки к защите контрольной работы

По дисциплине Эконометрика для студентов бакалавриата

1. Типы экономических данных, используемых в эконометрических исследованиях.

2. Классификация эконометрических моделей

3. Основные этапы построения эконометрических моделей.

4. Функциональные и статистические типы связей. Ковариация, корреляция

5. Измерение тесноты связи между показателями. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.

6. Анализ линейной статистической связи экономических данных, корреляция; вычисление коэффициентов корреляции, проверка значимости.

7. Мультиколлинеарность. Последствия мультиколлинеарности. Способы обнаружения мультиколлинеарности. Способы избавления от мультиколлинеарности.

8. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Процедура пошагового отбора переменных.

9. Понятия регрессионного анализа: зависимые переменные.

10. Линейная модель парной регрессии. Оценка параметров модели с помощью метода наименьших квадратов (МНК).

11. Модель множественной регрессии. Построение системы показателей (факторов).

12. Модель множественной регрессии. Выбор вида модели и оценка ее параметров.

13. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).

14. Предпосылки применения метода наименьших квадратов (МНК).

15. Свойства оценок метода наименьших квадратов (МНК).

16. Проверка выполнения предпосылок МНК.

17. Понятие и причины автокорреляции остатков. Последствия автокорреляции остатков. Обнаружение автокорреляции остатков.

18. Понятие и причины гетероскедастичности. Последствия гетероскедастичности. Обнаружение гетероскедастичности.

19. Показатели качества модели парной регрессии.

20. Оценка качества всего уравнения регрессии.

21. Оценка существенности параметров линейной регрессии.

22. Анализ статистической значимости параметров модели парной регрессии.

23. Проверка качества многофакторных регрессионных моделей. Коэффициент детерминации R². Скорректированный R². Проверка гипотез: t-статистики и F-статистика.

24. Оценка влияния факторов на зависимую переменную (коэффициенты эластичности, бета – коэффициенты, дельта - коэффициенты).

25. Прогнозирование с применением уравнения парной линейной регрессии.

26. Анализ экономических объектов и прогнозирование с помощью модели множественной регрессии.

27. Нелинейная регрессия. Нелинейные модели и их линеаризация.

28. Временные ряды и их структура.

29. Требования, предъявляемые к исходной информации при моделировании экономических показателей, представленных временными рядами.

30. Предварительный анализ временных рядов. Выявление аномальных наблюдений.

31. Предварительный анализ временных рядов. Проверка наличия тренда.

32. Предварительный анализ временных рядов. Сглаживание временных рядов.

33. Предварительный анализ временных рядов. Вычисление количественных характеристик развития экономических процессов.

34. Оценка качества моделей прогнозирования. Проверка адекватности и оценка точности.

35. Основные этапы построения прогноза по временным рядам.

ЗАДАЧИ

Для самостоятельного решения при подготовке к экзамену

Задача № 1

Для характеристики зависимости прибыли предприятия У (млн.руб.) от объемов основных производственных фондов Х(млн.руб.) построить линейную регрессионную модель. Исходные данные и результаты моделирования показать на графике. Объяснить смысл коэффициента регрессии. На сколько в среднем изменится прибыль, если объемы основных производственных фондов возрастут на 30 млн.руб.?

 

У
Х

Задача № 2

Для характеристики зависимости стоимости ежемесячного обслуживания автомобиля У(ден.ед.) от пробега Х(тыс км) построить линейную регрессионную модель. Исходные данные и результаты моделирования показать на графике. Оценить качество полученного уравнения с помощью коэффициента детерминации. Какова ожидаемая стоимость обслуживания, если пробег составит 15 тыс.км ?

 

У
Х

Задача № 3

Для характеристики зависимости доли расходов на покупку продовольственных товаров У(% в общих расходах) от среднедневной заработной платы Х(руб.) построить линейную регрессионную модель. Исходные данные и результаты моделирования показать на графике. Оценить значимость полученного уравнения. Какова ожидаемая доля расходов на продовольственные товары при увеличении заработной платы на 10% от наибольшего значения?

