Мхитарян В.С., Архипова М.Ю. Эконометрика

Подождите немного. Документ загружается.

Министерство образования Российской Федерации

Международный образовательный консорциум

«Открытое образование»

Московский государственный университет экономики,

статистики и информатики

АНО «Евразийский открытый институт»

В.С. Мхитарян

М.Ю. Архипова

Эконометрика

Учебное пособие

Руководство по изучению дисциплины

Методические указания и задания для контрольных работ

для студентов заочников

Тесты по дисциплине

Учебная программа

Москва 2004

УДК - 519.2

ББК - 22.172

М - 936

Мхитарян В.С., Архипова М.Ю. Эконометрика: учебное пособие, руководство

по изучению дисциплины, методические указания и задания для контрольных работ для

студентов заочников, тесты по дисциплине / Московский государственный университет

экономики, статистики и информатики. – М., 2004. - 151 с.

Рекомендовано Учебно-методическим объединением по образованию в области

статистики в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обу-

чающихся по специальности 061700 «Статистика» и другим экономическим специально-

стям.

ISBN 5-7764-0339-1

экономики, статистики и информатики, 2004

СОДЕРЖАНИЕ

Содержание

Учебное пособие ........................................................................................................................5

Введение ......................................................................................................................................6

1. Корреляционный анализ ......................................................................................................7

1.1. Основы корреляционного анализа ............................................................................................7

1.2. Двумерная корреляционная модель .......................................................................................... 8

1.3. Проверка значимости параметров связи.................................................................................10

1.4. Интервальные оценки параметров связи................................................................................ 10

1.5. Проверка значимости множественного коэффициента корреляции.................................... 11

1.6. Задачи, решаемые при помощи статистики Фишера ............................................................11

1.7. Тренировочный пример............................................................................................................ 12

1.8. Задание для самостоятельного решения.................................................................................15

2. Регрессионный анализ........................................................................................................16

2.1. Основы регрессионного анализа .............................................................................................16

2.2. Проверка значимости уравнения регрессии...........................................................................18

2.3. Интервальное оценивание коэффициентов регрессии..........................................................19

2.4. Мультиколлинеарность............................................................................................................20

2.5. Пример построения регрессионного уравнения .................................................................... 20

2.6. Тренировочный пример............................................................................................................ 22

2.7. Задание для самостоятельного решения.................................................................................25

3. Методы многомерной классификации. Кластерный анализ ..........................................27

3.1. Основные понятия кластерного анализа ................................................................................27

3.2. Расстояние между объектами (кластерами) и мера близости...............................................29

3.3. Функционалы качества разбиения ..........................................................................................32

3.4. Иерархические кластер-процедуры ........................................................................................33

3.5. Тестовый пример ......................................................................................................................33

3.6. Задание для самостоятельного решения.................................................................................37

4. Производственные функции..............................................................................................38

5. Система одновременных эконометрических уравнений ...............................................41

5.1. Тренировочный пример............................................................................................................ 45

Выводы ......................................................................................................................................47

6. Список рекомендуемой литературы.................................................................................48

7. Приложения ...................................................................................................................................49

Руководство по изучению дисциплины..............................................................................65

1. Сведения об авторах..........................................................................................................66

2. Цели, задачи изучения, сфера профессионального применения ..................................66

3. Необходимый объем знаний для изучения курса..........................................................67

4. Основная информация о курсе и его структура .............................................................67

5. Перечень основных тем иподтем.....................................................................................68

Тема 1. Основы эконометрики .......................................................................................................68

Тема 2. Классическая обобщенная линейная модель множественной регрессии.....................69

Тема 3. Линейные регрессионные модели с переменной структурой

(построение линейной модели по неоднородным регрессионным данным)................72

Тема 4. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация ........................................................74

Тема 5. Модели бинарного выбора (логит- и пробит-модели) ...................................................77

Тема 6. Производственные функции и их анализ ........................................................................78

Тема 7. Системы линейных одновременных уравнений ............................................................. 80

6. Итоговый контроль знаний по курсу...............................................................................82

СОДЕРЖАНИЕ

7. Список литературы............................................................................................................82

7.1. Основная....................................................................................................................................82

7.2. Дополнительная........................................................................................................................ 82

7.3. INTERNET – ресурсы .............................................................................................................. 83

8. Глоссарий ...........................................................................................................................84

Методические указания и задания для контрольных работ для

студентов заочников .............................................................................................................. 91

Введение ....................................................................................................................................92

1. Цели, задачи изучения, сфера профессионального применения ..................................93

2. Содержание курса..............................................................................................................94

3. Список рекомендуемой литературы ................................................................................95

4. Примеры решения типовых задач....................................................................................96

4.1. Корреляционный анализ..........................................................................................................96

4.2. Регрессионный анализ ...........................................................................................................100

4.3. Нелинейные регрессионные модели..................................................................................... 103

4.4. Методы многомерной классификации. Кластерный анализ ..............................................105

5. Контрольные задания......................................................................................................113

6. Варианты заданий............................................................................................................114

Вариант 1.......................................................................................................................................114

