Эконометрика Вариант 1

Вариант 1.
Задача 1.
Предполагается, что объем предложения некоторого блага Y для функционирующей в условиях конкуренции фирмы зависит линейно от цены X  этого блага и заработной платы Х  сотрудников этой фирмы. Исходные данные за 16 месяцев представлены в таблице:
(представлена)
Задание:
1.    Для заданного  набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии.
2.    Дайте экономическую интерпретацию параметров модели.
3.    Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта.
4.    Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарвина-Уотсона.
5.    Проверьте адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 8 и остальным 8 наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по Х.  
Задача 2.

Изучается зависимость объема ВВП (Y, млрд. долл.) от уровня прибыли в экономике (Х, млрд. долл.). Получена следующая модель с распределенными лагами:
формула -........
В скобках указаны значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов регрессии. Значение  .
Задание:
1.    Проанализируйте полученные результаты регрессивного анализа.
2.    Дайте интерпретацию параметров модели: определите краткосрочный и долгосрочный мультипликаторы.
3.    Определите величину среднего лага и медианного лага.
Задача 3.

Структурная форма конъюнктурной модели имеет вид:
  (Формула)
Где: С - расходы на потребление в период,
        Y – чистый национальный продукт,
        D – чистый национальный доход,
          I – инвестиции,
         Т – косвенные налоги,
        G – государственные расходы,
         t – текущий период,
    t - 1 – предыдущий период.

Задание:
1.    Проверить каждое уравнение модели на индентифицируемость, применив необходимое и достаточное условие идентифицируемости.
2.    Записать приведенную форму модели.
3.    Определите метод оценки структурных параметров каждого уравнения модели.