Главная
Библиотека
Эконометрика
По данным таблицы о ВНП (Y), инвестиций (X2) и потребления (X1) для 5 стран (данные в млрд долл.) постройте объединённую м...

По данным таблицы о ВНП (Y), инвестиций (X2) и потребления (X1) для 5 стран (данные в млрд долл.) постройте объединённую модель для панельных данных. 1. Запишите оцененную модель в стандартной форме, сделайте выводы о качестве модели. Проверьте

«По данным таблицы о ВНП (Y), инвестиций (X2) и потребления (X1) для 5 стран (данные в млрд долл.) постройте объединённую модель для панельных данных. 1. Запишите оцененную модель в стандартной форме, сделайте выводы о качестве модели. Проверьте»

24 октября 2025
Эконометрика

Условие:

По данным таблицы о ВНП (Y), инвестиций (X2) и потребления (X1) для 5 стран (данные в млрд долл.) постройте объединённою модель для панельных данных.

1. Запишите оцененную модель в стандартной форме, сделайте выводы о качестве модели. Проверьте статистическую значимость оценок параметров. Проверьте статисти-ческую значимость регрессии в целом (15 баллов).
2. Проверьте остатки модели на автокорреляцию первого порядка при помощи те-ста Дарбина-Уотсона (15 баллов).
3. Проверьте остатки модели на гомоскедастичность при помощи теста Вайта (10 баллов).
4. Проверьте правильность составления спецификации при помощи теста Рамсея (10 баллов).
5. Протестируйте объединённую модель против модели с фиксированным эффек-том, если сумма квадратов остатков модели с фиксированными эффектами равна 86,358 (10 баллов

Решение:

Для решения данной задачи, давайте поэтапно разберем каждый пункт. ### 1. Оценка модели и выводы о качестве Для начала, предположим, что у нас есть данные о ВНП (Y), инвестициях (X2) и потреблении (X1) для 5 стран. Мы можем записать модель в стандартной форме: \[ Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 X_{1it} + \beta_2 X_{2it} + \epsilon_{it} \] где: - \( Y_{it} \) — ВНП страны \( i \) в периоде \( t \), - \( X_{1it} \) — потребление страны \( i \) в периоде \( t \), - \( X_{2it} \) — инвестиции страны \( i \) в периоде \( t \), - \( \beta_0, \beta_1, \beta_2 \) — параметры модели, - \( \epsilon_{it} ...