Сборник задач к начальному курсу эконометрики_Катышев, Магнус и др_2007 -368с.
Сборник задач к начальному курсу эконометрики_Катышев, Магнус и др_2007 -368с.
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики презентация
Содержание
- 1. Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики
- 2. Решение
- 3. Решение Выведем описательные статистики. Для этого выбираем
- 4. Решение Создадим модель зависимости price от
- 5. Решение Попробуем убрать из модели, на предыдущем слайде наименее значимые переменные.
- 6. Решение
- 7. Решение Создадим переменную Object -> Generate Series , затем допишем в открывшемся окне dopsq=totsq-livsq-kitsq
- 8. Решение Теперь посмотрим, как коррелируют между собой
- 9. Решение Построим линейную спецификацию следующим образом. Модель
- 10. Решение Протестируем модель на гетероскедостичность с помощью
- 11. Решение
- 12. Решение
Решение
Слайд 1Задача 6.15
Подготовил: Гусынин В.И
Данные из газеты «Из рук в руки» за
период с декабря 1996 г. по сентябрь 1997 г., касающиеся стоимости однокомнатных квартир в юго-западной части Москвы. Данные приведены в файле room1.xls
Сборник задач к начальному курсу эконометрики_Катышев, Магнус и др_2007 -368с.
Сборник задач к начальному курсу эконометрики_Катышев, Магнус и др_2007 -368с.
Слайд 3Решение
Выведем описательные статистики. Для этого выбираем нужные нам переменные, далее Open
as Group - > View -> Descriptive Stats ->Common Sample
Слайд 4Решение
Создадим модель зависимости price от totsq , livsq , kitsq,
distc, distm. Как мы видим , качество модели, оставляет желать лучшего.
Слайд 7Решение
Создадим переменную Object -> Generate Series , затем допишем в открывшемся
окне dopsq=totsq-livsq-kitsq
Слайд 8Решение
Теперь посмотрим, как коррелируют между собой параметры. Как мы можем увидеть
цена положительно коррелирована со всеми переменными кроме расстояния до центра и расстояния до метро. Это вполне очевидно.
Слайд 9Решение
Построим линейную спецификацию следующим образом. Модель достаточно простая, коэффициенты имеют явную
интерпретацию, также она является наиболее подходящей для прогнозирования, также удалось увидеть зав-ть цены квартиры от расстояния до центра .
Слайд 10Решение
Протестируем модель на гетероскедостичность с помощью теста Уайта. Значение статистики равно
48, p-значение равно 0,0037. Гипотеза о гомоскедостичности отвергается. Т. о. цена зависит от следующих величин: livsq, kitsq, 1/distc,dopsq,cat, floor.
