Условие:
Построение парной нелинейной регрессии. Построение регрессии с лагированной переменной.
Зависимая и независимая переменная в моделях с лагированной переменной совпадают. В качестве Y выступает значение переменной в последующем периоде. В качестве X – значение переменной Y в предыдущем периоде (Yt-1). Переменными в выборке в этом случае должны выступать темпы роста (индексы исходной переменной Y). При помощи графиков студент визуализирует зависимость – и показывает спецификации модели логарифмической – и сравнивает эту модель с линейной. Делает вывод – какая из предложенных моделей лучше аппроксимирует (описывает) исходные данные. Далее проводит замену переменных – с целью линеаризации модели. При помощи пакета анализа студент получает «вывод итогов», в котором акцентирует внимание на параметрах уравнения регрессии. Аргументирует содержание параметров уравнения. Далее студент проверяет полученное уравнение регрессии на адекватность:
5.1. анализирует полученный коэффициент детерминации;
5.2. проверяет значимость параметров уравнения при помощи t-статистики;
5.3. проверяет значимость уравнения (коэффициента детерминации) при помощи F-статистики.
