Задача 6.15 из сборника задач к начальному курсу эконометрики

Решение

Решение
Выведем описательные статистики. Для этого выбираем нужные нам переменные, далее Open as Group - > View -> Descriptive Stats ->Common Sample

Решение
Создадим модель зависимости price от totsq , livsq , kitsq, distc, distm. Как мы видим , качество модели, оставляет желать лучшего.

Решение
Попробуем убрать из модели, на предыдущем слайде наименее значимые переменные.

Решение

Решение
Создадим переменную Object -> Generate Series , затем допишем в открывшемся окне dopsq=totsq-livsq-kitsq

Решение
Теперь посмотрим, как коррелируют между собой параметры. Как мы можем увидеть цена положительно коррелирована со всеми переменными кроме расстояния до центра и расстояния до метро. Это вполне очевидно.

Решение
Построим линейную спецификацию следующим образом. Модель достаточно простая, коэффициенты имеют явную интерпретацию, также она является наиболее подходящей для прогнозирования, также удалось увидеть зав-ть цены квартиры от расстояния до центра .

Решение
Протестируем модель на гетероскедостичность с помощью теста Уайта. Значение статистики равно 48, p-значение равно 0,0037. Гипотеза о гомоскедостичности отвергается. Т. о. цена зависит от следующих величин: livsq, kitsq, 1/distc,dopsq,cat, floor.

Решение