Вариант 2.......................................................................................................................................115

Вариант 3.......................................................................................................................................116

Вариант 4.......................................................................................................................................118

Вариант 5.......................................................................................................................................119

Вариант 6.......................................................................................................................................120

Вариант 7.......................................................................................................................................121

Вариант 8.......................................................................................................................................123

Вариант 9.......................................................................................................................................124

Вариант 10.....................................................................................................................................125

8. Приложение......................................................................................................................127

Таблица 1..............................................................................................................................127

Тесты по дисциплине ...........................................................................................................131

Учебная программа..............................................................................................................149

СОДЕРЖАНИЕ

В.С. Мхитарян

М.Ю. Архипова

Учебное пособие

ВВЕДЕНИЕ

Введение

В условиях перехода страны к рыночной экономике возрастает интерес и потреб-

ность в познании статистических методов анализа и прогнозирования, к количественным

оценкам социально-экономических явлений. Как найти связи между переменными, как

доказать их значимость и оценить их параметры? На эти вопросы можно ответить с по-

мощью эконометрики, занимающейся применением методов математической статистики в

экономическом анализе.

Эконометрика - это дисциплина, объединяющая совокупность теоретических ре-

зультатов, методов и приемов, позволяющих на базе экономической теории, экономиче-

ской статистики и математико-статистического инструментария получать количественное

выражение качественным закономерностям. Курс эконометрики призван научить различ-

ным способам выражения связей и закономерностей через эконометрические модели и

методы проверки их адекватности, основанные на данных наблюдений. Эконометриче-

ский подход характеризует также внимание, которое уделяется в нем вопросу соответст-

вия выбранной модели изучаемому объекту, рассмотрению причин, приводящих к необ-

ходимости пересмотра модели на основе более точной системы представлений. Эконо-

метрика занимается, по существу, статистическими выводами, т. е. использованием выбо-

рочной информации для получения некоторого представления о свойствах генеральной

совокупности.

В данном учебном пособии излагаются основные теоретические положения таких

математико-статистических методов, как корреляционный, регрессионный, компонент-

ный, кластерный анализы. Также, распространенными эконометрическими моделями яв-

ляются производственные функции и модели, описываемые системой одновременных

уравнений.

Значительное внимание в учебном пособие уделяется логическому анализу исход-

ной информации и экономической интерпретации получаемых результатов. Пособие

снабжено достаточным количеством экономических примеров и задач для самостоятель-

ного решения.

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

1. Корреляционный анализ

1.1. Основы корреляционного анализа

Корреляционный анализ, разработанный К.Пирсоном и Дж.Юлом, является одним из

методов статистического анализа взаимозависимости нескольких признаков - компонент слу-

чайного вектора x. Он применятся тогда, когда данные наблюдений можно считать случай-

ными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нор-

мальному закону. Основная задача корреляционного анализа состоит в оценке корреляцион-

ной матрицы генеральной совокупности по выборке и определении на ее основе оценок пар-

ных, частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации.

Парный (частный) коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной зави-

симости между двумя переменными соответственно на фоне действия (при исключении

влияния) всех остальных показателей, входящих в модель. Они изменяются в пределах от

-1 до +1, причем чем ближе коэффициент корреляции к +1, тем сильнее зависимость меж-

ду переменными. Если коэффициент корреляции больше 0, то связь положительная, а если

меньше нуля - отрицательная.

Множественный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной связи

между одной переменной (результативной) и остальными, входящими в модель; изменя-

ется в пределах от 0 до 1. Квадрат множественного коэффициент корреляции называется

множественным коэффициентом детерминации. Он характеризует долю дисперсии одной

переменной (результативной), обусловленной влиянием всех остальных (аргументов),

входящих в модель.

Исходной для анализа является матрица:













⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅

⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅

⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅

⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅

⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅

nknjn

ikiji

xxx

1111

размерности (n x k), i-я строка которой характеризует i-е наблюдение (объект) по

всем k-м показателям (j=1, 2, ..., k).

В корреляционном анализе матрицу X рассматривают как выборку объема n из k-

мерной генеральной совокупности, подчиняющейся k-мерному нормальному закону рас-

пределения.

По выборке определяют оценки параметров генеральной совокупности, а именно:

вектор средних (x ), вектор средне-квадратических отклонений s и корреляционная мат-

рица (R) порядка k:

x =













, s =













, R=













1..

..1

221

112

Матрица R является симметричной (r

= r

) и положительно определенной, где

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

x =

∑

, s

()

∑

−

, (1.1)

(

)()

liljij

xxxx

∑

−−

(1.2)

- значение i-го наблюдения j-го фактора; r

- выборочный парный коэффициент

корреляции, характеризует тесноту линейной связи между показателями x

и xl. При этом

является оценкой генерального парного коэффициента корреляции

Кроме того, находятся точечные оценки частных и множественных коэффициент

корреляции любого порядка. Например, частный коэффициент корреляции (

k-2)-го поряд-

ка между факторами X

и X

равен:

...,4,3/12

2211

(1.3)

где R

- алгебраическое дополнение элемента r

корреляционной матрицы R. При

этом R

=(-1)

lj+

× М

, где M

- минор, определитель матрицы, получаемой из матрицы R

путем вычеркивания

j-й строки и l-го столбца.

