Курсова работа по иконометрия


Категория на документа: Икономика


ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ - ВАРНА
КАТЕДРА "СТАТИСТИКА"
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Курсова работа
по "Иконометрия - I част"

Хетероскедастичност на остатъчния компонент при линеен факторен регресионен модел

Разработил:
Калоян Василев Гочев,
спец. "Статистика и иконометрия"
III к. фак. № 3961, ред. обучение Проверили:
Красимир Владимиров Ангелов, 1. гл. ас. д-р В. Димитрова
спец."Статистика и
иконометрия", III к.
фак. № 3958, ред.обучение

Варна
май 2014 г.
С ъ д ъ р ж а н и е
Увод.........................................................................................
1. Същност на понятието хетероскедастичност..............................................4
2. Проверка на хетероскедастичност на остатъчния компонент при линнейния многофакторен регресионен модел.............................................11
3. Изводи и препоръки.....................................................................................15
Заключение..............................................................................
Използвана литература и източници................................................16
Приложения..............................................................................17

Увод

Целта е да се моделира зависимостта между оценките по математика и физика, които влияят върху размера на получаваната стипендия от студентите.

Обект на изследване са оценките на студентите по физика и математика от дипломата, както и средния успех от дипломата, които влияят върху техния успех, необходим за получаването на стипендия.

Методите, които използваме за да проверим наличието на хетероскедастичност, са критерий на Броуш-Паган, критерий на Уайт, Х2-критерий, F-критерий на Фишер.

1.Същност на понятието хетероскедастичност

За получаването на качествени оценки на параметрите с метода на най-малките квадрати задължително трябва да се следи за изпълнението на всички предпоставки. В редица иконометрични изследвания и особено при тези, основаващи се на пространствени данни, предположението за постоянството на дисперсията на случайните отклонения (смущения) се оказва нереално.Неизпълнимостта на тази предпоставка се дефинира като хетероскедастичност.Типичен пример за наличието на хетероскедастичност е връзката между дохода и потреблението на населението, т.е.

C = α + βI + Ɛ

Фиг. 1 Хомоскедастичност и хетероскедастичност в случайните отклонения

В двата случая с нарастването на дохода нараства и средното потребление.На фиг. 1 а) дисперсията в потреблението остава постоянна при различните равнища на дохода, а на фиг. 1 б) дисперсията на потреблението нараства с увеличението на доходите.Във втория случай , населението с по-висок доход средно потребява повече в сравнение с това с по-нисък доход.Освен това разсейването в тяхното потребление е по-силно изразено.На практика хората с по-високи доходи разполагат с по-широк кръг от възможности за използването на своите доходи.Това води до големи отклонения от теоретичното равновесие между дохода и потреблението, изразено със съответната права на изглаждане.

Пробленмите, сързани с хетероскедастичността, са характерни за пространствените данни, докато при динамични редове те се срещат доста рядко.Причините за това са очевидни.В първия случай се изследват различни икономически обекти (потребители,домакинства,фирми,отрасли,държави и т.н.), които се характеризират с различни доходи, големина,потребности и др.При динамичните редове се изследват един същи обекти,по едни и същи показатели в различни времеви моменти или периоди (например БВП,нетен износ,равнище на инфлация и др.)

При наличие на хетероскедастичност,основните последствия от прилагането на МНМК,могат да се опишат по следния начин:
* Оценките на параметрите са линейни и неизместени.
* Оценките са неефективни, защото са възможни други неизместени оценки, получени с други методи (като метод на моментите,метод на максималното правдоподобие,метод на основните компоненти и др.), при които варияцията е по-малка.



Сподели линка с приятел:





Яндекс.Метрика
Курсова работа по иконометрия 9 out of 10 based on 2 ratings. 2 user reviews.