Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 476971)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента

Методы и модели эконометрики. Ч. 2. Эконометрика пространственных данных (240,00 руб.)

0   0
АвторыРеннер А. Г., Бантикова О. И., Васянина В. И., Жемчужникова Ю. А., Реннер А. Г., Седова Е. Н., Стебунова О. И., Туктамышева Л. М., Чудинова О. С., Оренбургский гос. ун- т
ИздательствоОГУ
Страниц435
ID325484
АннотацияВ рамках раздела «Эконометрика пространственных данных» учебного пособия «Методы и модели эконометрики» рассмотрен математический инструментарий эконометрического моделирования, включающий в себя методы оценки параметров линейных моделей множественной регрессии; нелинейные модели регрессии; моделирование по регрессионно-неоднородным данным (модели с манекенами); модели бинарного и множественного выбора выявления зависимостей между качественным признаком и количественными регрессорами; модели с географически взвешенными коэффициентами. Проводится исследование моделей и содержательный анализ результатов в многочисленных примерах. Каждая структурная единица (глава) содержит вопросы для самоконтроля, тесты, задания к лабораторным работам и примеры их выполнения с помощью ППП Statistica, Stata.
Кем рекомендованоУченым советом федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по программам высшего образования по направлениям подготовки 01.03.04 Прикладная математика, 38.04.01 Экономика, 38.03.05 Бизнес-информатика
Кому рекомендованоДля студентов математических, экономико-математических направлений подготовки бакалавров, магистров, аспирантов, преподавателей и научных работников, специалистов аналитических служб предприятий и организаций, владеющих аппаратом математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики.
ISBN978-5-7410-1260-4
УДК330.4(075.8)
ББК65в631я73
Методы и модели эконометрики. Ч. 2. Эконометрика пространственных данных : учеб. пособие / О.И. Бантикова, В.И. Васянина, Ю.А. Жемчужникова, А.Г. Реннер, Е.Н. Седова, О.И. Стебунова, Л.М. Туктамышева, О.С. Чудинова, ред.: А.Г. Реннер, Оренбургский гос. ун- т .— Оренбург : ОГУ, 2015 .— 435 с. : ил. — ISBN 978-5-7410-1260-4

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ЭКОНОМЕТРИКИ Часть 2 Эконометрика пространственных данных Под редакцией А.Г. Реннера Рекомендовано Ученым советом федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по программам высшего образования по направлениям подготовки 01.03.04 Прикладная математика, 38.03.05 Бизнес-информатика 38.04.01 Экономика, Оренбург 2015 УДК 330.4(075.8) ББК 65в631я73 М54 Рецензент - доктор экономических наук, профессор А.И. Афоничкин Авторы: О.И. Бантикова, В.И. Васянина, Ю.А. Жемчужникова, А.Г. Реннер, Е.Н. Седова, О.И. Стебунова, Л.М. Туктамышева, О.С. Чудинова М54 Методы и модели эконометрики. <...> ISBN 978-5-7410-1260-4 В рамках раздела «Эконометрика пространственных данных» учебного пособия «Методы и модели эконометрики» рассмотрен математический инструментарий эконометрического моделирования, включающий в себя методы оценки параметров линейных моделей множественной регрессии; нелинейные модели регрессии; моделирование по регрессионно-неоднородным данным (модели с манекенами); модели бинарного и множественного выбора выявления зависимостей между качественным признаком и количественными регрессорами; модели с географически взвешенными коэффициентами. <...> 13 1.3 Оценка неизвестных коэффициентов классической линейной модели множественной регрессии . <...> 16 1.3.1 Метод наименьших квадратов оценки коэффициентов КЛММР . <...> 69 3   2 Линейная модель множественной регрессии в условиях плохой обусловленности системы линейных уравнений…………………………………………………………. <...> 82 2.3.2.2 Метод пошаговой регрессии с включением переменных . <...> 85 2.3.2.4 Метод пошаговой регрессии с исключением <...>
Методы_и_модели_эконометрики.pdf
Стр.2
Стр.3
Стр.4
Стр.5
Стр.6
Стр.7
Стр.8
Методы_и_модели_эконометрики.pdf
УДК 330.4(075.8) ББК 65в631я73 М54 Рецензент - доктор экономических наук, профессор А.И. Афоничкин Авторы: О.И. Бантикова, В.И. Васянина, Ю.А. Жемчужникова, А.Г. Реннер, Е.Н. Седова, О.И. Стебунова, Л.М. Туктамышева, О.С. Чудинова М54 Методы и модели эконометрики. Часть 2. Эконометрика пространственных данных: учебное пособие/ О.И. Бантикова, В.И. Васянина, Ю.А. Жемчужникова, А.Г. Реннер, Е.Н. Седова, О.И. Стебунова, Л.М. Туктамышева, О.С. Чудинова /под ред. А.Г. Реннера; Оренбургский гос. ун-т. – Оренбург: ОГУ, 2015. – 434с. ISBN 978-5-7410-1260-4 В рамках раздела «Эконометрика пространственных данных» учебного пособия «Методы и модели эконометрики» рассмотрен математический инструментарий эконометрического моделирования, включающий в себя методы оценки параметров линейных моделей множественной регрессии; нелинейные модели регрессии; моделирование по регрессионно-неоднородным данным (модели с манекенами); модели бинарного и множественного выбора выявления зависимостей между качественным признаком и количественными регрессорами; модели с географически взвешенными коэффициентами. Проводится исследование моделей и содержательный анализ результатов в многочисленных примерах. Каждая структурная единица (глава) содержит вопросы для самоконтроля, тесты, задания к лабораторным работам и примеры их выполнения с помощью ППП Statistica, Stata. Для студентов математических, экономико-математических направлений подготовки бакалавров, магистров, аспирантов, преподавателей и научных работников, специалистов аналитических служб предприятий и организаций, владеющих аппаратом математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики. УДК 330.4 (075.8) ББК 65в631я73 ISBN 978-5-7410-1260-4  Реннер А.Г., 2015  ОГУ, 2015 2
