Государственная финансовая политика

САФБД

Кафедра Математики и Информатики

Отчет

о выполнении индивидуального задания по эконометрике

Вариант 45

Нормативный срок сдачи отчета: 12 ноября 2011  г. 12 час. 00 мин.

Фактическая дата сдачи отчета:

Выполнил: студент 3 курса ______________  Группа _____________

Проверил: профессор Павлов В.Н.

Оценка:

Краткое обоснование оценки

Примечание. Количество набранных баллов совпадает с количеством правильных ответов (максимальная оценка - 25 баллов)

Новосибирск 2011

Исходные ряды данных

Тескт индивидуального задания

Скопировать файл  S:\MMM\|DATA.xls в каталог D:\ на Вашем компьютере. Из файла D:\|DATA.xls (таблица динамики показателей экономического развития РФ за период: январь 1994 – декабрь 1997) взять данные, соответствующие вашему варианту, из столбцов

.

(имена столбцов в каждом варианте определяет преподаватель).

1.       Перевести названия столбцов на русский язык. Ответить на вопрос, вытекает ли из общей экономической теории существование значимой зависимости параметра от каждого из факторов , , . Дать теоретическое обоснование ответа.

2.       Проверить по 5%-му критерию Дарбина –Уотсона, является ли ряд w автокоррелированным. Построить трендовую функцию ряда w вида . Проверить, являются ли остатки ut автокоррелированными.

3.       Используя стандартные функции Excel, вычислить коэффициенты регрессионной зависимости .

4.       Оценить качество эконометрической модели, построенной в вашем исследовании, с использованием коэффициента детерминации .

5.       По критерию Стьюдента построить доверительные интервалы для коэффициентов при уровне значимости и сделать заключение о характере зависимости ряда от соответствующих факторов (, , ) по предложенным статистическим данным.

6.       Построить  графики исходного ряда зависимой переменной , оцененного ряда и остатков .

ЗАДАНИЕ №1

Математические модели показывают, что если российская наука  действительно хочет развиваться инновационно, то в первую очередь нужно думать не о коммерциализации, а о долгосрочном развитии науки и высоких технологий. Тогда к 2015 году мы возможен выход на уровень 1990 года, и только после этого получать определённые коммерческие эффекты. Думать исключительно о краткосрочных задачах сейчас нельзя. Из всего вышесказанного можно сделать вывод о том, что без государственного финансирования, финансирования за счет импорта (в т.ч. вне СНГ) и финансирования коммерческих организаций российской науке придется трудно. Финансовые вливания нужны, и нужны в больших размерах. Но требовать их окупаемости пока рано. В связи с распадом СССР уровень отечественной науки существенно упал, что подорвало коммерческую составляющую. Сейчас мы почти вышли на прежний уровень, но все еще существенно отстаем от наших западных коллег. Поэтому в большинстве случаев вложения в науку делаются в виде трансфертов (безвозмездных платежей). Соответственно, когда финансовые вливания в науку станут приносить ожидаемые коммерческие эффекты, то и инвесторов станет больше, в т.ч. и среди коммерческих организаций, что очень важно, как для науки, так и для всей российской экономики в целом.

Задание №2.

Автокорреляция — это взаимосвязь последовательных элементов временного или пространственного ряда данных.

Если пренебречь автокорреляцией остатков и оценить параметры модели МНК, то придем к таким трем следствиям.

1. Оценки параметров модели могут быть несмещенными, но неэффективными, то есть выборочные дисперсии вектора оценок А могут быть неоправданно большими.

2. Поскольку выборочные дисперсии исчисляются не по уточненным формулам, то статистические критерии t- и F-статистики, которые найдены для линейной модели, практически не могут быть использованы в дисперсионном анализе.

3. Неэффективность оценок параметров эконометрической модели приводит, как правило, к неэффективным прогнозам, то есть прогнозам с очень большой выборочной дисперсией.

Существуют два наиболее распространенных метода определения автокорреляции  остатков.

Первый метод — это построение графика зависимости остатков от времени и визуальное определение наличия или отсутствия автокорреляции.

Второй метод — использование критерия Дарбина — Уотсона(условный показатель, который применяется для выявления автокорреляции во временных рядах)

Алгоритм выявления автокорреляции остатков на основе критерия Дарбина —Уотсона следующий. Выдвигается гипотеза Н0 об отсутствии автокорреляции остатков. Альтернативные гипотезы Н1 Н1* состоят, соответственно, в наличии положительной или отрицательной автокорреляции в остатках. Далее по специальным таблицам определяются критические значения критерия Дарбина —Уотсона dl и du для заданного числа наблюдений n, числа независимых переменных модели к и уровня значимости. По этим значениям числовой промежуток разбивают на пять отрезков. Если фактическое значение критерия Дарбина — Уотсона попадает в зону неопределенности, то на практике предполагают существование автокорреляции остатков и отклоняют гипотезу Hо.