PMILK - ИПЦ на молочную продукцию

К экзамену по эконометрике

Уметь отвечать на следующие вопросы (теоретически обосновать, выписать соответствующие формулы, описать тест и т.д.)

1. Этапы эконометрического исследования.

2. Метод наименьших квадратов.

3. Парная регрессия - основные понятия. Проверка качества регрессионного уравнения (коэффициент детерминации, тест Фишера). Интерпретация коэффициентов.

4. Теорема Гаусса-Маркова.

5. Множественная регрессия - основные понятия. Проверка гипотезы . Проверка гипотез о коэффициентах . Доверительный интервал. Построение прогноза. Проверка гипотезы о совместной не значимости нескольких регрессоров.

6. Проверка линейных ограничений общего вида.

7. Гетероскедастичность - последствия, тесты (Уайта, Голдфельда- Квандта), способы устранения.

8. Автокорреляция - последствия, тест Дарбина-Уотсона, тест Дарбина и др., методы коррекции.

9. Мультиколлинеарность - последствия, признаки, методы устранения.

10. Тест Чоу.

11. Фиктивные переменные, их использование и интерпретация.

12. СОУ

13. Пробит и логит модели. Оценивание, проверка качества, проверка гипотез (LR-статистика), построение прогноза.

 

 

Уметь проводить соответствующие вычисления:

1. Оценить качество уравнения, отдельных коэффициентов, строить доверительные интервалы.
2. Рассчитывать и интерпретировать коэффициенты в уравнении регрессии (в т.ч. при ФП), коэффициент детерминации.
3. Тесты на коэффициенты модели (все возможные тесты),
4. Тест Уайта, Голдфельда- Квандта, Дарбина-Уотсона, Дарбина,
5. Строить прогнозы + расчеты по logit и probit моделям.

Оценена эконометрическая модель функции спроса (в линейном- 1 и логарифмическом виде- 2).

 

DMEAT (тыс. тонн) – вес проданного предприятиями оптовой торговли мяса (включая птичье) за отчетный месяц,

INCOME (руб.) – средний ежемесячный доход жителя России,

PMEAT – ИПЦ на мясо и птицу

PMILK - ИПЦ на молочную продукцию

 

1) DMEAT= 37.21425 + 0.007417*INCOME - 0.572031* PMEAT + 0.361343* PMILK

Ст.ош. 31,6 0,00099 0,188 0,414

2) Ln DMEAT= 1.44 + 0.75 * Ln INCOME – 1.55* Ln PMEAT + 0.71* Ln PMILK

Ст.ош. 2,82 0,083 0,4 0,81

 

 

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	0.433229	Probability	0.877582
Obs*R-squared	4.791753	Probability	0.779584

 

• Дайте экономическую интерпретацию коэффициенту перед INCOME в каждой модели
• для 2 уравнения

• Проверить статистическую значимость

Тест Фишера (для линейной 1) модели):

Fфакт>Fтабл

Fтабл по таблице: F-распределение: критические значения F v1 – кол-во регрессоров, v2 – кол-во наблюдений

• Проверить значимость влияния каждого фактора
• Проверить выполнение предпосылок:

1. гомоскедастичность (тест Уайта)
2. отсутствие автокорреляции остатков (тест Дарбина-Уотсона)

• Как бы Вы стали проверять отсутствие мультиколлинеарности в модели.

 

t-расчетное
0,510638	const
9,036145	Ln income
-3,875	Ln Pmeat
0,876543	Ln Pmilk

 

F табл= 2,6

 

D(l)= 1.61 D(u)=1.74 -есть а/кор!!!

 

5.

• Выпишите приведенную форму модели
• Определите, идентифицируемы ли уравнения модели
• Предположим, что b ₁₁=0; g ₂₁=0.. Изменится ли ваш ответ на вопрос пункта 2?
• Как можно оценить коэффициенты приведенной формы модели?

Приведенная форма модели

 

Проверка идентифицируемости

Y1	Y2	Y3	X1	X2	X3	X4
	V11 / 0		B11		B12
V21		V23 / 0		B22		B24
V31	V32			B32	B33	B34

 

1) H=2 D=2+1

2) H=3 D=2+1

3) H=3 D=1+1 НЕИДЕНТ!

Если ОГРАНИЧЕНИЯ 1) H=1 D= 2+1 2) H=2 D=2+1 третье уравнение не измениться - неидент.

 

Коэффициенты ПФМ можно оценить МНК.

 

 

6. Оценена logit-модель:

Y= 1-@LOGIT(-(0.12x(1)+1.09x(2)-3.16x(3)+0.18x(4)+0.03x(5)-0.01x(6)))

9 3 20 12 3 58

Z=0,12*9+1,09*3-3,16*20+0,18*12+0,03*3-0,01*58=-57.18

Р(Y=1\x1, x2,...,x6)

Расчетная вероятность = 0%

- доход семьи (1 – 9, 1-низкий, 9- высокий)

- число работающих в семье

- затраты на транспорт

- время ожидания транспорта в мин

- затраты времени на проход пешком до транспорта

- время, затраченное на поездку

 

• Прокомментировать полученные результаты с точки зрения воздействия факторов на изучаемую вероятность. Совпадают ли знаки?
• Рассчитайте вероятность того, что человек из семьи с высоким доходом, где 3 человека работают, поедет на работу на общественном транспорте. При этом =20 - время ожидания транспорта в мин = 12; - затраты времени на проход пешком до транспорта =3; - время, затраченное на поездку =58.

 

3. Исследователь, изучающий проблемы вторичной занятости, получил по данным о 318 работниках, имеющих более одного места работы, следующее уравнение регрессии:

 

W_m = 37.07 + 0.403W₀ – 90.06 race + 75.51 urban + 47.33 hisch + 113.64 reg + 2.26 age

(se) (0.062) (24.47) (21.60) (23.42) (27.62) (0.94)

 

W_m – общая заработная плата работника (центов в час)

W₀ – заработная плата работника по основному месту работы (центов в час)

race – фиктивная переменная, равная 0 для белых и 1 – для остальных работников

urban – фиктивная переменная, равная 0 для жителей неурбанизированных населенных пунктов и 1 – для урбанизированных

reg – фиктивная переменная, равная 1 для жителей западных штатов, и 0 – для остальных

hisch – фиктивная переменная, равная 1 для выпускников вузов и 0 – для прочих работников

age – возраст работника, лет