Задачи с решениями в Eviews по эконометрике

В этом разделе вы найдете решенные задач по разным разделам эконометрики и статистики, выполненные с применением пакета Eviews. Большая часть работ снабжена подробным текстовым отчетом.

Если вам нужна помощь в выполнении контрольных и расчетных работ по эконометрике, обращайтесь: эконометрика на заказ

Решение эконометрики в Eviews

Задача 1. Рассмотрите файл EAEF302.WF1. Задачей является изучение вопроса о том, как продолжительность рабочего контракта в годах (т.е. срок пребывания в должности у нынешнего работодателя) TENURE влияет на текущий почасовой заработок EARN (в долл. США).
Необходимо построить различные линейные и нелинейные регрессии:
LS EARN C TENURE
LS LOG(EARN) C LOG(TENURE)
LS LOG(EARN) C TENURE
LS EARN C LOG(TENURE)
1) Дайте интерпретацию коэффициентам каждой из регрессий. Оцените качество регрессий, используя различные методы (метод проверки гипотез с работой по p-value и по критическим значениям, доверительным интервалам). Не нужно каждую регрессию проверять всеми методами, достаточно опробовать различные методы и убедиться, что Вы их понимаете и можете применить.
2) Проведите сравнение пар регрессий, используйте преобразование Зарембки, где необходимо. В итоге, какую спецификацию Вы порекомендуете использовать для дальнейшего анализа и почему?

Задача 2. Владелец сети универсамов решил изучить, как количество видеокамер наблюдения влияет на размеры потерь от продаж. Статистика, собранная по итогам года в разных отделениях сети, представлена на 1ом листе (camera) файла EXCEL Cameras_Offices. Здесь:
CAMERA- число установленных видеокамер
LOST – потери от краж, тыс. руб.
На основе имеющейся статистики исследуйте линейную и логарифмически-линейную формы зависимости. Какую из них вы предпочтете? Почему?
Спрогнозируйте потери универсама при 8 и 25 установленных видеокамер наблюдения.

Задача 3. На 2ом листе (offices) файла EXCEL Camera_Offices приведена статистика, собранная по офисам, предлагавшимся к продаже в Москве, а именно, стоимость 1 м2 офиса в зависимости от его местоположения (удаленности от центра). Здесь:
P – цена за 1 м2
DIST - расстояние от центра, км
Установите, влияет ли удаленность от центра на стоимость офисного помещения. Постройте различные линейные и нелинейные регрессии. В этом задании не надо представлять таблицы и графики по всем рассмотренным моделям – представьте результаты только для финальной, выбранной Вами прогнозной модели для расчета 1 м2 офиса в зависимости от его местоположения. Кратко обоснуйте Ваш выбор. По этой модели рассчитайте стоимость 1 м2 офиса, расположенного в 8 км от центра города.

Может пригодиться: еще примеры по эконометрике