Стр.2
Содержание Введение…………………………………………………………………………………..9 1 Линейная модель множественной регрессии………………………………………...11 1.1 Введение в регрессионный анализ ............................................................................ 11 1.2 Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР) ................. 13 1.3 Оценка неизвестных коэффициентов классической линейной модели множественной регрессии ................................................................................................ 16 1.3.1 Метод наименьших квадратов оценки коэффициентов КЛММР ...................... 16 1.3.2 Метод максимального правдоподобия (ММП) ..................................................... 23 1.4 Анализ вариации результативного признака Y. Выборочный коэффициент детерминации ..................................................................................................................... 24 1.5 Статистические свойства МНК – оценок КЛММР. Теорема Маркова ................. 27 1.5.1 Свойства оценок, справедливые только при дополнительном условии нормальности регрессионных остатков .......................................................................... 35 1.5.2 Проверка гипотезы об адекватности линейной модели выборочным данным . 36 1.5.3 Проверка гипотез о значимости коэффициентов КЛММР .................................. 39 1.5.4 Построение доверительных интервалов для значимых коэффициентов КЛММР .............................................................................................................................. 42 1.5.5 Ошибки спецификации ............................................................................................ 43 1.5.6 Построение доверительного интервала для ~ y (x (0) ) и y (x n( 1) ~ ) ............................... 48 1.6 Вопросы для самоконтроля ........................................................................................ 50 1.7 Тестовые задания для самоконтроля ......................................................................... 52 1.8 Практическая часть ..................................................................................................... 57 1.8.1 Описание лабораторной работы ............................................................................. 57 1.8.2 Задание к лабораторной работе ............................................................................. 57 1.8.3 Порядок выполнения лабораторной работы ........................................................ 58 1.8.4 Содержание письменного отчета ............................................................................ 68 1.8.5 Вопросы к защите лабораторной работы .............................................................. 69 3  
Стр.3
2 Линейная модель множественной регрессии в условиях плохой обусловленности системы линейных уравнений…………………………………………………………..70 2.1 Общая постановка задачи регрессионного анализа ................................................. 70 2.2 Проблема плохой обусловленности МНК-оценок ЛММР .................................... 72 2.2.1 Метод регуляризации ............................................................................................... 73 2.2.2 Рекуррентный метод наименьших квадратов (РМНК) ....................................... 76 2.3 Мультиколлинеарность: понятие, признаки и методы устранения ....................... 80 2.3.1 Признаки мультиколлинерности ............................................................................ 82 2.3.2 Методы устранения мультиколлинеарности ....................................................... 82 2.3.2.1 Переход к ортогональным объясняющим переменным с помощью метода главных компонент ........................................................................................................... 82 2.3.2.2 Метод пошаговой регрессии с включением переменных ................................. 83 2.3.2.3 Метод “всех возможных регрессий” .................................................................. 85 2.3.2.4 Метод пошаговой регрессии с исключением переменных ............................... 85 2.4 Вопросы для самоконтроля ........................................................................................ 86 2.5 Тестовые задания для самоконтроля ......................................................................... 87 2.6 Практическая часть ..................................................................................................... 90 2.6.1 Описание лабораторной работы ............................................................................. 90 2.6.2 Задание к лабораторной работе ............................................................................. 91 2.6.3 Порядок выполнения работы .................................................................................. 91 2.6.4 Содержание письменного отчета .......................................................................... 104 2.6.5 Вопросы к защите лабораторной работы ............................................................. 104 3 Обобщенная линейная модель множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов…………………………………………………………………105 3.1 Обобщенная линейная модель множественной регрессии ................................... 105 3.2 Свойства МНК-оценок для ОЛММР и обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) .......................................................................................................... 106 3.3 Обобщенная линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными остатками .......................................................................................................................... 111 4
