РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ ПРИ ПРЕЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«СИБИРСКАЯ АКАДЕМИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ»

ПРАКТИКУМ по ЭКОНОМЕТРИКЕ

для студентов очной формы обучения по специальностям:

080105.65 ‑ Финансы и кредит;

080107.65 – Налоги и налогообложение;

080103.65 ‑ Национальная экономика

СОСТАВИТЕЛИ: А.Л.ОСИПОВ, Е.А.РАПОЦЕВИЧ

Новосибирск 2007

Издается в соответствии с планом учебно-методической работы СибАГС

ББК 22.1я77

О 74-1

Рецензенты: Добрынин А.А.— к.ф.-м.н., доцент НГУЭУ;

Горский Н.М.— к.ф.-м.н., доцент СибАГС

О 74-1

Осипов А.Л., Рапоцевич Е.А.

Практикум эконометрике.— Новосибирск: СибАГС, 2007. — 131 с.

В практикуме дано систематическое изложение основ эконометрики. Рассмотрены парный регрессионный анализ, метод наименьших квадратов, нелинейная регрессия, множественный регрессионный анализ, гетероскедастичность и автокорреляция, системы одновременных уравнений. Приведена общая методология анализа временных рядов, оценки их числовых характеристик, прогнозирование на основе общей линейной модели временного ряда, а также рассмотрены методы оценивания параметров процесса авторегрессии. Большое внимание уделено эконометрическим расчетам с помощью компьютеров. Показаны примеры применения системы MS Excel для регрессионного анализа и прогнозирования. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы. Практикум предназначен для студентов дневного отделения факультета экономики.

ББК 22.1 я 77

О 74-1

© СибАГС, 2007

Введение 5

Глава 1. Корреляционный анализ 8

§1.1. Корреляционный анализ в сильных шкалах 8

§1.2. Корреляционный анализ в слабых шкалах 9

Глава 2. Парный регрессионный анализ 15

§2.1. Линейная модель парной регрессии 15

§2.2. Парный линейный регрессионный анализ в MS Excel 27

2.2.1. Добавление линейного тренда 28

2.2.2. Интерпретация линии тренда 30

2.2.3. Усовершенствование линии тренда 30

2.2.4. Инструмент анализа Регрессия 31

2.2.5. Интерпретация регрессии 34

2.2.6. Диаграммы регрессии 35

2.2.6. Регрессионные функции 36

§2.3. Парный нелинейный регрессионный анализ в MS Excel 39

2.3.1. Полиномиальное приближение 39

2.3.2. Логарифмическое приближение 41

2.3.3. Показательное приближение 42

2.3.4. Экспоненциальное приближение 44

Глава 3. Множественный линейный регрессионный анализ 47

§3.1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии 48

§3.2. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок на основе МНК 52

§3.3. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии 59

§3.4. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными остатками 71

§3.5. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) 80

§3.6. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные) 86

Глава 4. Множественный линейный регрессионный анализ средствами MS Excel 102

Рис. 4.1. Диалоговое окно регрессии 104

104

Рис. 4.2. Результаты множественной регрессии 104

§4.1. Интерпретация результатов регрессии 104

§4.2. Анализ остатков 105

§4.3. Использование линии тренда для прогноза 106

Глава 5. Гетероскедастичность и автокорреляция 109

§5.1. Обнаружение гетероскедастичности 109

§5.2. Методы смягчения проблемы гетероскедастичности 111

§5.3. Автокорреляция 117

Дисциплина «Эконометрика», наряду с микро- и макроэкономикой, входит в число базовых дисциплин системы высшего экономического образования. Это и неудивительно, поскольку современные экономические теории и научные исследования требуют достаточно хорошего владения математическим аппаратом для изучения взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Методы эконометрики позволяют устанавливать закономерные взаимосвязи между экономическими явлениями, показателями. Эконометрические методы позволяют делать надежные прогнозы, которые и обеспечивают успех в бизнесе, финансах, банковском деле, на фондовом рынке. В данном практикуме и рассмотрены основные эконометрические методы и модели.

Каждый раздел практикума начинается с необходимого теоретического минимума, включающего основные определения и формулировки, теоремы и формулы. Изложение материала для большей наглядности сопровождается иллюстрирующими его примерами и задачами с решениями. Каждая тема завершается контрольными вопросами для самопроверки и заданиями для самостоятельного решения.

Особое внимание в практикуме уделяется применению функциональных возможностей MS Excel для проведения эконометрического анализа.

В конце практикума приведены таблицы, необходимые для практических расчетов по излагаемым методам.

Критическое значение - статистики рассчитывается с помощью функции MS Excel СТЬЮДРАСПОБР, в панели которой вводятся значения пороговой значимости (например, 0,05) и степени свободы , где - количество независимых переменных, а - объем выборки.

Критическое значение - статистики рассчитывается с помощью функции MS Excel FРАСПОБР, в панели которой вводятся значения пороговой значимости (например, 0,05) и степени свободы .