PRZYKŁADOWE ZADANIA NA KOLOKWIUM Z EKONOMETRII
Zad.1 Na podstawie danych statystycznych
t |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
0 |
0 |
2,2 |
-0,2 |
2 |
3 |
0 |
1 |
2,8 |
0,2 |
3 |
4 |
1 |
0 |
3,9 |
0,1 |
4 |
5 |
1 |
2 |
5,1 |
-0,1 |
otrzymano:
oszacuj parametry strukturalne modelu
oraz błędy tych ocen,
wyznacz
,
uzupełnij tabelkę podaną w zadaniu,
zbadaj istotność parametrów strukturalnych dla
,
zbadaj istotność współczynnika korelacji wielorakiej dla
.
Rozwiązanie:
oszacuj parametry strukturalne modelu
oraz błędy tych ocen,
Uwaga: Zakładam, ze w skrypcie jest błąd i macierz
ma być tak naprawdę macierzą
. Nie wiem czy istnieje taki wzór z którego na podstawie którego można by wyliczyć macierz A mając daną macierz A-1.
Poza tym w przykładzie
( różnica oznaczeń )
dokonujemy oszacowania parametrów strukturalnych korzystając ze wzoru
Mnożymy każdy wiersz i każdą kolumnę. Macierz wynikowa będzie miała tyle wierszy co macierz po lewej stronie mnożenia i tyle kolumn co macierz po prawej stronie równania
Stąd mamy
Wyznaczamy błędy ocen
Obliczamy
podstawiając liczby pod
( obliczone w poprzednim podpunkcie ) oraz
i
z tabeli
Wyniki wstawiamy do tabeli
Obliczamy
korzystając ze wzoru
Obliczamy wariancję resztową ze wzoru
n - liczebność ) liczba wierszy w kolumnie t ) = 4
k - ilość X-ów w równaniu = 2
Obliczamy macierz wariancji i kowariancji parametrów strukturalnych modelu korzystając ze wzoru
Uwaga:
( różnica oznaczeń )
Interesują nas tylko wartości leżące na przekątnej macierzy
Obliczamy odchylenie standardowe reszt
wyznacz
,
( różnica oznaczeń )
W liczniku suma kwadratów reszt
W mianowniku suma kwadratów różnicy yt i wartości średniej y
R2=0,981
obliczone wcześniej
zbadaj istotność parametrów strukturalnych dla
,
badamy istotność parametrów strukturalnych dla
korzystając ze wzoru:
n - liczebność ( ilość wierszy w kolumnie t )
Przyjmujemy hipotezy:
- parametr nie istotny
- parametr istotny
Odczytujemy wartość
z tabeli rozkładu t-Studenta gdzie α oznacza numer kolumny, a wartość n-2 numer wiersza.
Jeżeli
to H0 odrzucamy na rzecz H1, parametr at jest istotny a zmienna xt wpływa znacząco
na zmienną objaśniającą, a w przeciwnym razie odwrotnie
H0: a0= 0
H1: a0≠ 0
H0 odrzucamy na rzecz H1, parametr a0 jest istotny,
H0: a1= 0
H1: a1≠ 0
H0 odrzucamy na rzecz H1, parametr at jest istotny a zmienna xt wpływa znacząco
na zmienną objaśniającą
H0: a2= 0
H1: a2≠ 0
Nie ma podstaw do odrzucenia H0 parametr a2 jest nie istotny a zmienna x2 nie wpływa znacząco na zmienną objaśniającą
zbadaj istotność współczynnika korelacji wielorakiej dla
obliczamy statystykę Fishera ze wzoru
n - ilość wierszy w kolumnie t
k - ilość X-ów w modelu
Uwaga: tego punktu nie jestem pewien
Wartość Fα odczytujemy z tablicy Fishera ( której nie mam ) jeśli F > Fα to R jest istotne, a model jest dobrze dopasowany do danych empirycznych.
Z braku tablic Fishera można się posiłkować stwierdzeniem, że im R2 jest bliższe 1 tym model jest lepiej dopasowany do danych empirycznych. W przykładzie R2=0,981 więc można przyjąć, że dopasowanie jest dość dobre
Zad.2. W modelu liniowym
na podstawie n=7 obserwacji otrzymano:
oraz
wartość statystyki t- Studenta potrzebna do weryfikacji hipotezy
wynosi………
przedział ufności dla parametru
jest następujący
……………………………………………………………………
dla
standardowy błąd oceny parametru
jest równy………...........
parametr
jest statystycznie istotny dla
□ TAK □ NIE
e) wiedząc, że
oblicz
Rozwiązanie:
Uwaga: tego zadania nie jestem pewien, więc będę improwizował
Na podstawie danych dokonujemy oszacowania modelu
oraz
wartość statystyki t- Studenta potrzebna do weryfikacji hipotezy
wynosi……
Założenie H0 określa że parametr a2 jest nieistotny. Aby parametr a2 był nieistotny
Aby założenie H0 było prawdziwe wartość statystyki t-Studenta musi być większa lub równa 4
przedział ufności dla parametru
jest następujący
Korzystamy ze wzoru
dla
standardowy błąd oceny parametru
jest równy
parametr
jest statystycznie istotny dla
aby parametr a2 był statystycznie istotny t2 musi być większe od tα
Warunek jest spełniony a2 jest statystycznie istotny dla
wiedząc, że
oblicz
Zad.3. Oszacowano parametry strukturalne modelu postaci:
gdzie:
produkcja globalna (mln. zł),
- zatrudnienie (liczba osób),
wartość maszyn i urządzeń (mln. zł),
wartość zużycia materiałów (tys. zł),
dokonaj interpretacji otrzymanych wyników,
Na podstawie danych mogę jedynie stwierdzić że model jest dobrze dopasowany do danych empirycznych. Wskazuje na to wysoka wartość ( w stosunku do jedności ) R2
zbadaj istotność parametrów strukturalnych.
Fakt, że dane jest tylko R2 nasuwa przypuszczenie, że chodzi o obliczenie statystyki Fishera
moim zdaniem brakuje wartości liczebności próby, a przy założeniu, że n=1 wartość F jest ujemna, a nie jestem pewien czy jest to możliwe
Ekonometria - ćwiczenia - zestaw 1 Strona 5 z 5