 

Х	43,1	59,0	76,5	61,8	58,8	47,2	57,2	65,2
У	68,8	61,2	38,7	56,7	55,0	54,3	59,9	49,3

Задача № 4

Для характеристики зависимости урожайности У от количестве осадков Х₁ и средней температуры Х₂ построить линейную регрессионную модель. Оценить значимость коэффициентов модели. Какова ожидаемая урожайность при средних значениях количества осадков и температуры ?

 

У, ц/га			23,4			23,5
Х1, мм
Х2, 0С

Задача № 5

Для характеристики зависимости продаваемого ежедневно количества пучков салата от цены построить линейную регрессионную модель. Исходные данные и результаты моделирования показать на графике. Оценить точность полученного уравнения. При какой цене объем продаж составит 50 тыс.пучков в день?

 

Кол-во, тыс. в день
Цена, руб.	6,0	6,2	5,0	5,2	4,4	4,8	3,2	2,4

 

Задача № 6

Проанализировать направление и тесноту зависимости между среднедушевым доходом семьи Х и расходами на бытовые услуги и сервис У, построить поле корреляции, проверить значимость выборочного коэффициента корреляции.

 

Х, ден.ед.	1 600	1 670	1 690	1 710	1 715	1 730	1 735	1 742	1 748	1 750
У, ден.ед.

Задача № 7

По приведенным в таблице данным о ценах фьючерсных контрактов за 7 дней построить линейную модель временного ряда. Дать точечную и интервальную оценку средней цены на следующий день. Исходные данные, результаты моделирования и прогнозирования показать на графике.

 

День, t
Цена, Y	147,8	152,0	152,8	155,0	153,4	150,5	151,1

Задача № 8

В таблице приведены ежегодные данные о потребительских расходах на местный транспорт Y (ден. ед.) и располагаемых личных доходах Х (ден. ед.) за 1976 – 1983 г.г.

 

Х	906,8	942,9	988,8	1015,5	1021,6	1049,3	1058,3	1095,4
Y	3,6	3,6	3,7	3,8	3,5	3,2	3,2	3,1

 

Требуется построить линейную модель . С помощью коэффициентов регрессии, эластичности и бета – коэффициентов оценить влияние дохода на указанный вид расходов. Каковы ожидаемые расходы на транспорт в следующем году?

Задача № 9

В таблице приведены данные, отражающие спрос на некоторый товар за 9 лет.

 

Год, t
Спрос, Y

 

Требуется построить линейную модель временного ряда. Проверить выполнение предпосылок МНК: свойства случайности и независимости остатков.

Задача № 10

В таблице приведены данные об удельном весе простоев оборудования Х (%) и уровне рентабельности У (%) по молокозаводам области за год.

 

У	9,5	19,4	8,7	18,3	16,4	8,8	17,8	13,7		10,2	10,4	7,3	10,7		7,3
X	18,1	7,8	17,4	6,4	7,8	17,1	10,2	14,1		16,7		20,4	13,2		20,1

 

Требуется построить линейную модель . Проверить выполнение предпосылок МНК: свойства нормального распределения и гомоскедастичности остатков.

Задача № 11

В таблице приведены данные о ежегодном потреблении бананов У (в фунтах) и годовом доходе Х (тыс.$). Для исследования зависимости У от Х построить следующие модели: линейную, логарифмическую, степенную, гиперболическую. Сравнить качество этих моделей с помощью коэффициентов детерминации, выбрать лучшую из них.

 

Х
У	1,93	7,13	8,78	9,69	10,09	10,42	10,62	10,71	10,79	11,13

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Основная

1. Эконометрика: учебник /И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др.; под ред. И.И. Елисеевой. — 2-е изд. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 576 с.

2. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учебное пособие / И.В. Орлова, В.А. Половников. - 3-e изд., перераб. и доп. - М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2011.

3. Практикум по эконометрике : Учеб. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой.— М. : Финансы и статистика,2008

Дополнительная:

4. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования. — М.: Ком-книга, 2006,-432 с.

5. Бывшев В.А. Эконометрика. — М.: "Финансы и статистика" , 2008. —480 с.

6. Доугерти К. Введение в эконометрику. — М.: Инфра⋅М, 2007. — 402с.

7. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. — М.: ГУ ВШЭ, 2001, — 122 с.

8. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для ВУЗов. — М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2002. — 311 С.