Окончание таблицы 4

Задание 4. Мультиколлинеарность в эконометрических моделях

Проверить наличие мультиколлинеарности для независимых переменных, отобранных в задании 3 в многофакторную эконометрическую модель. Если мультиколлинеарность имеется, то необходимо указать меры по её устранению. Принятый уровень значимости a = 0,05.

Задание 5. Гетероскедастичность в эконометрических моделях

Проверить наличие гетероскедастичности для многофакторной эконометрической модели, построенной в задании 3. Для проверки использовать: а) критерий ; б) параметрический тест Гольдфельда-Квандта. Принятый уровень значимости a = 0,05.

Задание 6. Автокорреляция остатков в эконометрических моделях

В качестве данных взять выборочные данные из задания 1. Считать, что – независимая переменная, – зависимая переменная. Требуется: 1) построить линейную модель зависимости от ; 2) проверить гипотезу о наличии автокорреляции в остатках с помощью критерия Дарбина-Уотсона; 3) при наличии автокорреляции применить методы по её устранению.

3. Вопросы к экзамену (зачёту)

1. Предмет, метод и структура эконометрических исследований. Историческая справка.

2. Математическая модель парной регрессии.

3. Вывод уравнения линейной регрессии.

4. Теснота связи факторов в уравнении линейной регрессии.

5. Проверка значимости уравнения линейной регрессии. Проверка значимости параметров уравнения линейной регрессии.

6. Построение прогнозов с помощью линейной модели парной регрессии.

7. Нелинейные уравнения регрессии с линейно входящими параметрами.

8. Уравнения регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.

9. Построение нелинейной модели регрессии (на примере производственной функции Кобба-Дугласа).

10. Спецификация модели множественной регрессии. Многофакторная линейная эконометрическая модель в матричном виде.

11. Теорема Гаусса-Маркова.

12. Вывод оператора оценивания 1МНК для многофакторных линейных эконометрических моделей.

13. Ковариационная матрица оценок параметров эконометрической модели. Алгоритм пошагового регрессионного анализа.

14. Теснота связи факторов в уравнении множественной линейной регрессии. Проверка значимости.

15. Построение прогноза с помощью многофакторной эконометрической модели.

16. Мультиколлинеарность в эконометрических моделях.

17. Алгоритм Фаррара-Глобера исследования мультиколлинеарности.

18. Гетероскедастичность в эконометрических моделях.

19. Проверка гетероскедастичности параметрическим тестом Гольдфельда-Квандта.

20. Обобщённый МНК в условиях гетероскедастичности.

21. Матричная форма обобщённого МНК.

22. Автокорреляции остатков в эконометрических моделях.

23. Критерий Дарбина-Уотсона исследования автокорреляции остатков.

24. Метод Эйткена для модели с автокоррелированными остатками.

Указание. Ответы на все вопросы содержатся в «Курсе лекций по эконометрии» Полшкова Ю.Н.

Литература

1. Наконечний С.І., Терещенко Т.О., Романюк Т.П. Економетрія: Підручник. – К.: КНЕУ, 2000.

2. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 1997.

3. Магнуc Я. Р., Катышев П.К., Переседский А.А. Эконометрика. – М.: «Дело», 1997.

4. Грубер Й. Економетрія, том 1. Вступ до множинної регресії та економетрії. – К.: Нічлава, 1998.

5. Грубер Й. Економетрія, том 2. Економічні прогнози та оптимізаційні моделі. – К.: Нічлава, 1999.

6. Лук’яненко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика: Підручник. – К.: Тов. «Знання» КОО, 1998.

7. Лук’яненко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика: Практикум з використанням комп’ютера. – К.: Тов. «Знання» КОО, 1998.

8. Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 1980.

9. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Мир, 1986.

10. Лизер С. Эконометрические метолы и задачи. – М.: Статистика, 1971.

11. Маленво Э. Статистические методы в эконометрии. – М.: Статистика, 1976.

12. Титнер Г. Введение в эконометрию. – М.: Статистика, 1965.

13. Іванов С.М., Кривенчук О.Г. Економетрія. Курс лекцій. – Донецьк: ДонНУ, 2004. – 64 с.

14. Экономико-математические методы и модели: практика применения в курсовых и дипломных работах: [учеб. пособ.] / В.В. Христиановский, Т.В. Нескородева, Ю.Н. Полшков; под ред. В.В. Христиановского. – Донецк: ДонНУ, 2012. – 324 с.