Zadanie do samodzielnego rozwiązania za pomocą pakietów Gretl i Excel

Treść zadania:

1. z pliku Prognoza 1 (WEiP-dane).xls, z arkusza wskazanego przez prowadzącego ćwiczenie, pobrać do pakietu gretl dane empiryczne opisujące zmienną objaśnianą (pierwsza kolumna tabeli) i zmienne objaśniające (pozostałe kolumny tabeli),

2. przyjąć liniowy względem parametrów strukturalnych model ekonometryczny wiążący zmienną objaśnianą z wszystkimi zmiennymi objaśniającymi,

3. z wykorzystaniem pakietu gretl przeprowadzić metodą KMNK estymację liniowego modelu ekonometrycznego, eliminując kolejno te zmienne objaśniające, dla których parametry strukturalne będą nieistotne. Estymację zakończyć po uzyskaniu modelu, w którym wszystkie parametry strukturalne będą istotne (model końcowy),

4. przeprowadzić I testem Chowa weryfikację hipotezy o stabilności parametrów strukturalnych modelu końcowego z pkt. c,

5. w przypadku odrzucenia hipotezy o stabilności parametrów strukturalnych modelu końcowego przeprowadzić korekcję danych empirycznych i dla uzyskania nowego modelu końcowego wykonać estymację metodą KMNK z uwzględnieniem danych skorygowanych. Sesję gretla ze skorygowanymi danymi zapisać w pliku xxxxxx(nn).gretl, (xxxxxx - grupa, nn - numer studenta w grupie) i zamieścić w folderze z danymi wynikowymi,

6. opierając się na modelu końcowym z pkt. c (lub e)sporządzić prognozę zmiennej objaśnianej na okres prognozy T = n+2 z wykorzystaniem prostej (podstawowej) reguły prognozowania i danych empirycznych z uwzględnieniem ich ewentualnej korekty. Wartości zmiennych objaśniających dla okresu prognozy wyznaczyć metodą ekstrapolacji liniowej,

7. oszacować błąd prognozy ex ante,

8. na podstawie 5-ciu prognoz wygasłych (skorzystać z możliwości pakietu gretl) oszacować następujące błędy prognozy ex post:

• średni błąd predykcji (ME),

• średni błąd absolutny (MAE)

• pierwiastek błędu średniokwadratowego (RMSE),

• względny błąd prognozy ex post (v_p),

• współczynnik rozbieżności (U),

• współczynnik Thiela (I²).

9. wszystkie hipotezy statystyczne weryfikować na poziomie istotności równym 0,05.

Sposób, formę i miejsce przedstawienia rozwiązania zadania oraz warunki dodatkowe określa prowadzący.

WPROWADZENIE DO EKONOMETRII I PROGNOZOWANIA

Ćwiczenie 3: prognozowanie na podstawie liniowego modelu ekonometrycznego

str. 1

---