Стр.4
3.3.1 Внешние признаки и тесты для проверки гипотезы о наличии/отсутствии гетероскедастичности ..................................................................................................... 114 3.3.1.1 Тест ранговой корреляции Спирмена ............................................................... 115 3.3.1.2 Тест Голдфелда-Квандта .................................................................................... 117 3.3.1.3 Тест Глейзера ....................................................................................................... 118 3.3.1.4 Тест Бреуша-Пагана ............................................................................................ 119 3.3.2 Уточнение стандартных ошибок в форме Уайта и Невье-Веста....................... 121 3.4 Обобщенная линейная модель множественной регрессии с автокоррелированными остатками ................................................................................ 122 3.4.1 Внешние признаки автокорреляции первого порядка ....................................... 123 3.4.2 Проверка гипотезы о наличии/отсутствии автокоррелированности регрессионных остатков ................................................................................................. 125 3.4.3 Структура ковариационной матрицы регрессионных остатков ........................ 127 3.4.4 Процедура Кохрейна-Оркатта ............................................................................... 130 3.5 Вопросы для самоконтроля ..................................................................................... 134 3.6 Тестовые задания для самоконтроля ....................................................................... 135 3.7 Практическая часть ................................................................................................... 142 3.7.1 Задание к лабораторной работе ............................................................................ 142 3.7.2 Порядок выполнения лабораторной работы ....................................................... 142 3.7.3 Вопросы к защите лабораторной работы ............................................................. 167 4 Линейные регрессионные модели с переменной структурой……………………..169 4.1 Проблема неоднородности данных ......................................................................... 169 4.2 Введение фиктивных переменных в регрессионную модель ............................... 171 4.2.1 Эконометрические модели с переключениями ................................................... 175 4.3 Проверка регрессионной однородности двух групп наблюдений (критерий Чоу) ........................................................................................................................................... 182 4.4 Вопросы для самоконтроля ...................................................................................... 185 4.5 Тестовые задания для самоконтроля ....................................................................... 185 4.6 Практическая часть ................................................................................................... 191 4.6.1Задание к лабораторной работе ............................................................................. 191 5
Стр.5
4.6.2 Порядок выполнения лабораторной работы ....................................................... 192 4.6.3 Вопросы к защите лабораторной работы ......................................................... 203 5 Нелинейные регрессионные модели……………………………………………..204 5.1 Подходы к оценке нелинейных регрессионных моделей ..................................... 204 5.2 Тесты на линейный характер регрессионной зависимости .................................. 209 5.3 Подбор линеаризующего предобразования (подход Бокса – Кокса) ................... 211 5.4 Вопросы для самоконтроля ...................................................................................... 215 5.5 Тестовые задания для самоконтроля ....................................................................... 216 5.6 Практическая часть ............................................................................................... 219 5.6.1 Задание к лабораторной работе ............................................................................ 219 5.6.2 Порядок выполнения лабораторной работы ...................................................... 220 5.6.3 Вопросы к защите лабораторной работы ......................................................... 230 6 Линейные модели регрессии со стохастическими регрессорам……………….231 6.1 Стохастические регрессоры в эконометрических моделях……………………...231 6.2 Линейные модели регрессии со стохастическими регрессорами, которые некоррелированны с регрессионными остатками и их распределение не зависит от оцениваемых параметров………………………………………………………………235 6.3 Линейные модели регрессии со стохастическими регрессорами, которые коррелированны с регрессионными остатками. Метод инструментальных переменных ...................................................................................................................... 237 6.4 Вопросы для самоконтроля ...................................................................................... 242 6.5 Тестовые задания для самоконтроля ....................................................................... 242 6.6 Пример оценивания коэффициентов линейной модели регрессии со стохастическими регрессорами………………………………………………………..246 6.7 Задания для самостоятельной работы ..................................................................... 248 7 Регрессионные модели бинарного и множественного выбора……………………249 7.1 Модели бинарного выбора ....................................................................................... 249 7.1.1 Модель бинарного выбора: регрессионный подход ........................................... 249 7.1.1.1 Постановка задачи и общий вид модели .......................................................... 249 7.1.1.2 Оценка параметров моделей бинарного выбора по сгруппированным данным ........................................................................................................................................... 254 6
