Смекни!
smekni.com

Учебно-методическое пособие для студентов экономического и физико-математического факультетов (стр. 1 из 16)

Балашовский филиал

Саратовского государственного университета

им Н. Г. Чернышевского

О. А. Кузнецов

Компьютерный практикум
по эконометрике

Часть 1

Учебно-методическое пособие

для студентов экономического

и физико-математического

факультетов

Балашов 2005


УДК 33.518

ББК 65в6

К89

Рецензенты:

Кандидат физико-математических наук, доцент

Балашовского филиала

Саратовского государственного университета

им. Н. Г. Чернышевского

М. А. Ляшко;

Кандидат педагогических наук, доцент

Балашовского филиала

Саратовского государственного

социально-экономического университета

Г. Н. Ионов.

Рекомендовано к изданию Учебно-методическим советом

Балашовского филиала Саратовского государственного университета

им. Н. Г. Чернышевского.

Кузнецов, О. А.

К89 Компьютерный практикум по эконометрике. Ч. 1 : учебно-методическое пособие для студентов экономического и физико-математического факультетов / О. А. Кузнецов. — Балашов : Изд-во «Николаев», 2005. — 84 с.

ISBN 5—94035—192—1

Настоящий компьютерный практикум предназначен для практического решения статистических и эконометрических задач. Тематики лабораторных работ полностью совпадают с тематиками учебно-методического пособия.

Практикум рассчитан на студентов экономических и физико-математических специальностей, знакомых с основными навыками работы на ЭВМ, в частности, табличного процессора Excel.

Настоящее учебно-методическое пособие соответствует Государственному образовательному стандарту по экономическим дисциплинам. Оно может быть полезно при самостоятельном решении эконометрических задач.

УДК 33.518

ББК 65в6

ISBN 5—94035—192—1 Ó О. А. Кузнецов, 2005


Оглавление

ВВЕДЕНИЕ.. 6

Глава 1. МОДЕЛЬ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ.. 8

Лабораторная работа № 1. 8

Основные понятия математической статистики. 8

Лабораторная работа № 2. 17

Метод наименьших квадратов. 17

Лабораторная работа № 3. 25

Свойства коэффициентов регрессии. 25

Лабораторная работа № 4. 30

Некоторые распределения. 30

Лабораторная работа № 5. 37

Проверка гипотез. 37

Лабораторная работа № 6. 40

Нелинейная регрессия. 40

Глава 2. МОДЕЛЬ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ.. 45

Лабораторная работа № 7. 45

Множественная регрессия. 45

Лабораторная работа № 8. 54

Спецификация переменных и проблема мультиколлинеарности. 54

Лабораторная работа № 9. 56

Фиктивные переменные и категории. 56

Лабораторная работа № 10. 61

Гетероскедастичность и взвешенный метод наименьших квадратов. 61

Лабораторная работа № 11. 68

Автокорреляция и обобщённый метод наименьших квадратов. 68

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.. 73

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.. 74

ТАБЛИЦЫ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ... 76

Лабораторные работы № 1 – 8. 76

Лабораторная работа № 9. 81


ПРЕДИСЛОВИЕ

Эконометрика как дисциплина федерального компонента по циклу общих математических и естественно-научных дисциплин впервые включена в основную образовательную программу подготовки экономистов, определенную Государственным образовательным стандартом второго поколения. Хотя в настоящее время и появилось большое количество новых учебников по данной дисциплине, имеется нехватка практических пособий, в которых излагался бы материал, способствующий наработке навыков решения эконометрических задач.

Данное учебно-методическое пособие в некоторой степени восполняет этот пробел. Оно соответствует Государственному образовательному стандарту по дисциплине «Эконометрика» для экономических специальностей вуза. При изложении материала предполагалось, что читатель изучил необходимый теоретический материал по теории вероятностей, математической статистики и эконометрики, а также имеет начальные навыки работы со стандартным программным обеспечением, в частности, с электронной таблицей Excel.

