Учебная работа № 86517. «Контрольная Эконометрика. Вариант № 7

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Учебная работа № 86517. «Контрольная Эконометрика. Вариант № 7

Количество страниц учебной работы: 20
Содержание:
«Вариант 7. 1
Задача 1. 1
По данным, взятым из соответствующей таблицы, выполнить следующие действия:
1. Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.
2. Рассчитать параметры уравнения парной регрессии.
3. Оценит тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4. Дать с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
5. Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений.
6. Оценить с помощью F –критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пунктах 4,5 и данном пункте, выбрать лучшее уравнение регрессии и дать его обоснование.
7. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 5% от его среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости ?=0,05.
8. Оценит полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке.

Задача 2. 10
По данным, взятым из соответствующей таблицы, выполнить следующие действия:
1. Построить линейное уравнение множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.
2. Рассчитать частные коэффициенты эластичности.
3. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии
4. Сделать вывод о силе тесноте связи результата и факторов
5. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделать выводы.
6. Дать оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F –критерия.
7. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение факторов составляет 80% от их максимальных значений.
8. Рассчитать ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости5 или 10% (?=0,05; ?=0,10).
9. Оценит полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке.

Задание 3. 17
По данным, взятым из соответствующей таблицы, выполнить следующие действия:
1. Определить коэффициенты автокорреляции разного порядка и выбрать величину лага.
2. Построить авторегрессионную функцию. Определить экономический смысл ее параметров.
3. Рассчитать прогнозные значения на три года вперед.
Представлены сведения об уровне среднегодовых цен на мировых рынках на немытую шерсть из Австрии, амер. центы за килограмм:
Год Цена Год Цена
1980 98,2 1994 282,0
1981 79,7 1995 258,5
1982 117,8 1996 259,5
1983 305,1 1997 343,2
1984 251,9 1998 567,1
1985 182,4 1999 520,9
1986 197,9 2000 446,6
1987 227 2001 307,5
1988 237,8 2002 302,6
1989 259,6 2003 240,4
1990 302,5 2004 323,2
1991 328,5 2005 395,8
1992 306,5 2006 325,7
1993 269,3 2007 358,5
Список литературы 20
»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 86517.  "Контрольная Эконометрика. Вариант № 7
Форма заказа готовой работы

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским

    соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Подтвердите, что Вы не бот

    Выдержка из похожей работы


    2008 г,
    План

    Введение

    I, Основная часть
    Параметрическая идентификация парной линейной эконометрической модели
    Критерий Фишера
    Параметрическая идентификация парной нелинейной регрессии
    Прогнозирование спроса на продукцию предприятия, Использование в MS Excel функции «Тенденция»
    Список литературы

    Введение
    Классификация эконометрических моделей и методов,
    Эконометрика — это наука, лежащая на стыке между статистикой и математикой, она разрабатывает экономические модели для цели параметрической идентификации, прогнозирования (анализа временных рядов),
    Классификация эконометрических моделей и методов,

    Эконометрические модели (ЭМ)

    Эконометрические модели параметрической идентификации

    Эконометрические модели для цели прогнозирования

    Система эконометрических моделей

    (установление параметров (есть ли тренд) (комплексная модели) оценка)
    y=a+b+x y=a+b*t y=a+b1x1-b2x2

    y — зависимая переменная (отклик), прибыль, например, x — независимая переменная (регрессор), какова численность персонала, например, На основании наблюдений оцениваются a и b (определение параметров моделей или регрессионные коэффициенты),

    № п/п

    y

    x

    1

    11

    1

    2

    13

    2

    3

    14

    3

    4

    12

    4

    5

    17

    5

    6

    16,7

    6

    7

    17,8

    7

    На основании наблюдений оценивается a и b (определение параметров моделей или регрессионные коэффициенты),
    Параметрическая идентификация занимается оценкой эконометрических моделей, в которых имеется один или несколько x и один y, Для целей установления влияния одних параметров работы предприятия на другие,
    Если x в первой степени и нет корней, ни степеней, нет 1/x, то модель линейная,
    y=axb — степенная функция;
    y=abx — показательная функция;
    y=a1/x — парабола односторонняя,
    Y -прибыль — линейная модель
    — степенная функция
    x — численность
    Выбираем наиболее надежную модель, После построения по одним и тем же эксперт данным одной линейной и нескольких нелинейных моделей над каждой из полученных моделей производим две проверки,
    1 — на надежность модели или статистическую значимость, Fкр — или критерий Фишера, Табличное F и расчетное F, Если Fp > Fтабл, — то модель статистически значима,
    2 — Отобрав из моделей все значимые модели, среди них находим самую точную, у которой минимальная средняя ошибка аппроксимации,
    Эконометрические модели для прогнозов исследуют поведение одного параметра работы предприятия во времени,
    I, Основная часть
    Параметрическая идентификация парной линейной эконометрической модели
    По семи областям региона известны значения двух признаков за 2007г,

    Район

    Расходы на покупку продовольственных товаров в общих расходах,%, у

    среднедневная заработная плата одного работающего, руб,, х

    1

    68,8

    45,1

    2

    61,2

    59

    3

    59,9

    57,2

    4

    56,7

    61,8

    5

    55

    58,8

    6

    54,3

    47,2

    7

    49,3

    55,2

    №п/п

    Y

    x

    ух

    Х2

    y

    (y — у) 2

    (у — y) 2

    (y-y) /y

    1

    68,80

    45,10

    3102,88

    2034,01

    61,33

    11,8286862

    55,87562

    0,108648

    2

    61, 20

    59,00

    3610,80

    3481,00

    56,46

    2,0326612

    22,46760

    0,077451

    3

    59,90

    57, 20

    3426,28

    3271,84

    57,09

    0,6331612

    7,89610

    0,046912

    4

    56,70

    61,80

    3504,06

    3819,24

    55,48

    5,7874612

    1,48840

    0,021517

    5

    55,00

    58,80

    3234,00

    3457,44

    56,53

    1,8379612

    2,34090

    0,027820

    6

    54,30

    47, 20

    2562,96

    2227,84

    60,59

    7,3131612

    39,56410

    0,115840

    7

    49,30

    55, 20

    2721,36

    3047,04

    57,79

    0,0091612

    72,08010

    0,172210

    Итого

    405, 20

    384,30

    22162,34

    21338,41

    405,27

    29,4422535

    201,7128

    0,570398

    Средн, з

    57,89

    54,90

    3166,05

    3048,34

    57,90

    4, 2060362

    28,81612

    0,081485

    y x yx x2

    Исходные данные x и y могут быть двух типов:
    а) рассматриваем одно предприятие, то наблюдения берутся через равностоящие промежутки времени (1 в квартал);
    б) если каждое наблюдение — это отдельное предприятие, то данные берутся на одну и ту же дату, например, на 01,01,07
    у — расходы на продовольственные товары в процентах; траты, например, на еду,

    b =

    yx-yx

    (Гаусс)

    xІ — (x) І

    х — среднедневная заработная плата, в руб»

    Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика