Распределение Дарбина-Уотсона.

Критические точки ( означает upper – верхняя) и ( означает low – нижняя) при уровне значимости = 0,5 ( - объем выборки, - число объясняющих переменных в уравнении регрессии).

(Критерий Дабина-Уотсонаявляется наиболее известным критерием обнаружения автокорреляции первого порядка)

	=1	= 2	= 3	= 4
	0,610	1,400
	0,700	1,356	0,467	1,896
	0,763	1,332	0,359	1,777	0,368	2,287
	0,824	1,320	0,629	1,699	0,435	2,128	0,296	2,388
	0,879	1,320	0,697	1,641	0,525	2,016	0,376	2,414
	0,927	1,324	0,658	1,604	0,595	1,928	0,444	2,283
	0,971	1,331	0,812	1,579	0,658	1,864	0,512	2,177
	1,010	1,340	0,861	1,562	0,715	1,816	0,574	2,094
	1,045	1,330	0,905	1,551	0,767	1,779	0,632	2,030
	1,077	1,361	0,946	1,543	0,814	1,750	0,685	1,977
	1,106	1,371	0,982	1,539	0,857	1,728	0,734	1,935
	1,133	1,381	1,015	1,536	0,897	1,710	0,779	1,900
	1,158	1,391	1,046	1,535	0,933	1,696	0,820	1,872
	1,180	1,401	1,074	1,536	0,967	1,685	0,859	1,848
	1,201	1,411	1,100	1,537	0,998	1,676	0,894	1,828
	1,221	1,420	1,125	1,538	1,026	1,669	0,927	1,812
	1,239	1,429	1,147	1,541	1,053	1,664	0,958	1,797
	1,257	1,437	1,168	1,543	1,078	1,660	0,986	1,785
	1,273	1,446	1,188	1,546	1,101	1,656	1,013	1,775
	1,288	1,454	1,206	1,550	1,123	1,654	1,038	1,767
	1,302	1,461	1,224	1,553	1,143	1,652	1,062	1,759
	1,316	1,469	1,240	1,556	1,162	1,651	1,084	1,753
	1,328	1,476	1,255	1,560	1,181	1,650	1,104	1,747
	1,341	1,483	1,270	1,563	1,198	1,650	1,124	1,743
	1,352	1,489	1,284	1,567	1,214	1,650	1,143	1,739
	1,363	1,496	1,297	1,570	1,229	1,650	1,160	1,735
	1,373	1,502	1,309	1,574	1,244	1,650	1,177	1,732
	1,383	1,508	1,321	1,577	1,258	1,651	1,193	1,730
	1,393	1,514	1,333	1,580	1,271	1,652	1,208	1,728
	1,402	1,519	1,343	1,584	1,283	1,653	1,222	1,726
	1,411	1,525	1,354	1,587	1,295	1,654	1,236	1,724
	1,419	1,530	1,364	1,590	1,307	1,655	1,249	1,723
	1,427	1,535	1,373	1,594	1,318	1,656	1,261	1,722
	1,435	1,540	1,382	1,597	1,328	1,658	1,273	1,722
	1,442	1,544	1,391	1,600	1,338	1,659	1,285	1,721
	1,503	1,585	1,462	1,628	1,421	1,674	1,378	1,721
	1,583	1,641	1,554	1,672	1,525	1,703	1,494	1,735
	1,654	1,694	1,634	1,715	1,613	1,736	1,592	1,758
	1,720	1,746	1,706	1,760	1,693	1,774	1,679	1,788
	1,758	1,778	1,748	1,789	1,738	1,799	1,728	1,810

Приложение 8

Критические значения количества рядов для определения наличия

автокорреляции по методу рядов ( = 0,05)

Нижняя граница

верхняя граница

Пример: пусть = 20 и знаков «+» 11 (= ) и знаков «-» 9 (= ). Тогда при = 0,05 нижняя граница =6, верхняя граница = 16. если наблюдаемое значение 6 или 16, то гипотеза об отсутствии автокорреляции должна быть отклонена.

