Тема 10. Выбор функциональной формы модели

Аудиторные часы – 5 (лекции – 4, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.

Линейная в логарифмах регрессия как модель с постоянной эластичностью. Полулинейная модель как модель с постоянными темпами роста. Выбор между моделями с помощью теста Бокса-Кокса.

Литература к теме 10.

[1], с.153-170; [5], p.239-264; [8], p.217-218

 

Тема 11. Ошибки спецификации модели

Аудиторные часы – 5 (лекции – 4, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.

Смещение в оценках коэффициентов, вызванное невключением существенных переменных. Уменьшение эффективности оценок коэффициентов при включении в модель излишних переменных. Проверка гипотезы о группе излишних переменных. RESET- тест Рамсея для проверки гипотезы о существовании упущенных переменных.

Литература к теме 11.

[1], с.201-224, [5], p.407-422; [8], p.159-164; [7], p.121

 

Тема 12. Мультиколлинеарность

Аудиторные часы – 3 (лекции – 2, семинары - 1). Самостоятельная работа – 4.

Идеальная и практическая мультиколлинеарность данных. Диагностика и последствия наличия мультиколлинеарности для оценок параметров регрессионной модели. Методы борьбы с мультиколлинеарностью.

Литература к теме 12.

[1], с.132-142; [5], p.313-336; [8], p.267-299

 

Тема 13. Гетероскедастичность

Аудиторные часы – 3 (лекции – 2, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.

 

Нарушение гипотезы о гомоскедастичности. Последствия гетероскедастичности для оценок коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов. Применение тестов Уайта, Глейзера, Годфелда – Квандта, Бройша – Пагана для диагностирования гетероскедастичности. Оценивание коэффициентов множественной линейной регрессии в условиях гетероскедастичности. Взвешенный метод наименьших квадратов как частный случай обобщенного метода наименьших квадратов.

Литература к теме 13.

[1], с.225-243; [5], p.341-369; [8], p.199-217

 

Тема 14. Модели бинарного выбора

Аудиторные часы – 5 (лекции – 4, семинары - 1). Самостоятельная работа – 6.

Регрессионные модели с бинарной зависимой переменной, логит и пробит - модели бинарного выбора.

Литература к теме 14.

[1], с.287-299

 

Образовательные технологии

На лекциях студентам предлагается осваивать теоретические основы курса.

На теоретических семинарах студентам предлагается для решения несколько теоретических задач, на практических семинарах - выполнять набор упражнений в рекомендуемом статистическом пакете STATA с использованием имеющихся методических указаний.

Преподаватель контролирует посещение студентами лекций и семинаров и выполнение упражнений на компьютерных семинарских занятиях.

 

9 Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

Тематика заданий текущего контроля

 

Примерное задание для контрольной работы

Часть 1

1. (2б.) Симметричными являются функции плотности случайных величин, имеющих распределение

1) Нормальное 2) t 3) F 4)

2. (2б.) При проверке некоторой гипотезу p-value для тестовой статистики оказалось равным 0.03. Какой вывод относительно основной гипотезы Вы сделаете при уровне значимости 1%?

 

3. Оценив параметры моделей

(1)

(2)

(3)

, (4)

а) (2б.) С помощью можно выбрать лучшую из моделей

1) 1 и 2 2) 1 и 3 3) 1 и 4 4) 2 и 3 5) 2 и 4 6) 3 и 4 7) 3 и 4 8) ни один из предыдущих ответов не верен

б) (2б.) С помощью можно выбрать лучшую из моделей

1) 1 и 2 2) 1 и 3 3) 1 и 4 4) 2 и 3 5) 2 и 4 6) 3 и 4 7) 3 и 4 8) ни один из предыдущих ответов не верен

4. (2б.) Оцененная по данным США зависимость заработной платы от стажа, пола (фиктивная переменная, равная 1 для мужчин и 0 для женщин), наличия высшего образования (фиктивная переменная, равная 1 при наличии высшего образования и 0 иначе) и наличия детей в семье (фиктивная переменная, равная 1 при наличии детей в семье и 0 иначе) дала следующие результаты:

В этом случае заработная плата женщины с высшим образованием, 2 годами стажа и одним ребенком будет равна ____________

 

5. (3б.) В регрессии МНК-оценка коэффициента наклона имеет вид:

1)

2)

3)

4)

5)

 

6. (2б.) При оценивании множественной регрессии исследователь получил R² равный 0.283. В этом случаем в отношении можно однозначно утверждать, что:

1)

2)

3)

4)

5)

 

7. (7) Заполните пустые ячейки, в которых стоят точки, в приведенной ниже таблице (в верхнюю таблицу переносить ответы не надо, клетки с XXX заполнять не надо)

Табл.1.2.

SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
R Square	…
Adjusted R Square	…
Observations
ANOVA
	df	SS	MS	F	Significance F
Regression		14.39548	14.39548	33.12682	…
Residual		9.560249	0.434557
Total		…
	Coefficients	Standard Error	t Stat	Lower 95%	Upper 95%
Intercept	-0.56868	0.272979	XXXXXX	XXXXXXX	XXXXXXXXX
X Variable 1	0.48	0.08	…	…	…

 

Часть 2

8. В табл. 1- 2 содержатся результаты оценки зависимости арендной платы жилья в России lnPRICE от общей площади GENSQUARE (м²), наличия газа GAS (1 – есть, 0 – нет), наличия телефона PHONE (1 – есть, 0 – нет), типа населенного пункта LOCATION (1 - город с численностью более 1000000, 2 - город с численностью от 500000 до 1000000, 3 - город с численностью от 250000 до 500000, 4 – город с численностью от 100000 до 250000, 5 – город с численностью от 50000 до 100000, 6 – город с численностью от 20000 до 50000, 7 – поселок городского типа, 8 – село) c помощью полулогарифмических моделей.

a) (4б.) Проверьте гипотезу о равенстве 0.02 коэффициента при переменной GENSQUARE при уровне значимости 0.01 (Табл.2)

б) (5б.) Можно ли утверждать, что наличие газа и телефона в крупном городе не влияет на стоимость аренды? Ответ обоснуйте формулировкой и проверкой подходящей гипотезы.

 

Табл.1.

 

Табл.2

Примерное задание для экзаменационной работы