Учебно-методическое пособие состоит из введения, основного учебного материала, разбитого на две главы, и приложения. Во введении рассматривается основная структура предлагаемых лабораторных работ, обосновывается факт использования большого количества разнообразных программных продуктов и описываются методические рекомендации изучения данного пособия. Как и при изучении любой компьютерной программы, методические рекомендации заключаются в начальном чтении материала каждой лабораторной работы, а затем повторном прочтении, с выполнением всех описанных действий непосредственно за компьютером.

В первой главе содержатся лабораторные работы, предназначенные для практического решения задач парного регрессионного анализа. При этом имеются разделы, которые хотя непосредственно и не относятся к эконометрике, но содержат необходимый материал из теории вероятностей и математической статистики. В частности, это лабораторная работа № 1, в которой рассматриваются возможности вычисления параметров выборок, а также возможности генерации случайных чисел, отвечающих некоторым законам, и лабораторная работа № 4, в которой рассматриваются возможности получения параметров случайных величин, отвечающих некоторым распределениям.

Вторая глава посвящена возможностям получения параметров множественной регрессии. Здесь же рассматриваются некоторые частные случаи, а именно — эффекты гетероскедастичности и автокорреляции, которые связаны с нарушением условий Гаусса—Маркова.

В приложении располагаются таблицы исходных данных, которые необходимо самостоятельно рассмотреть.

Данное учебно-методическое пособие рассчитано в первую очередь на студентов экономических специальностей, которые изучают «Эконометрику». Однако оно может быть полезно всем, кто сталкивается с необходимостью решать практические задачи теории вероятностей и математической статистики.


ВВЕДЕНИЕ

Каждую задачу математической статистики и эконометрики можно решить «вручную», используя бумагу и ручку, либо с помощью калькулятора. Однако статистические, да и эконометрические задачи во многом однотипны и трудоёмки для решений, поэтому, вычислив один раз дисперсию или корреляцию, можно понять основные принципы и почувствовать всю рутинность данной работы. При наличии определенных навыков можно решить задачу посредством программы на каком-либо языке программирования. Но написание программы тоже достаточно трудоёмкое и творческое дело, и не каждый экономист владеет этим искусством. Для облегчения решений данных задач в настоящее время создано большое количество программных продуктов, которые позволяют обрабатывать статистические данные, а в некоторых случаях решать эконометрические задачи.

Наиболее простыми с точки зрения изучения и применения, а также наиболее распространенными, но в то же время обладающими минимальными возможностями для решения статистических задач, являются электронные таблицы, в частности, таблица Excel. Те статистические и эконометрические задачи, которые допускают такое решение, будут решаться нами именно в Excel. Более подробно с возможностями электронной таблицы в Excel можно ознакомиться по учебникам [3; 6; 7].

Другим классом программных продуктов, который будет использоваться в дальнейшем, являются математические пакеты, которые также как и электронные таблицы специально не предназначены для решения подобных задач, но имеют большие возможности для этого. Некоторые из основных возможностей и способы решения задач будут демонстрироваться с помощью математического пакета MathCad. В настоящее время он является одним из наиболее популярных пакетов подобного рода (дополнительную информацию по которому можно получить в работе [8]).

И, наконец, существует большое количество специальных пакетов, которые специально предназначены для обработки статистической информации и решения эконометрических задач. Каждый из них имеет практически одинаковый набор возможностей, но различные дополнительные инструменты и интерфейс. Среди таких пакетов можно отметить: SAS, SPSS, STAT, Мезозавр и т. д.

Мы будем изучать пакет обработки статистических данных SPSS, поскольку интерфейс данной программы во многом схож с интерфейсом электронной таблицы Excel. Внешний вид рабочей области имеет вид таблицы, каждая ячейка которой характеризуется названием столбца и номером строки. Работа по заданию начального вида таблиц похожа на использование конструктора в Access. Все эти особенности пакета SPSS, позволяют быстро понять основные принципы работы всем, кто знаком с программами Microsoft Office. Для дополнительного самостоятельного изучения данного программного продукта можно порекомендовать работы [1; 9].