Photo001

Ekonometria Współczesna

B.    Zbudować odpowiednie macierze korelacji R₀ i R .

C.    Które kombinacje dwuelementowe zmiennych objaśniających wartość wskaźnika integralnej pojemności informacji większą od 0,5 ?

D.    Która kombinacja dostarcza większego zasobu informacji o zmie objaśnianej Y :{X,,X₂}czy{X,,X₂,X₃} ?

Zadanie 2.2

Tablica 2.9 zawiera wielkości produkcji w przedsiębiorstwie X w |_a 1990-2001.

Tablica 2.9    _

Rok	1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000
Produkcja w tys.szt.	5.6	7.3	8.7	9.1	10.1	10.5	10.6	10.9	10.8	11.1	11.5	1

Źródło: Dane umowne.

1.    Sporządzić wykres wartości zmiennej „produkcja”. Posługując się o wzrokową wykresu, dobrać odpowiednią postać analityczną funkcji.

2.    Sporządzić wykres wartości badanej zmiennej w arkuszu kalkulacyjnym i posługując się poleceniem [Dodaj linią trendu], wybrać postać anality funkcji. Odpowiedź uzasadnić.

Zadanie 2.3

Oszacowano model postaci: y\ = 2,6 + 0,5*,* + 0,6*J, ,

gdzie: y, = In y„ a'₀ = lna₀, = In*,*, x\, = ln*_2/,

należy sprowadzić model do pierwotnej postaci a następnie zinterpretować oc parametrów strukturalnych a₀,a,,a₂ wiedząc, że: Y - produkcja w min. sz X, - zatrudnienie w tys. osób, X₂ - wartość środków trwałych w tys. zł.

Zadanie 2.4

Oszacowano dwa modele trendu dla zmiennej Y , uzyskując następujące wyniki:

-    model liniowy:

y, = 1,98 + 0,14/    /f² =0,91,

-    model wykładniczy:

y, = 2,1 le^0,05/    R² = 0,95.    |

1.    Którą postać analityczną funkcji należy wybrać do opisu procesu Y Odpowiedź uzasadnić.

2.    Zinterpretować oceny parametrów strukturalnych wybranej postaci funk wiedząc, że zmienna objaśniana stanowi wielkość zatrudnienia w tys. os

ROZDZIAŁ 3

ESTYMACJA jednorównaniowego liniowego MODELU EKONOMETRYCZNEGO

W rozdziale trzecim omawiamy estymację parametrów modelu za pomocą klasycznej metody najmniejszych kwadratów. Przedstawione zostały założenia umożliwiające stosowanie KMNK. Wykorzystanie KMNK zostało szczegółowo przedstawione na przykładzie. W rozdziale znajduje się również wzmianka o wnioskowaniu bayesowskim, traktowanym jako odmienne podejście filozoficzne w modelowaniu ckonomctrycznym.

3.1. Podstawowe oznaczenia

Hipoteza modelowa, która jest wynikiem specyfikacji modelu ckonomctryczncgo, ma postać:

> -a₀ + a,A', +a₂X₂ +... + a_KX_K + e,    (3.1)

gdzie:

y - zmienna objaśniana (endogcniczna),

^ ‘ zmienne objaśniające (egzogcnicznc), k = 1,2,..., AT,

<*₀ - stała,

^(Ii - parametry strukturalne modelu, ^e ■ składnik losowy,

A' ^Ilc/ba zmiennych objaśniających,

' ⁺1) - liczba parametrów strukturalnych.

Model

Postać:

^w postaci

empirycznej

(po zebraniu danych statystycznych) ma następującą

(3.2)