Спецификация формы зависимости между эндогенной и экзогенными переменными
Тема:
Спецификация эконометрических моделей
Цели:
1. Научиться выбирать корректную форму зависимости между эндогенной и экзогенными переменными.
Контрольные вопросы
Ответьте на следующие вопросы:
1. Какие формы зависимости переменных используются в эконометрических моделях?
2. Что такое линейная модель?
3. Что такое двойная логарифмическая модель?
4. Что такое полулогарифмическая модель? Какие виды данной модели Вы знаете?
5. Что такое полиномиальная модель?
6. Что такое обратная модель?
Ход работы
Часть I . Спецификация формы зависимости в Excel
Построение модели:
1) В Excel постройте следующую таблицу:
| | 
| 
| 
| 
|
| 1 | 25 | 4 | 5 | 27 |
| 2 | 184 | 5 | 6 | 39 |
| 3 | 142 | 6 | 4 | 32 |
| 4 | 16 | 4 | 5 | 20 |
| 5 | 54 | 3 | 4 | 47 |
| 6 | 68 | 2 | 7 | 48 |
| 7 | 19 | 6 | 6 | 7 |
| 8 | 5 | 5 | 2 | 5 |
| 9 | 157 | 4 | 3 | 53 |
| 10 | 201 | 6 | 3 | 36 |
| 11 | 147 | 5 | 5 | 37 |
| 12 | 26 | 3 | 2 | 39 |
| 13 | 69 | 2 | 3 | 56 |
| 14 | 148 | 5 | 3 | 39 |
| 15 | 98 | 5 | 4 | 35 |
| 16 | 78 | 4 | 6 | 38 |
| 17 | 63 | 5 | 6 | 29 |
| 18 | 101 | 4 | 4 | 41 |
| 19 | 39 | 2 | 5 | 50 |
| 20 | 87 | 3 | 6 | 46 |
2) Постройте эконометрические модели следующего вида:
· 
(1)
· 
(2)
· 
(3)
· 
(4)
Оценка качества модели:
3) Для каждой из моделей проверьте гипотезу о статистической значимости параметров на уровнях значимости 
|
|
|
4) Проверьте гипотезу о статистической значимости коэффициента детерминации всех моделей для уровней
5) Проверьте качество спецификации моделей с помощью критериев Рамсея и Амемья.
Выводы
6) Укажите недостатки каждой из рассмотренных моделей.
7) Выберите наилучшим образом специфицированную модель.
Часть II . Спецификация формы зависимости в EViews
8) Откройте в EViews файл, созданный в первой части лабораторной работы. Для этого выполните команду File-Open-Foreign Data as Workfile…
9) Постройте модели (1), (2), (3) и (4), сделайте выводы о значимости их параметров и адекватности.
10) Для этого выполните команду меню Quick - Estimate Equation … и введите соответствующее уравнение спецификации. В качестве метода оценки параметров выберите МНК (LS – Least Squares).
11) Проведите тест Рамсея для каждой из моделей. Для этого загрузите нужную модель и выполните команду View – Stability Tests – Ramsey RESET Test … Число переменных для подстановки выбирайте равным 3.
12) Проанализируйте генерируемые отчеты, сделайте выводы о качестве спецификации моделей.
13) В каждом из отчетов проанализируйте значения критериев Акаике и Шварца, укажите наиболее качественно специфицированную модель.
|
|
|
Лабораторная работа № 5
Обнаружение и подавление гетероскедастичности
Тема:
Эконометрический анализ в условиях нарушений классических модельных предположений
Цели:
Освоить методы обнаружения и подавления гетероскедастичности
Контрольные вопросы
Ответьте на следующие вопросы:
1. Что такое гетероскедастичность?
2. Каковы последствия гетероскедастичности?
3. Что такое эффективность и несмещенность оценок модели?
4. Какие существуют способы обнаружения гетероскедастичности?
5. В чем заключается графический анализ остатков?
6. В чем заключается тест Вайта?
7. В чем заключается перекрестный тест Вайта?
8. Какие существуют способы подавления гетероскедастичности?
9. Что такое взвешенный МНК?
10. Что такое обобщенный МНК?
