Тема 4. Эконометрический анализ в условиях нарушений классических предположений модели

Задача 4.1.

1)

Коэффициенты
Ожидаемые знаки	+	+	+
-статистики	2,90	-1,07	5,97
Так как ;	Значим	Не значим. Неправдоподобный знак	Значим

2) Все три причины возможны.

3) Сильный источник возникновения мультиколлинеарности.

4) Да; распределение оценки сильно связано с мультиколлинеарностью.

Задача 4.5.

1)

Коэффициенты
Ожидаемые знаки	+	-	+	+
-статистики	3,00	-0,80	6,50	-1,00
Так как	Значим	Не значим	Значим	Не значим. Неправдоподобный знак

2) Форма зависимости отражает экономическую закономерность. Однако параметр при должен быть больше, т.к. имеет отрицательный коэффициент.

3) Большие значения VIF позволяют сделать вывод о мультиколлинеарности.

4) Или исключить переменную из модели, или ввести дополнительную: .

Задача 4.6.

1) Отклонить , так как .

2) Нет основания отклонить ,т.к. ( ).

3) Недостаточно информации для вынесения решения об ( ).

4) Недостаточно информации для вынесения решения об ( ).

5) Нет основания отклонить ( ).

6) Отклонить ( ).

7) Недостаточно информации для вынесения решения об ( .

Задача 4.7.

1)

Параметры
Ожидаемые знаки	+	-	+	+
-статистики	6,6	-2,6	2,7	-3,7
	Все – значимы

2) По таблицам, при , односторонний критерий имеет пороговые . Поскольку , можно сделать вывод об отклонении гипотезы .

3) Следует предпочесть модель, оцененную по обобщенному МНК, так как в обстановке сериальной корреляции такая модель более экономически адекватна.

Задача 4.9. 1) Т.к. , следует отклонить нулевую гипотезу об отсутствии гетероскедастичности.

2) . Нет оснований отклонить нулевую гипотезу об отсутствии гетероскедастичности.

3) Ответ зависит от удачного выбора фактора пропорциональности . Если есть уверенность в том, что увеличивает дисперсию случайной переменной , тогда нет различия между –200 и 200. Однако если предполагается, что относительное значение важно, тогда усиливается вклад постоянного члена (больше, чем 200) на (который изменит значимость) и вывод по тесту Парка.

Задача 4.12.

а)

Параметры
Ожидаемые знаки	+	+	+	+
-статистики	7,62	2,19	3,21	7,62
Решения	Все – значимы

б) Ряд эконометристов предлагают применять двойную логарифмическую модель для устранения гетероскедастичности, т.к. такая модель сжимает масштаб измерения переменных и многократно уменьшает различия между значениями переменных модели.

в) Следует преобразовать модель в терминах удельного выпуска.

г) Введя фактор пропорциональности так, что , где – гомоскедастичная переменная и , получим:

.