Эконометрика 8 заданий
| Цена, руб. | 400 |
| Номер работы | 6984 |
| Предмет | Математика |
| Тип работы | Контрольная |
| Объем, стр. | 8 |
| Оглавление | Эконометрика Задание 1: Решите задачу на построение линейной модели парной регрессии. Известны данные 16 наблюдений об уровне заработной платы Y (тыс. руб.) и возрасте рабочих X (полных лет) одной производственной отрасли. Они приведены в таблице. Таблица наблюдаемых значений признаков X и Y № X Y 1 52 20 2 24 18 3 35 35 4 56 40 5 28 32 6 26 25 7 30 25 8 37 40 9 33 45 10 45 40 11 40 47,5 12 39 32 13 55 40,5 14 50 29 15 57 30 16 68 25 Необходимо: 1. Изучить зависимость уровня заработной платы от возраста рабочих, используя линейную модель парной регрессии. Если существует зависимость между данными, то какая она: прямая или обратная? 2. Построить графики исходных и модельных данных. Описать полученные результаты. 3. Найти остатки модели. 4. Найти коэффициент корреляции между параметрами модели. Сделать выводы. 5. На какой уровень заработной платы в среднем может претендовать сотрудник в возрасте 43 лет, опираясь на линейную модель парной регрессии? Задание 2. Решите задачу о проверке модели на гомоскедастичность по тесту Голдфелда–Квандта. В таблице приведены данные по 18 наблюдениям модели пространственной выборки: Таблица наблюдаемого признака и остатков регрессии № № № 1. 21,3 2,3 7. 56,9 24,0 13. 78,9 56,9 2. 22,6 5,6 8. 59,7 21,9 14. 79,8 56,8 3. 32,7 12,8 9. 67,8 19,7 15. 80,7 49,8 4. 41,9 10,1 10. 71,5 23,8 16. 80,8 58,9 5. 43,8 14,6 11. 75,7 45,7 17. 96,9 87,8 6. 49,7 13,9 12. 76,0 34,7 18. 97,0 87,5 Предполагая, что ошибки регрессии представляют собой нормально распределенные случайные величины, проверьте гипотезу о гомоскедастичности, используя тест Голдфелда–Квандта. Задание 3. Решите задачу на анализ модели множественной регрессии. При оценивании модели пространственной выборки с помощью обычного метода наименьших квадратов получено следующее уравнение: где При осуществлении регрессии квадратов остатков на квадраты регрессоров получено уравнение вида: где . Объем выборки . Какие из перечисленных ниже выводов справедливы: а) полученные значения коэффициентов модели с большой вероятностью близки к истинным; б) регрессор может быть незначимым; в) так как значение статистики Дарбина–Уотсона далеко от двух, следует устранить автокорреляцию остатков? Задание 4. Решите задачу на проверку гомоскедастичности модели, используя тест Уайта. При оценивании модели пространственной выборки обычным методом наименьших квадратов получено уравнение: Уравнение регрессии квадратов остатков на квадраты регрессоров имеет вид: Зная, что объем пространственной выборки , проверьте гипотезу Уайта о гомоскедастичности модели. Задание 1. Решите задачу на использование метода инструментальных переменных для оценивания параметров модели. На основе следующих данных: Таблица наблюдаемых значений признаков и 1 2 3 4 5 8 12 13 15 17 3 4 4 6 8 оценить методом инструментальных переменных структурные параметры линейной модели, описывающей зависимость переменной от переменной . В качестве инструментальной использовать переменную , о которой собраны следующие данные: Таблица значений инструментальной переменной 1 2 3 4 5 2 2 3 5 6 Внимание: значения оценок структурных параметров найти из системы нормальных уравнений. Задание 2. Построение структурной и приведенной форм модели. Задана модель: а) Классифицировать переменные на: эндогенные, экзогенные, совместно взаимозависимые и предопределенные. б) Записать структурную форму модели. в) Записать приведенную форму модели. г) Выразить параметры и случайные компоненты в виде функций этих величин в структурной форме. Задание 3. Решите задачу на анализ модели внешне не связанных уравнений. Рассматривается модель, состоящая из двух внешне не связанных уравнений: По 50 наблюдениям (по каждому уравнению) получены результаты: а) Напишите формулу для оценок параметров и модели, полученных обобщенным методом наименьших квадратов (GLS). б) Найдите оценки параметров модели методом максимального правдоподобия (OLS). в) Найдите оценки параметров модели доступным обобщенным методом наименьших квадратов (FGLS) и оцените матрицы ковариаций этих оценок. Задание 5. Решите задачу на построение оценок методом максимального правдоподобия. По выборке из 10 наблюдений, Таблица наблюдаемых значений признака 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 4 3 2 3 0 1 1 0 5 подчиняющейся закону Пуассона вычислите оценку параметра методом максимального правдоподобия, проверьте основные свойства оценки: несмещенность, состоятельность, эффективность. |
| Цена, руб. | 400 |
Заказать работу «Эконометрика 8 заданий»
Отзывы
-
25.04
Спасибо за помощь! Только статистику пришлось немного переделать. Вместе с научным руководителем, о
Марина -
17.04
Рецензия на отлично, спасибо!!!
Марина - 15.04 Михаил