Главная страница
Навигация по странице:

  • КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА по дисциплине «Эконометрика» Тема: «

  • эконометрика. Контрольная работа по дисциплине Эконометрика


    Скачать 52.69 Kb.
    НазваниеКонтрольная работа по дисциплине Эконометрика
    Анкорэконометрика
    Дата14.09.2019
    Размер52.69 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файла17684_s1-EBZz21_2019_7.docx
    ТипКонтрольная работа
    #86760

    Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

    высшего образования

    «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.»

    Кафедра «Экономика труда и производственных комплексов»

    КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

    по дисциплине «Эконометрика»

    Тема:

    «Основные этапы построения эконометрических моделей»

    Выполнил:

    студент(ка) гр. с1-ЭБЗз21

    заочной формы обучения

    №172684

    Пожарский Ефим Дмитриевич

    ___________________________

    (подпись)
    Проверила:

    к.э.н., доцент. кафедры ЭТПК

    Алексеева О.С.

    __________________________

    (дата, подпись)

    Саратов 2019
    ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет

    имени Гагарина Ю.А.»

    Кафедра «Экономика труда и производственных комплексов»

    ЗАДАНИЕ

    на выполнение контрольной работы

    по дисциплине «Эконометрика»

    на тему: «Основные этапы построения эконометрических моделей»

    студентка ИСПМ

    группы с1-ЭБЗипу21 Пожарский Ефим Дмитриевич

    В контрольной работе необходимо:

    1. Рассмотреть темы:

    Основные этапы построения эконометрических моделей

    2. В практической части на основе представленных данных решить задачу.

    Задание выдала: Задание получила:

    Алексеева О.С. Пожарский Е.Д.

    Оглавление


    Теоретическая часть 4






    Теоретическая часть


    Выделяют шесть основных этапов эконометрического моделирования: постановочный, априорный, этап параметризации, информационный, этапы идентификации и верификации модели [1].

    1-й этап (постановочный). Формируется цель исследования, набор участвующих в модели экономических переменных. В качестве цели эконометрического моделирования обычно рассматривают анализ исследуемого экономического объекта (процесса); прогноз его экономических показателей, имитацию развития объекта при различных значениях экзогенных переменных (отражая их случайный характер, изменение во времени), выработку управленческих решений.

    При выборе экономических переменных необходимо теоретическое обоснование каждой переменной (при этом рекомендуется, чтобы число их было не очень большим и, как минимум, в несколько раз меньше числа наблюдений). Объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью, так как это может привести к невозможности оценки параметров модели или к получению неустойчивых, не имеющим реального смысла оценок, т.е. к явлению мультиколлинеарности.

    2-й этап (априорный). Проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной до начала моделирования) информации.

    3-й этап (параметризация). Осуществляется непосредственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, выявление входящих в нее связей. Основная задача, решаемая на этом этапе, — выбор вида функции f(X) в эконометрической модели, в частности, возможность использования линейной модели как наиболее простой и надежной. Весьма важной проблемой на этом этапе эконометрического моделирования является проблема спецификации модели (подробное описание объекта исследования), в частности: выражение в математической форме обнаруженных связей и соотношений; установление списка экономических переменных, характеризующих функционирование данного объекта и установление взаимосвязи состава экзогенных и эндогенных переменных, в том числе лаговых; формулировка исходных предпосылок и ограничений модели. Этап спецификации очень важен при построении модели. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего эконометрического моделирования, а допущенные ошибки в списке параметров или выборе математической модели взаимосвязи между переменными существенно влияют на результат.

    По отношению к выбранной спецификации все экономические переменные объекта подразделяются на два типа: эндогенные и экзогенные переменные.

    Экзогенными (независимыми) называются экономические переменные, значения которых определяются вне данной модели. Эндогенными (зависимыми) называются экономические переменные, значения которых определяются (объясняются) внутри модели в результате одновременного взаимодействия соотношений, образующих модель.

    При наличии хотя бы одной экзогенной переменной модель называется открытой, в противном случае — замкнутой.

    4-й этап (информационный). Осуществляется сбор необходимой статистической информации за данным экономическим объектом — наблюдаемых значений экономических переменных

    i1xi2,..., xikуi1уi2,…, yir), i = 1,…,n.

    Здесь могут быть наблюдения, полученные как с участием исследователя, так и без его участия (в условиях активного или пассивного эксперимента).

    5-й этап (идентификация модели). Осуществляется на основании статистической информации при помощи статистических методов (как правило, методов регрессионного анализа) статистический анализ модели и оценка ее параметров. Проблему идентификации модели не следует путать с проблемой ее идентифицируемости, т.е. проблему возможности получения однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений (точнее, параметров структурной формы модели, раскрывающей механизм формирования значений эндогенных переменных, по параметрам приведенной формы модели, в которой эндогенные переменные непосредственно выражаются через предопределенные переменные).

    6-й этап (верификация модели). Проводится проверка истинности, адекватности модели. Выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации, идентификации и идентифицируемости модели, какова точность расчетов по данной модели, в конечном счете, насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу. Если модель неадекватна, то снова выполняется третий этап построения модели. В данном случае — уточнение спецификации, затем снова выполняется этап параметризации (оценки параметров уточненной модели) и проверяется качество найденных оценок (параметров модели и значений объясняемой переменной), а также соответствие модели эмпирическим данным и теоретическим предпосылкам.

