#

Наши услуги

Отзывы

Всё отлично! Спасибо.

19-01-2017

Как же достала эта писанина. Тонны бумаги. Спасибо. Выполнили работы хорошо и в сроки.

18-01-2017

Спасибо, что не кидаете с доработками. Работу дорабатывали два раза. Сдал хорошо.

05-01-2017

#


Контрольная Эконометрика вариант 2

  • Тема: Эконометрика вариант 2
  • Автор: Tatiana
  • Тип работы: Контрольная
  • Предмет: Эконометрика
  • Страниц: 17
  • Год сдачи: 2007
  • ВУЗ, город: университет
  • Цена(руб.): 500 рублей

1. При практическом проведении регрессионного анализа при помощи метода МНК следует обратить серьезное внимание на проблемы, связанные с выполнимостью свойств случайных отклонений моделей. Свойства оценок коэффициентов регрессии напрямую зависят от свойств случайного члена в уравнении регрессии. Для получения качественных оценок необходимо следить за выполнимостью предпосылок МНК, так как при их нарушении МНК может давать оценки с плохими статистическими свойствами. Одной из ключевых предпосылок МНК является условие постоянства дисперсий случайных отклонений. Выполнимость данной предпосылки называется гомоскедастичностью (постоянством дисперсии отклонений), невыполнимость данной предпосылки называется гетероскедастичностью (непостоянством дисперсии отклонений).
Случайные отклонения принимают произвольные значения некоторых вероятностных распределений. Но, несмотря на то что при каждом конкретном наблюдении случайное отклонение может быть большим либо меньшим, положительным либо отрицательным, не должно быть причины, вызывающей большие отклонения при одних наблюдениях и меньшие при других.
На рисунке 1.1 приведены два примера линейной регрессии зависимости потребления от дохода : .
В обоих случаях с ростом дохода растет среднее значение потребления. Но на рисунке 1.1, а дисперсия остается одной и той же для различных уровней дохода, а на рисунке 1.1, б дисперсия потребления не остается постоянной, а увеличивается с ростом дохода. Фактически это означает, что во втором случае субъекты с большим доходом в среднем потребляют больше, чем субъекты с меньшим доходом, и, кроме того, разброс в их потреблении более существенен для большего уровня дохода. Люди с большим доходом имеют больший простор для его распределения. Реалистичность данной ситуации не вызывает сомнений.


Рис. 1.1

Гетероскедастичность приводит к тому, что выводы, полученные на основе - и -статистик, а также интервальные оценки будут ненадежными.

Обнаружение гетероскедастичности

Обнаружение гетероскедастичности является довольно сложной задачей. В настоящее время существует ряд методов, позволяющих определить наличие гетероскедастичности.

1. Графический анализ остатков
В этом случае по оси абсцисс откладываются значения объясняющей переменной , а по оси ординат либо отклонения , либо их квадраты . Примеры таких графиков представлены на рисунке 1.2.
На рисунке 1.2, а все отклонения находятся внутри полуполосы постоянной ширины, параллельной оси абсцисс. Это говорит о независимости дисперсий от значений переменной и их постоянстве, т.е. в этом случае выполняются условия гомоскедастичности.

На рисунках 1.2, б  12, д наблюдаются некоторые систематические изменения в соотношениях между и . Рисунок 1.2, б соответствует примеру из главы 1.1. Рисунок (в) отражает линейную, рисунок 1.2, г квадратичную, рисунок 1.2, д гиперболическую зависимости между квадратами отклонений и значениями объясняющей переменной . Другими словами, ситуации 1.2, б  1.2, д отражают большую вероятность наличия гетероскедастичности для рассматриваемых статистических данных.


Рис. 1.2

Графический анализ остатков является удобным в случае парной регрессии. При множественной регрессии графический анализ возможен для каждой из объясняющих переменных , . Чаще вместо объясняющих переменных по оси абсцисс откладывают значения , , получаемые из эмпирического уравнения регрессии.
2. Тест ранговой корреляции Спирмена
Значения и (абсолютные величины) ранжируются (упорядочиваются по величинам). Затем определяется коэффициент ранговой корреляции:
(1.1)
где разность между рангами и , ; число наблюдений.
Например, если является 25-ым по величине среди всех наблюдений, а является 32-м, то .
Затем рассчитывается статистика:
(1.2)
Если значение, рассчитанное по формуле (1.2), превышает критическое , то необходимо отклонить гипотезу об отсутствии гетероскедастичности. В противном случае гипотеза об отсутствии гетероскедастичности принимается.
Если в модели регрессии больше, чем одна объясняющая переменная, то проверка гипотезы может осуществляться с помощью -статистики для каждой из них отдельно.
1 теоретический вопрос
2. задача
нет

Узнать стоимость уникальной работы в компании Zaochnik.com

  • Самые низкие цены на рынке
  • 100% гарантия качества
  • Опыт работ более 10 лет
  • Официальный договор
  • Проверка на Антиплагиат
  • Соблюдения сроков
  • Соответсвие ГОСТу
  • Бесплатная доработка
  • Персональный менеджер

Исправьте, пожалуйста, информацию в отмеченных полях.

 
Название Тип Год сдачи Страниц ВУЗ, город Цена
Эконометрка вариант 3 Контрольная 2007 12 университет 500 Купить Заказать
оригинальную
Ответы на контрольные вопросы Контрольная 2007 42 университет 1000 Купить Заказать
оригинальную
Задачи Контрольная 2007 21 университет 500 Купить Заказать
оригинальную
Задачи Контрольная 2007 21 университет 500 Купить Заказать
оригинальную
Задачи Контрольная 2007 16 университет 600 Купить Заказать
оригинальную
Контрольная работа по эконометрике в Excel (7 вариантов). Контрольная 2007 28 Москва 700 Купить Заказать
оригинальную
Эконометрика 2 задния Контрольная 2008 16 университет 500 Купить Заказать
оригинальную
Эконометрика Контрольная 2008 35 университет 600 Купить Заказать
оригинальную
Практические задания по эконометрике. Контрольная 2008 10 Москва 500 Купить Заказать
оригинальную
Задачи по эконометрике и финансовой математике. Контрольная 2008 24 Москва 1200 Купить Заказать
оригинальную