Множественный коэффициент корреляции (

k-1)-го порядка фактора (результатив-

ного признака) X

определяется по формуле:

k,...,3,2/1

−

, (1.4)

где

- определитель матрицы R.

1.2. Двумерная корреляционная модель

Рассмотрим генеральную совокупность с двумя признаками x и y, совместное рас-

пределение которых задано плотностью двумерного нормального закона

{}

),(exp

ρ1σπσ2

),(

yxQyxf

−

, (1.5)

где

])

(

ρ2)

[(

)ρ1(2

),(

yxQ

−

⋅

−

, определяемого пятью пара-

метрами:

,µ

,σ

,ρ[ ]

−

⋅

−

.1ρ

≠

Имея эти параметры, можно получить уравнения линий регрессии, показывающих

изменение условных математических ожиданий в зависимости от изменения соответ-

ствующих значений случайных аргументов:

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

)(β)/( Mxx

MyxyM −=− - прямая регрессии y на x;

)(β)/( Myy

MxxyM −=− - прямая регрессии x на y;

ρβ = - коэффициент регрессии

y на x;

ρβ = - коэффициент регрессии

x на y.

Полезно вспомнить, что квадрат коэффициента корреляции

, т.е. коэффициент

детерминации, в рассматриваемой модели указывает долю дисперсии одной случайной

величины, обусловленную вариацией другой. Коэффициент регрессии

показывает, на

сколько единиц своего измерения увеличится (

>0) или уменьшится (

<0) в среднем

y (M(y/x)), если x увеличить на единицу своего измерения.

Задача двумерного корреляционного анализа состоит, прежде всего, в оценке пяти

параметров, определяющих генеральную совокупность.

В качестве точечных оценок неизвестных начальных моментов первого и второго

порядка генеральной совокупности берутся соответствующие выборочные моменты.

Точечные же оценки неизвестных других параметров получают с помощью фор-

мул, аналогичных формулам вычисления самих параметров через генеральные начальные

моменты. Таким образом, будем иметь:

- оценка для

y - оценка для

- оценка для M(x

- оценка для M(y

- оценка для M(xy).

Откуда

=−() - оценка для

22 2

=−() - оценка для

xy x y

−⋅

- оценка для

Оценки генеральных коэффициентов регрессии

получаются соответствен-

но по формулам:

= ,

b =

откуда оценки уравнений регрессии имеют вид:

),(/ xx

byxy −=− ).(/ yy

bxyx −=−

При этом

yx/ и yx / - обозначения оценок для условных математических ожида-

ний

M(y/x) и M(x/y) генеральной совокупности.

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

Следует отметить, что вышеприведенные точечные оценки являются состоятель-

ными, а

и y несмещенными и эффективными. Кроме того, распределение выборочных

средних (

, y ) не зависит от распределения (,,)s

. Наконец, выборочный коэф-

фициент корреляции

r по абсолютной величине не превосходит единицы.

1.3. Проверка значимости параметров связи

В двумерной модели параметрами связи являются коэффициент корреляции

(или квадрат, называемый коэффициентом детерминации) и коэффициенты регрессии

Заметим, что в двумерной модели достаточно проверить значимость только коэф-

фициента корреляции. Если коэффициент корреляции незначим, то признаки

х и y счи-

таются независимыми в генеральной совокупности.

Значимость частных и парных коэффициентов корреляции, т. е. гипотеза H

: 0

проверяется по t-критерию Стъюдента. Наблюдаемое значение критерия находится по

формуле:

набл

−

−−

(1.6)

где r - соответственно оценка частного или парного коэффициент корреляции;

l - порядок

частного коэффициент корреляции, т. е. число фиксируемых факторов. Для парного ко-

эффициента корреляции

l=0.

Напомним, что проверяемый коэффициент корреляции считается значимым, т. е.

гипотеза H

: ρ=0 отвергается с вероятностью ошибки α, если t

набл

по модулю будет боль-

ше, чем t

кр

, определяемое по таблицам t-распределение (см. приложения) для заданного α

ν= n - l- 2.

Значимость коэффициентов корреляции можно также проверить с помощью таблиц

Фишера-Иейтса (табл. 9 приложения).

1.4. Интервальные оценки параметров связи

Для значимых параметров связи имеет смысл найти интервальные оценки.

При определении с надежностью

γ доверительного интервала для значимого пар-

ного или частного коэффициентов корреляции

ρ используют Z-преобразование Фишера и

предварительно устанавливают интервальную оценку для

Z' - t

−−

′

≤≤

−− ln

tZZ

(1.7)

где t

вычисляют по таблице интегральной функции Лапласа (табл. 1 приложения)

из условия

Φ(t

)=γ

−

)(

Значение

Z' определяют по таблице Z - преобразования (табл. 6 приложения) по

найденному значению r. Функция нечетная, т. е.

Z'(-r) = -Z'(r).