Приложение 9

Таблица значений функции Пуассона:

 

 

0,1	0,2	0,3	0,4	0,5	0,6	0,7	0,8	0,9
	0,9048	0,8187	0,7408	0,6703	0,6065	0,5488	0,4966	0,4493	0,4066
	0,0905	0,1638	0,2222	0,2681	0,3033	0,3293	0,3476	0,3595	0,3696
	0,0045	0,0164	0,0333	0,0536	0,0758	0,0988	0,1217	0,1438	0,1647
	0,0002	0,0011	0,0033	0,0072	0,0126	0,0198	0,0284	0,0383	0,0494
	-	-	0,0002	0,0007	0,0016	0,0030	0,0050	0,0077	0,0111
	-	-	-	0,0001	0,0002	0,0004	0,0007	0,0012	0,0020
	-	-	-	-	-	-	0,0001	0,0002	0,0003

Приложение 10

Таблица значений

 

0,1	0,9048	2,1	0,1224	4,1	0,0166
0,2	0,8187	2,2	0,1108	4,2	0,0150
0,3	0,7408	2,3	0,1002	4,3	0,0135
0,4	0,6703	2,4	0,0907	4,4	0,0123
0,5	0,6065	2,5	0,0821	4,5	0,0111
0,6	0,5488	2,6	0,0743	4,6	0,0100
0,7	0,4966	2,7	0,0672	4,7	0,0091
0,8	0,4493	2,8	0,0608	4,8	0,0082
0,9	0,4066	2,9	0,0550	4,9	0,0074
1,0	0,3679	3,0	0,0498	5,0	0,0067
1,1	0,3329	3,1	0,0450	5,1	0,0061
1,2	0,3012	3,2	0,0476	5,2	0,0055
1,3	0,2725	3,3	0,0369	5,3	0,0050
1,4	0,2466	3,4	0,0334	5,4	0,0045
1,5	0,2231	3,5	0,0302	5,5	0,0041
1,6	0,2019	3,6	0,0273	5,6	0,0037
1,7	0,1827	3,7	0,0247	5,7	0,0033
1,8	0,1653	3,8	0,0224	5,8	0,0030
1,9	0,1496	3,9	0,0202	5,9	0,0027
2,0	0,1353	4,0	0,0183	6,0	0,0025

 

Приложение 11

Равномерно распределенные случайные числа

 

Список литературы

 

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.

2. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования: Учебное пособие. Изд. 3-е, стереотипное, - М.: КомКнига, 2007.

3. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление /Пер. с англ./ - М.: Мир, 1974.

4. Бородич С.А. Эконометрика: Учеб. Пособие / С.А. Бородич. – 2-е изд., испр. – Мн.: Новое знание, 2004.

5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие для вузов. Изд. 7-е, стер. – М.: Высш. шк., 1999.

6. Груббер Й. Эконометрия. В 2 т. Т. 1:Введение в эконометрию. К.,1996. 397 с.

7. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М., 2001.

8. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учебно-практическое пособие / МЭСИ. М., 1999.

9. Капельян С.Н., Левкович О.А. Основы коммерческих и финансовых расчетов / НТЦ АПИ. Минск, 1999.

10. Катышев П.К., Магнус Я.Р., Пересецкий А.А. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. – 3-е изд., испр. – М.: Дело, 2003.

11. Красс М.С., Чурпынов Б.П. Математика для экономистов.–СПб.: Питер, 2007.

12. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. Проф. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

13. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс. М.: Дело, 2000.

14. Практикум по Эконометрике: Учебное пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2006.

15. Просветов Г.И. Эконометрика: Задачи и решения: Учебно-методическое пособие. 3-е изд., доп. – М.: Издательство РДЛ, 2006.

16. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика: учебник / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. Дорохина – М.: Издательство «Экзамен», 2003.

 

 

Оглавление стр.

 

 

Предисловие ----------------------------------------------------------------------------------- 3

Введение ----------------------------------------------------------------------------------- 5

Глава 1. Основные понятия. Общие вопросы эконометрического

моделирования. Проблемы прогнозирования. ------------------------------------- 9

1.1. Основные понятия, перекрестные данные и временные ряды, генеральная совокупность и выборка. Выборочный метод. Способы отбора. ------------------- 9

1.2.Общие вопроси моделирования. Критерии «хорошей» модели.

Основные допущения прогнозирования и причины ошибки прогнозов. ----------- 12