Эконометрика - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Эконометрика. Доклад-сообщение содержит 28 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Эконометрика Задача 3.31

Слайд 2

Описание слайда:

Постановка задачи В примере рассматриваются данные по стоимости квартир в Москве, собранные студентами первого курса РЭШ осенью 1997 г. Описание переменных представлено на слайде 3. Данные находятся в файле flat98s.xls Постройте модель стоимости квартиры (или стоимости квадратного метра жилой площади квартиры) в зависимости от имеющихся факторов. Проверьте гипотезу, что модели для 1,2,3,4-комнатных квартир различаются между собой, т.е. гипотезу, что рынок распадается на рынки однокомнатных, двухкомнатных и трех-четырехкомнатных квартир.

Слайд 3

Описание слайда:

Описание переменных

Слайд 4

Описание слайда:

Решение(1/25) Основываясь на том, что нам нужно ответить на вопрос о том распадается ли рынок на рынки однокомнатных, двухкомнатных и трех-четырехкомнатных квартир, введем бинарные переменные: r1=(rooms=1) однокомнатная квартира r2=(rooms=2) двухкомнатная квартира r3=(rooms=3) трехкомнатная квартира r4=(rooms=4) четырехкомнатная квартира

Слайд 5

Описание слайда:

Решение(2/25) Добавим к уже имеющимся переменную dopsp=totsp-livsp-kitsp. Эта переменная имеет смысл площади дополнительных помещений (ванная, туалет, коридор и т.п.)

Слайд 6

Описание слайда:

Решение(3/25) Рассмотрим описательные статистики. Для этого удерживая клавишу Ctrl выделяем: price, bal, brick, dist, dopsp, floor, kitsp, livsp, metrdist, rooms, tel, totsp, walk > правой кнопкой мыши > Open > as Group.

Слайд 7

Описание слайда:

В открывшемся окне: View > Descriptive Stats > Common Sample В открывшемся окне: View > Descriptive Stats > Common Sample

Слайд 8

Описание слайда:

В результате получим таблицу В результате получим таблицу Mean – среднее значение Std. Dev- стандартное отклонение Median – медиана Observation – количество наблюдений Maximum – максимум Skewness – ассиметрия Minimum – минимум Observation – количество наблюдений

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

Для того, чтобы исключить наблюдения, мы создадим переключатель: Object > New Object.. Для того, чтобы исключить наблюдения, мы создадим переключатель: Object > New Object..

Слайд 11

Описание слайда:

В открывшемся окне: в графе IF condition (optional) введем наше условие: (kitsp>=5) and (dopsp>0) В открывшемся окне: в графе IF condition (optional) введем наше условие: (kitsp>=5) and (dopsp>0) Таким образом, мы отбросили все неправдоподобные наблюдения и получили 2949 наблюдений, для которых определены все переменные.

Слайд 12

Описание слайда:

a) Строим модель стоимости квартиры (модель 1). Для этого удерживая клавишу Ctrl выделяем: price, r1, r2, r3, r4, livsp, kitsp, dopsp, dist, metrdist, walk, bal, brick, floor, tel > правой кнопкой мыши > Open > as Equation.. a) Строим модель стоимости квартиры (модель 1). Для этого удерживая клавишу Ctrl выделяем: price, r1, r2, r3, r4, livsp, kitsp, dopsp, dist, metrdist, walk, bal, brick, floor, tel > правой кнопкой мыши > Open > as Equation..

Слайд 13

Описание слайда:

В открывшемся окне: т.к. мы используем в модели бинарные переменные r1, r2, r3 и r4, то константу (c) нужно убрать из модели В открывшемся окне: т.к. мы используем в модели бинарные переменные r1, r2, r3 и r4, то константу (c) нужно убрать из модели Все коэффициенты значимы (prob

Слайд 14

Описание слайда:

Проверим построенную модель на гетероскедастичность: Проверим построенную модель на гетероскедастичность: H0:гомоскедастичность H1:гетероскедастичность Для этого: View > Residul Diagnostics > Heteroskedasticity Test (Test type: White)

Слайд 15

Описание слайда:

В полученной таблице смотрим В полученной таблице смотрим Если эти значения нужна подправка Если эти значения >0.05, то H0 верна (существует гомоскедастичность) -> подправка не нужна.

Слайд 16

Описание слайда:

Делаем подправку Делаем подправку Proc > Specify/Estimate… > Options (Coefficient covariance matrix: если Durbin-Watson =1.5, то White)

Слайд 17

Описание слайда:

Таким образом, получаем подправленные значения Таким образом, получаем подправленные значения Все коэффициенты значимы (prob

Слайд 18

Описание слайда:

Проверим построенную модель на нормальность. Для этого: Проверим построенную модель на нормальность. Для этого: View > Residual Diagnostics > Histogram-Normality Test если Probability

Слайд 19

Описание слайда:

Строим модель стоимости квадратного метра жилой площади квартиры (модель 2). Для этого удерживая клавишу Ctrl выделяем: price, r1, r2, r3, r4, livsp, kitsp, dopsp, dist, metrdist, walk, bal, brick, floor, tel > правой кнопкой мыши > Open > as Equation.. Строим модель стоимости квадратного метра жилой площади квартиры (модель 2). Для этого удерживая клавишу Ctrl выделяем: price, r1, r2, r3, r4, livsp, kitsp, dopsp, dist, metrdist, walk, bal, brick, floor, tel > правой кнопкой мыши > Open > as Equation..

Слайд 20

Описание слайда:

В открывшемся окне: т.к. мы используем в модели бинарные переменные r1, r2, r3 и r4, то константу (c) нужно убрать из модели; переменную price меняем на price/totsp В открывшемся окне: т.к. мы используем в модели бинарные переменные r1, r2, r3 и r4, то константу (c) нужно убрать из модели; переменную price меняем на price/totsp Все коэффициенты значимы (кроме переменной livsp), т.е. выбрасывать переменные не нужно, модель качественная. Коэффициенты при kitsp и dopsp положительные, что означает, что квадратный метр кухни и комнаты стоит дороже, чем квадратный метр комнаты.

Слайд 21

Описание слайда:

b) Проверим гипотезу, что модели для 1,2,3,4-комнатных квартир различаются между собой. b) Проверим гипотезу, что модели для 1,2,3,4-комнатных квартир различаются между собой.

Слайд 22

Описание слайда:

В открывшемся окне прописываем условия: С(1)=С(2), С(2)=С(3), С(1)=С(3), С(1)=С(4), С(2)=С(4), С(3)=С(4) {C(i),где i – порядковый номер нужного коэффициента в уравнении} В открывшемся окне прописываем условия: С(1)=С(2), С(2)=С(3), С(1)=С(3), С(1)=С(4), С(2)=С(4), С(3)=С(4) {C(i),где i – порядковый номер нужного коэффициента в уравнении} Такие же действия проделываем для модели 2