Данні для самостійної
роботи

В цьому файлі місятться данні, які можна використовувати для всіх тем. Просто перенесіть 
відповідні данні у Ваші програми. Якщо Вам не подобаються данні, то Ви маєте змогу створити їх самі!

1. Функція нагромаджень

\(TextForm\`\(\(		\)\(S\_t = α + β\ Y\_t + \ ϵ\_\(\(\ \)\(t\)\)\ , \ \ 
де\ \ \ \ \ \ S\_t - нагромадження, 
\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ Y\_t - валовий\ \(\(продукт\)\(.\)\)\)\)\)

\(\(S = {0.36, 0.21, 0.08, 0.2, 0.1, 0.12, 0.41, 0.5, 0.43, 0.59, 0.9, 
          0.95, 0.82, 1.04, 1.53, 1.94, 
\ \ 1.75, 1.99};\)\)
\(\(Y = {8.8, 9.4, 10. , 10.6, 11. , 11.9, 12.7, 13.5, 14.3, 15.5, 16.7, 
          17.7, 18.6, 19.7, 21.1, 22.8, 
\ \ 23.9, 25.2};\)\)

2. Функція сукупного споживання харчових продуктів

\(\(	\ \)\(\(ln \((FoodConsumptionPerCapita\_t)\) = β\_0 + \(β\_1\) ln \((FoodPrice\_t)\)\  + \(β\_2\) 
                  ln \((ConsumerIncome\_t)\) + \ ϵ\_\(\(\ \)\(t\)\)\)\(\ \)\(,\)\(\ \ \)\(
\)\(де\ \ \ \ FoodConsumptionPerCapita\_t - \ \ споживання\ продуктів\ на\ душу\ населення\)\(,\)\(
\)\(\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \)\(FoodPrice\_t - \ індекс\ цін\ на\ пролдукти\)\(,\)\(
\)\)\)\(СonsumerIncome\_t\)- \(індекс\ доходів\ на\ душу\ \(\(населення\)\(.\)\)\)

\(\(\(FoodConsumptionPerCapita = {88.9, 88.9, 89.1, 88.7, 88. , 85.9, 
        86. , 87.1, 85.4, 88.5, 88.4, 88.6, 91.7, 93.3, 95.1, 96.7, 96.7, 
        98. , 96.1, 98.1, 99.1, 99.1, 99.8, 101.5, 99.9, 99.1, 101.0, 100.7, 
        100.8, 101. }; 
    FoodPrice = {91.7, 92. , 93.1, 90.9, 82.3, 76.3, 78.3, 84.3, 88.1, 88. , 
        88.4, 83.5, 82.4, 83. , 86.2, 105.3, 102. , 102.4, 105.4, 105. , 
        102.6, 101.9, 100.8, 100. , 99.8, 101.2, 98.8, 98.4, 98.8, 98.4};

    \(ConsumerIncome = {57.7, 59.3, 62. , 56.3, 52.7, 44.4, 43.8, 47.8, 52.1, 
          58. , 59.8, 55.9, 60.3, 64.1, 73.7, 82.1, 83.1, 88.6, 88.3, 89.1, 
          92.1, 91.7, 96.5, 99.8, 99.9, 98.4, 101.8, 101.8, 103.1, 
          105.5};\)\)\(\ \)\)\)

3. Функція безробіття

\(TextForm\`\(\(		\)\(U\_t = β\_0 + \(β\_1\) \((B\_t/
              W\_t)\)\  + \(β\_2\) \((lnQ\_t - 
              lnQStar\_t)\) + \ ϵ\_\(\(\ \)\(t\)\)\ , \ \ 
де\ \ \ \ B\_t\  - \ індекс\ реальної\ допомоги\ по\ безробіттю, 
\ \ \ \ \ \ \ \ \ W\_t - індекс\ реальної\ заробітної\ плати, 
\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ Q\_t - \ реальний\ ВВП, 
\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ QStar\_t\  - \ оцінка\ реального\ ВВП\ за\ трендовою\ \(\(моделлю\)\(.\)\)\)\)\)

\(\(U = {3.9, 17.0, 14.3, 11.7, 10.3, 11.3, 12.5, 9.7, 10.8, 10.4, 16.1, 
          21.3, 22.1, 19.9, 16.7, 15.5, 
13.1, 10.8, 
          12.9};\)\)
\(\(W = {73.8, 70.6, 59.1, 55.5, 56.0, 56.4, 55.8, 56.2, 55.7, 55.8, 
          55.7, 54.9, 54.0, 53.7, 54.3, 
55.0, 56.1, 57.2, 
          58.9};\)\)
\(\(B = {11.30, 16.83, 22.00, 22.00, 23.67, 27.00, 27.00, 27.00, 27.67, 
          28.00, 29.50, 29.54, 27.25, 
27.25, 28.60, 30.30, 32.00, 32.00, 
          32.75};\)\)
\(\(Q = {3426, 3242, 3384, 3514, 3622, 3840, 3656, 3937, 4003, 4097, 
          4082, 3832, 3828, 3899, 4196, 
4365, 4498, 4665, 
          4807};\)\)
\(\(QStar = {3306.87, 3377.41, 3447.95, 3518.49, 3589.04, 3659.58, 
          3730.12, 3800.66, 3871.2, 
\ \ 3941.74, 4012.28, 4082.82, 4153.36, 
          4223.9, 4294.44, 4364.98, 4435.52, 4506.06, \ 
          4576.6};\)\)