Ход работы
1) В Excel постройте следующую таблицу:
| | | | | | 
| ||
| 1 | 25 | 3 | 19 | 8 | 40 | ||
| 2 | 23 | 7 | 15 | 8 | 78 | ||
| 3 | 20 | 7 | 16 | 6 | 57 | ||
| 4 | 14 | 5 | 14 | 13 | 73 | ||
| 5 | 28 | 10 | 21 | 13 | 111 | ||
| 6 | 21 | 8 | 20 | 12 | 75 | ||
| 7 | 25 | 6 | 12 | 16 | 113 | ||
| 8 | 22 | 5 | 18 | 9 | 59 | ||
| 9 | 20 | 9 | 20 | 9 | 64 | ||
| 10 | 12 | 3 | 13 | 9 | 41 | ||
| 11 | 18 | 3 | 13 | 8 | 53 | ||
| 12 | 18 | 5 | 14 | 5 | 47 | ||
| 13
| 19 | 7 | 20 | 8 | 52 | ||
| 14 | 22 | 8 | 14 | 4 | 62 | ||
| 15 | 19 | 8 | 7 | 9 | 95 | ||
| 16 | 14 | 4 | 10 | 13 | 73 | ||
| 17 | 29 | 7 | 19 | 11 | 96 | ||
| 18 | 18 | 4 | 15 | 8 | 43 | ||
| 19 | 18 | 7 | 14 | 5 | 63 | ||
| 20 | 22 | 7 | 19 | 9 | 63 | ||
| 21 | 27 | 7 | 14 | 7 | 81 | ||
| 22 | 21 | 6 | 19 | 7 | 48 | ||
| 23 | 16 | 8 | 17 | 8 | 62 | ||
| 24 | 23 | 1 | 12 | 9 | 56 | ||
| 25 | 16 | 4 | 17 | 9 | 44 | ||
| 26 | 28 | 4 | 22 | 15 | 77 | ||
| 27 | 20 | 2 | 11 | 5 | 43 | ||
| 28 | 24 | 5 | 19 | 12 | 75 | ||
| 29 | 25 | 6 | 11 | 10 | 87 | ||
| 30 | 23 | 4 | 12 | 6 | 61 |
2) Откройте в EViews файл, содержащий данную таблицу. Для этого выполните команду File-Open-Foreign Data as Workfile .
3) Постройте модель вида:
.
4) Для этого выполните команду меню Quick - Estimate Equation … и введите соответствующее уравнение спецификации. В качестве метода оценки параметров выберите МНК (LS – Least Squares).
5) Сделайте выводы о значимости параметров модели.
6) 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.
7) Проведите графический анализ остатков. Для этого выполните следующие действия:
1) Сгенерируйте ряд квадратов остатков модели. Команда Object – Generate Series . В качестве формулы введите R 2= RESID ^2. В результате появится новая переменная R 2 (рис. 18).
|
|
|
Рис. 18. Генерация квадратов остатков
|
2) Постройте точечный график зависимости 
от 
. Для этого выделите в рабочем окне переменные X 1 и R 2, выполните двойной щелчок и выберите пункт меню Open Group, в появившемся окне выполните команду View - Graph - XY line - XY Pairs.
3) Сделайте вывод о наличии гетероскедастичности.
4) Проделайте пункты 8.1 – 8.3 для остальных экзогенных переменных модели.
5) Проведите перекрестный и обычный тест Вайта для построенной модели. Для этого загрузите построенную модель EQ 01, выполните команды View - Residual Tests - White Heteroskedasticity …(рис. 19).
Рис. 19. Тест Вайта
|
6) Изучите полученные отчеты, сделайте вывод о наличии/отсутствии гетероскедастичности. Сравните результаты обычного и перекрестного теста Вайта.
7) Постройте модель, аналогичную рассматриваемой ранее, но с использованием взвешенного МНК. Для этого выполните команду Quick - Estimate Equation …, введите уравнение спецификации, в качестве метода оценки параметров выберите МНК (LS – Least Squares). Затем переключитесь на закладку Options и установите опцию Weighted LS / TSLS . В качестве весов укажите соответствующую переменную (рис. 20).
Рис. 20. Взвешенный МНК
|
8) Проведите графический анализ новой модели и тест Вайта.
9) Сравните качество спецификации в двух случаях.
Лабораторная работа № 6
Дата добавления: 2019-11-25; просмотров: 320; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!