    Следует заметить, что если имеются статистические данные, характеризующие моделируемый экономический объект в данный и предшествующие моменты времени, то для верификации модели, построенной для прогноза, достаточно сравнить реальные значения переменных в последующие моменты времени с соответствующими их значениями, полученными на основе рассматриваемой модели по данным предшествующих моментов.

    Если эконометрическая модель удовлетворяет всем требованиям качества, то она может быть использована для задач анализа и прогнозирования исследуемых экономических процессов. Процесс построения, изучения и применения эконометрических моделей называется эконометрическим моделированием.

    Практическая часть

    Имеются данные четырнадцати стран об индексе розничных цен на продукты питания (х) и об индексе промышленного производства (у).

    1. Для характеристики зависимости у от х рассчитать параметры следующих функций:

    А) линейной;

    Б) степенной;

    В) равносторонней гиперболы.

    2. Для каждой модели рассчитать показатели: тесноты связи и среднюю ошибку аппроксимации.

    3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции.

    4. Выполнить прогноз значения индекса промышленного производства у при прогнозном значении индекса розничных цен на продукты питания х=138.

    Данные находятся в файле Excel




    x

    y

    x*y

    x2

    b

    xi--ẋ

    yi-ẏ

    (xi--ẋ)2

    (yi-ẏ)2

    ϭx



    y-ẏ

    (y-ẏ)2

    ϭост=(y-ẏ)2/N




    104

    74

    7696

    10816

    1,12

    -13,57

    -20,00

    184,18

    400,00

    8,11

    78,74

    -4,74

    22,48

    31,80







    106

    80

    8480

    11236

    1,12

    -11,57

    -14,00

    133,90

    196,00

    ϭy

    80,99

    -0,99

    0,98

    ta







    109

    86

    9374

    11881

    a

    -8,57

    -8,00

    73,47

    64,00

    10,72

    84,36

    1,64

    2,68

    4,16







    114

    85

    9690

    12996

    -38,19

    -3,57

    -9,00

    12,76

    81,00

    b*(ϭx/ϭy)

    89,98

    -4,98

    24,85

    tb







    119

    86

    10234

    14161

    38,19

    1,43

    -8,00

    2,04

    64,00

    0,85

    95,61

    -9,61

    92,28

    0,99







    119

    86

    10234

    14161

    1/N

    1,43

    -8,00

    2,04

    64,00




    95,61

    -9,61

    92,28










    111

    97

    10767

    12321

    0,07

    -6,57

    3,00

    43,18

    9,00




    86,61

    10,39

    107,92










    116

    100

    11600

    13456




    -1,57

    6,00

    2,47

    36,00




    92,23

    7,77

    60,32










    120

    101

    12120

    14400




    2,43

    7,00

    5,90

    49,00




    96,73

    4,27

    18,23










    119

    99

    11781

    14161




    1,43

    5,00

    2,04

    25,00




    95,61

    3,39

    11,52










    121

    100

    12100

    14641




    3,43

    6,00

    11,76

    36,00




    97,85

    2,15

    4,60










    125

    103

    12875

    15625




    7,43

    9,00

    55,18

    81,00




    102,35

    0,65

    0,42










    130

    106

    13780

    16900




    12,43

    12,00

    154,47

    144,00




    107,97

    -1,97

    3,90










    133

    113

    15029

    17689




    15,43

    19,00

    238,04

    361,00




    111,35

    1,65

    2,73







    сумма

    1646

    1316

    155760

    194444










    921,43

    1610,00




    1316,00

    0,00

    445,18







    среднее

    117,57

    94,00

    11125,71

    13888,9


































    xср2-

    13823











































    covy

    xi-ẋ

    yi-ẏ

    (xi-ẋ)*(yi-ẏ)

    cov(x,y)

    (xi-ẋ)2

    (yi-ẏ)2

    r(x,y)

    yx

    │yi-yx

    │(yi-yx)│/yi

    Ā













    6,71

    95,60

    67,29

    6432,65

    738,71

    9139,75

    4527,37

    1,00

    78,74

    4,74

    0,06

    5,00













    covẋ

    97,60

    73,29

    7152,84




    9526,16

    5370,80




    80,99

    0,99

    0,01
















    8,40

    100,60

    79,29

    7976,30




    10120,77

    6286,22




    84,36

    1,64

    0,02



















    105,60

    78,29

    8267,13




    11151,79

    6128,65




    89,98

    4,98

    0,06



















    110,60

    79,29

    8769,16




    12232,81

    6286,22




    95,61

    9,61

    0,11



















    110,60

    79,29

    8769,16




    12232,81

    6286,22




    95,61

    9,61

    0,11



















    102,60

    90,29

    9263,50




    10527,18

    8151,51




    86,61

    10,39

    0,11



















    107,60

    93,29

    10037,73




    11578,20

    8702,22




    92,23

    7,77

    0,08



















    111,60

    94,29

    10522,48




    12455,02

    8889,80




    96,73

    4,27

    0,04



















    110,60

    92,29

    10206,99




    12232,81

    8516,65




    95,61

    3,39

    0,03



















    112,60

    93,29

    10504,16




    12679,22

    8702,22




    97,85

    2,15

    0,02



















    116,60

    96,29

    11227,11




    13596,04

    9270,94




    102,35

    0,65

    0,01



















    121,60

    99,29

    12073,35




    14787,06

    9857,65




    107,97

    1,97

    0,02



















    124,60

    106,29

    13243,42




    15525,67

    11296,65




    111,35

    1,65

    0,01



















    109,17

    87,29

    9603,28




    11984,66

    7733,80







    4,56

    0,70

















    написать администратору сайта