4.  Функція Кобба-Дугласа

\(\(\(			\)\(GNP = \(\(b\_0*Capital\^b\_1*
          Labor\^b\_2\)\(+\)\(ϵ\_\(\(\ \)\(t\)\)\)\(\ \)\)\)\)\)

\(\(GNP = {189.8, 172.1, 159.1, 135.6, 132. , 141.8, 153.9, 171.5, 183. , 
          173.2, 188.5, 205.5, 236. , 
\ \ 257.8, 277.5, 291.1, 284.5, 
          274. , 279.9, 297.6, 297.7, 328.9, 351.4, 360.4, 
          378.9, 
\ \ 375.8, 406.7, 416.3, 422.8, 418.4, 445.7, 457.3, 
          466.3, 495.3, 515.5, 544.1, 579.2, 
\ \ 615.6, 631.1};\)\)
\(\(Labor = {173.3, 165.4, 158.2, 141.7, 141.6, 148. , 154.4, 163.5, 
          172. , 161.5, 168.6, 176.5, 192.4, 
\ \ 205.1, 210.1, 208.8, 
          202.1, 213.4, 223.6, 228.2, 221.3, 228.8, 239. , 241.7, 
          245.2, 
\ \ 237.4, 245.9, 251.6, 251.5, 245.1, 254.9, 259.6, 
          258.1, 264.6, 268.5, 275.4, 285.3, 
\ \ 297.4, 305. };\)\)
\(\(Capital = {87.8, 87.8, 84. , 78.3, 76.6, 76. , 77.7, 79.1, 80. , 
          77.6, 81.4, 87. , 96.2, 104.4, 110. , 
\ \ 107.8, 102.1, 97.2, 
          105.9, 113. , 114.9, 124.1, 134.5, 139.7, 147.4, 148.9, 158.6, 
          167.1, 
\ \ 171.9, 173.1, 182.5, 189. , 194.1, 202.3, 205.4, 
          215.9, 225. , 236.2, 247.9};\)\)

5. Функція нагромаджень (див. 1)

\(\(S = {0.36, 0.21, 0.08, 0.2, 0.1, 0.12, 0.41, 0.5, 0.43, 0.59, 0.9, 
          0.95, 0.82, 1.04, 1.53, 1.94, 
\ \ 1.75, 1.99};\)\)
\(\(Y = {8.8, 9.4, 10. , 10.6, 11. , 11.9, 12.7, 13.5, 14.3, 15.5, 16.7, 
          17.7, 18.6, 19.7, 21.1, 22.8, 
\ \ 23.9, 25.2};\)\)

6. Перевірте модель на наявність гетероскедастичності

\(\(y = {110.343, 116.04, 123.216, 130.047, 129.122, 130.712, 130.896, 
          132.445, 136.833, 
\ \ 139.13, 133.274, 132.809, 139.543, 137.961, 
          141.467, 142.672, 146.403, 149.354, 
\ \ 158.432, 
          164.434};\)\)
\(\(x = {98.752, 101.347, 104.528, 110.744, 110.007, 110.607, 111.88, 
          113.298, 113.532, 115.91, 
\ \ 114.488, 115.464, 120.266, 116.452, 
          118.942, 118.058, 123.511, 127.144, 
          135.485, 
\ \ 140.97};\)\)

7. Побудуйте поліноміальну регресію

x1 = {313, 278, 245, 214, 185, 158, 133, 110, 89, 70, 53, 38, 25, 14, 
          5, -2, -7, -10, -11, -10, -7, -2, 5, 
          14, 25, 38, 53, 70, 89, 110, 133, 158, 185, 214, 245, 278, 313, 
          350, 389, 430};
x2 = {73.866, 77. , 80.134, 84.134, 89. , 93.866, 97.866, 101. , 
          104.13, 108.13, 113. , 117.87, 121.87, 125. , 128.13, 132.13, 
          137. , 141.87, 145.87, 149. , 152.13, 156.13, 161. , 165.87, 
          169.87, 173. , 176.13, 180.13, 185. , 189.87, 193.87, 197. , 
          200.13, 204.13, 209. , 213.87, 217.87, 221. , 224.13, 228.13, 
          233. };
y = {15.8553, 15.904, 15.9648, 16.0369, 16.1075, 16.1649, 16.2099, 
          16.2544, 16.3098, 16.3754, 12.7123, 13.1695, 13.2271, 13.295, 
          13.399, 13.5354, 13.6726, 13.783, 13.8676, 13.9521, 14.0599, 
          14.1883, 14.3122, 14.4108, 14.4859, 14.5595, 14.6513, 14.7596, 
          14.8642, 14.9476, 15.0114, 15.074, 15.1521, 15.2444, 15.3341, 
          15.406, 15.4614, 15.516, 15.5841, 15.6649};