Часть II . Построение модели множественной линейной регрессии в EViews
16) Откройте в EViews файл, созданный в первой части лабораторной работы. Для этого выполните команду File-Open-Foreign Data as Workfile…
17) В качестве диапазона для импорта укажите адрес таблицы с исходными данными (рис. 1). Например, если таблица расположена в начале листа Multi, то адрес будет выглядеть следующим образом: Multi !$ A $1:$ E $21.
|
| Рис. 9. Импорт данных из Excel |
18) Постройте 3 точечных графика зависимости 
от 
, 
и 
. Для этого выполните следующие действия:
1) выделите в рабочем окне переменные X 1 и Y;
2) выполните двойной щелчок и выберите пункт меню Open Group;
3) в появившемся окне выполните команду View - Graph - XY line - XY Pairs (рис. 10-11).
| 
|
| Рис. 10. График зависимости Y от X 1 | Рис. 11. График зависимости Y от X 2 |
19) Дайте оценку параметрам модели 
. Для этого выполните команду меню Quick - Estimate Equation … и введите следующее уравнение спецификации 
(рис. 4). В качестве метода оценки параметров выберите МНК (LS – Least Squares).
20) В полученном отчете (рис. 5) найдите следующие величины:
1) параметры модели и сопутствующие им значения t-статистик;
2) обычный и исправленный коэффициенты детерминации;
3) значение F-статистики.
Рис. 12. Спецификация модели
|
Рис. 13. Отчет спецификации
|
21) Сделайте вывод о значимости параметров модели и коэффициента детерминации.
22) Постройте гистограмму распределения остатков модели (команда View - Residual Tests - Histogram - Normality Test), с помощью полученного отчета укажите уровень значимости, на котором может быть принята гипотеза о нормальном распределении остатков (рис. 8).
|
|
|
Рис. 14. Остатки
|
23) Постройте модель множественной линейной регрессии с ограничениями по параметрам вида:
24) Для этого выполните команду меню Quick - Estimate Equation … и введите следующее уравнение спецификации 
(рис. 15). В качестве метода оценки параметров выберите МНК
(LS – Least Squares).
25) В полученном отчете (рис. 16) найдите следующие величины:
1) параметры модели и сопутствующие им значения t-статистик;
2) обычный и исправленный коэффициенты детерминации;
3) значение F-статистики.
26) Сделайте вывод о значимости параметров модели и коэффициента детерминации.
27) Самостоятельно постройте модель множественной линейной регрессии с ограничениями по параметрам вида:
28) Дайте оценку качества полученной модели.
Рис. 15. Спецификация модели
|
Рис. 16. Отчет спецификации
|
Лабораторная работа № 3
Спецификация экзогенных переменных
Тема:
Спецификация эконометрических моделей
Цели:
1. Научиться выбирать пропущенные и избыточные переменные.
2. Изучить количественные методы спецификации с помощью критериев Рамсея и Амемья.
Контрольные вопросы
|
|
|
Ответьте на следующие вопросы:
1. Что такое пропущенные переменные?
2. В чем заключается опасность наличия пропущенных переменных?
3. Каким образом проверяется наличие пропущенных переменных?
4. Что такое избыточные переменные?
5. В чем заключается опасность наличия избыточных переменных?
6. Какие существуют методы количественной спецификации эконометрических моделей?
7. Как проводится оценка спецификации с помощью критерия Рамсея?
8. Как проводится оценка спецификации с помощью критерия Амемья?
Ход работы
Дата добавления: 2019-11-25; просмотров: 398; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!