Стр.6
7.1.2 Модель бинарного выбора: подход на основе латентной переменной ............ 263 7.1.2.1 Постановка задачи и общий вид модели ......................................................... 263 7.1.2.2 Оценка параметров моделей бинарного выбора по несгруппированным данным .............................................................................................................................. 266 7.1.3 Анализ качества моделей бинарного выбора ...................................................... 268 7.1.4 Предельные эффекты и интерпретация параметров моделей бинарного выбора ........................................................................................................................................... 273 7.2 Модели упорядоченного множественного выбора ................................................ 274 7.2.1 Постановка задачи и общий вид модели упорядоченного множественного выбора ............................................................................................................................... 274 7.2.2 Оценка параметров модели упорядоченного множественного выбора ........... 278 7.2.3 Анализ качества и интерпретация моделей упорядоченного множественного выбора ............................................................................................................................... 279 7.3 Вопросы для самоконтроля ...................................................................................... 280 7.4 Тестовые задания для самоконтроля ....................................................................... 283 7.5 Практическая часть ................................................................................................... 285 7.5.1 Задание на лабораторную работу по теме «Модели бинарного выбора: несгруппированные данные» ......................................................................................... 285 7.5.2 Задание на лабораторную работу по теме «Модели бинарного выбора: сгруппированные данные» ............................................................................................. 286 7.5.3 Задание на лабораторную работу по теме «Модели упорядоченного множественного выбора» ............................................................................................... 287 7.5.4 Порядок выполнения лабораторной работы ...................................................... 288 7.5.4.1 Порядок выполнения лабораторной работы на тему «Модели бинарного выбора: несгруппированные данные» ........................................................................... 288 7.5.4.2 Порядок выполнения лабораторной работы на тему «Модели бинарного выбора: сгруппированные данные» ............................................................................... 312 7.5.4.3 Порядок выполнения лабораторной работы на тему «Модели упорядоченного множественного выбора» ............................................................................................... 326 7.6 Вопросы к защите лабораторной работы ................................................................ 343 7
Стр.7
8 Модель линейной регрессии с географически взвешенными коэффициентами…344 8.1 Проблемы исследования пространственно варьирующих данных …………….344 8.2 Оценка коэффициентов модели географически взвешенной регрессии ……….346 8.3 Методы вычисления весовых коэффициентов…………………………………...352 8.3.1 Метод административно-территориального деления………………………….352 8.3.2 Метод движущегося фиксированного окна…………………………………….353 8.3.3 Метод фиксированного ядра…………………………………………………….353 8.3.4 Метод адаптивных ядер………………………………………………………….355 8.4 Статистическое исследование модели линейной регрессии с географически взвешенными коэффициентами…………………………………………………...…..358 8.4.1 Проверка гипотезы о незначимости модели географически взвешенной регрессии и отдельных коэффициентов………………………………………………360 8.4.2 Проверка гипотезы о выборе между классической модели регрессии и географически взвешенной регрессии………………………………………………...363 8.5 Вопросы для самоконтроля …………………………………………..…………...365 8.6 Тестовые задания для самоконтроля ……………………………………………..365 8.7 Практическая часть…………………………………………………………...…….369 8.7.1 Постановка задачи лабораторной работы………………………………………369 8.7.2 Порядок выполнения лабораторной работы………………………………...….370 8.7.3 Содержание письменного отчета……………………………………………..…399 8.7.4 Вопросы к защите лабораторной работы……………………………………….399 8.7.5 Описание команд для оценки и исследования модели географически взвешенной регрессии в ППП Stata…………………………………………………...400 Список использованных источников………………………………………………….403 Приложение А (обязательное) Исходные данные для анализа……………………...406 Приложение Б (обязательное) Исходные данные для анализа……………………...410 Приложение В(обязательное) Исходные данные ……………………………………415 Приложение Г (обязательное) Исходные данные ……………………………...........418 Приложение Д (обязательное) Описание импорта параметров модели ГВР в Excel……………………………………………………………………………………..425 Приложение Е (справочное) Математико-статистические таблицы………………..432 8
Стр.8