IGNOU MECE 1 SOLVED ASSIGNMENT

Included:

MECE 1 2025 2026 - English

MECE-001: ECONOMETRIC METHODS
Tutor Marked Assignment

Course Code: MECE-001
Asst. Code: MECE-001/AST/2025-26
Maximum Marks: 100

Note: Answer all the questions. In case of numerical questions, word limit does not apply.

Note: Answer all the questions. While questions in Section A carry 20 marks each, those in Section B carry
12 marks each.

Section A

1. In the case of a two-variable regression model show that TSS = ESS + RSS. Use appropriate diagram to
explain your result. In this context, define the concept of R-squared and interpret it.

2. a) What is meant by identification problem in a simultaneous equation model?

b) In the following two-equation system check the identification status of both the equations.

Y1 = α1+α2 Y2 + β1Z2 + u1

Y2 = β2 + β3Y1 + β4Z1 + β5Z2 + u2

c) Explain how the first equation in the above model can be estimated.

Section B

3. What is meant by dynamic model? Explain how the following model can be estimated?

yt =α +βxt + γyt-1 + ut

where |γ| < 1 and ut = ρ ut-1 + εt. In the above model εt is the usual stochastic error term with mean zero and
variance σ2 and |ρ| < 1.

4. How do you express the multiple regression model in matrix form? Derive OLS estimator for the parameters of the model. Show that the OLS estimators are Best Linear Unbiased Estimators (BLUE).

5. What are the limitations of the linear probability model (LPM)? Explain how these limitations are taken care of by the probit model.

6. Why is the OLS method inappropriate when a dataset is having autocorrelation problem? Explain how Durbin Watson test is used for detection of autocorrelation. Calculate Durbin-Watson statistic for the dataset given at Question 1 above and interpret the result.

7. Write short notes on the following:

a) Generalised Least Squares model

b) Measurement error in explanatory variable

MECE 1 2025 2026 - Hindi

एनईसी-001: अर्थमितीय विधियाँ
(सत्रीय कार्य)

सत्रीय कार्य कोड: एनईसी-001
अध्ययन कोड: एनईसी-001/एसटी/2025-20
अधिकतम अंक: 100

नोट: सभी प्रश्नों के उत्तर दें। खंड A के प्रत्येक प्रश्न के 20 अंक हैं, जबकि खंड B के प्रत्येक प्रश्न के 12 अंक हैं।

खंड A

1. किसी स्थिर समाश्रयण मॉडल के उदाहरण में दर्शाएँ कि TSS = ESS + RSS होता है। अपने परिणाम की व्याख्या करने के लिए उपयुक्त आरेख का प्रयोग करें। इस संदर्भ में r-वर्ग की अवधारणा को परिभाषित करें और उसकी व्याख्या करें।
2. a) युग्मत समाश्रयण मॉडल में अभिनिर्धारण समस्या से क्या अभिप्राय है?
b) निम्नलिखित द्वि-समीकरण निकाय में दोनों समीकरणों की अभिनिर्धारण प्रवृत्ति की जाँच करें।

Y₁ = α₀ + α₁Y₂ + β₁Z₁ + u₁
Y₂ = β₀ + β₂Y₁ + β₃Z₁ + β₄Z₂ + u₂

c) स्पष्ट कीजिए कि उपर्युक्त मॉडल में प्रथम समीकरण का आकलन कैसे किया जा सकता है।

खंड B

3. परितर्ती मॉडल से क्या अभिप्राय है? व्याख्या कीजिए कि निम्नलिखित मॉडल का आकलन कैसे किया जा सकता है?
Yᵢ = α + βXᵢ + γYᵢ-₁ + uᵢ जहाँ |γ| < 1 और uᵢ = ρuᵢ-₁ + εᵢ है। उपर्युक्त मॉडल में, माध्य शून्य प्रसरण σ² और |ρ| < 1 के साथ εᵢ सामान्य प्रमात्रित त्रुटि पद है।
4. आप बहु समाश्रयण मॉडल को आव्यूह रूप में कैसे व्यक्त करते हैं? इस मॉडल के प्राचलों के लिए OLS आकलक अवकलित कीजिए। दर्शाएँ कि OLS आकलक ही सर्वोत्तम रैखिक अनभिनत
आकलक (BLUE) होते हैं।
5. रैखिक प्रायिकता मॉडल (LPM) की क्या कमियाँ है? व्याख्या कीजिए कि प्रोबिट मॉडल इन कमियों का कैसे ध्यान रखता है।

6.जब किसी डेटासेट में स्वसहसंबंध समस्या हो तो वे विधि अनुपयुक्त क्यों होती है? व्याख्या कीजिए कि स्वसहसंबंध का पता लगाने के लिए डबिन वाटसन परीक्षण का प्रयोग कैसे किया जाता है। ऊपर प्रश्न 1 में दिए गए डेटासेट के लिए डबिन-वाटसन प्रतिदर्श परिकलित कीजिए और परिणाम की व्याख्या कीजिए।

7.निम्नलिखित पर संक्षिप्त टिप्पणियाँ लिखिए -

a) सामान्यीकृत न्यूनतम वर्ग मॉडल
b) व्याख्यात्मक चर में मापन त्रुटि

 

 

 

Q: How will I receive the PDF?
A: Immediately after payment, the download link will appear and be sent to your email.

Q: Is this hand-written or typed?
A: This is a professional typed computer PDF. You can use it as a reference for your handwritten submission.