Учебная работа № 86518. «Контрольная Эконометрика. Вариант № 9

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

Учебная работа № 86518. «Контрольная Эконометрика. Вариант № 9

Количество страниц учебной работы: 20
Содержание:
«Вариант 9. 1
Задача 1. 1
Номер семьи 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Реальный доход семьи (т.руб.) 6.0 3 5 6 4 7 7 7 6 4
Реальный расход семьи на продовольственные товары (т.руб.) 3,5 3 2 4 1.8 2,2 6,2 3,3 3.6 2,3
1) Постройте поле корреляции результата и фактора и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2) Оцените параметры уравнений парной линейной регрессии и дайте интерпретацию коэффициента регрессии b. Рассчитайте линейный коэффициент корреляции и поясните его смысл. Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию.
3) На уровне значимости 0,95 оцените статистическую значимость коэффициента регрессии b и коэффициента корреляции. Сделайте выводы.
4) На уровне значимости 0,95 оцените статистическую значимость уравнения регрессии в целом. Сделайте выводы.
5) На уровне значимости 0,05 проверьте гипотезу о гетероскедастичности остатков модели с помощью критерия Спирмена.
6) На уровне значимости 0,05 проверьте предположение об автокорреляции остатков.
7) С вероятностью 0,9 постройте доверительный интервал ожидаемого значения результативного признака, если факторный признак увеличится на 10% от своего среднего значения.

Задача 2. 8
Имеются следующие данные для 10 предприятий некоторой отрасли промышленности:
1. Постройте линейное уравнение множественной регрессии и поясните экономический смысл его параметров
2. Определите парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции, сделайте выводы.
3. Определите коэффициенты эластичности и стандартизованные коэффициенты регрессии. Сделайте выводы.
4. Дайте оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера.

Задача 3. 12
Ниже приводится макроэкономическая модель, характеризующая спрос на продукцию и предложение:
Qt = a0 + a1Рt + u1,
Ct = b0 + b1Рt + u2,
Qt = Ct,
где Qt – спрос на товар в период t; Ct –предложение количества товара в период t; Рt – цена, по которой заключаются сделки; u1, u2 – случайные ошибки.
Проверим с помощью порядкового условия идентификации, идентифицирована ли данная модель.

Задача 4. 14
Имеются следующие данные о количестве зарегистрированных малых предприятий города:
1) Определите коэффициент автокорреляции первого порядка и дайте его интерпретацию
2) Обоснуйте выбор вида уравнения тренда и определите его параметры
3) Дайте прогноз числа зарегистрированных малых предприятий на ближайший следующий год. Постройте доверительный вариант прогноза

Задача 5. 18
Имеется зависимость между уровнем инфляции и вкладами населения в коммерческие банки. Ниже приводятся данные по одному из иностранных коммерческих банков за 9 лет:
Результаты аналитического выравнивания привели к получению следующих уравнений линейных трендов для каждого из рядов: Для временного ряда индекса цен: . Для временного ряда депозитов физических лиц: .
1. Определите коэффициент корреляции между временными рядами индекса реальных цен и депозитами физических лиц: а) по исходным уровням ряда, в) по отклонениям от указанных выше линейных трендов. Сделайте выводы о тесноте связи между временными рядами индекса цен и депозитами физических лиц.
2. Определите параметры уравнения парной линейной регрессии по отклонениям от трендов и дайте интерпретацию коэффициента регрессии. В качестве зависимой переменной используйте депозиты физических лиц.
3. Сделайте вывод о тесноте связи между временными рядами индекса цен и депозитами физических лиц.
»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 86518.  "Контрольная Эконометрика. Вариант № 9
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

    ) от объема товарооборота х (тыс, руб,) обследовал 10 магазинов торгующих одним товаром и получил следующие данные:

    x

    165

    125

    115

    85

    95

    135

    155

    75

    105

    65

    X*=110

    y

    12,6

    9,4

    9,3

    6,2

    7,6

    11,7

    13,2

    5,3

    8,0

    4,5

    1, Построить поле корреляции и сформировать гипотезу о форме связи;
    2, Оценить данную зависимость линейной, степенной и гиперболической регрессией;
    3, Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации;
    4, Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений;
    5, Найти коэффициент эластичности и сделать вывод;
    6, Оценить с помощью критерия Фишера (F) статистическую надежность модели и выбрать лучшее уравнение регрессии;
    7, Для лучшего уравнения сделать дисперсионный анализ и найти доверительный интервал для параметров: a, b, r;
    8, Рассчитать прогнозное значение для x* и определить доверительный интервал прогноза для 0,05;
    9, Аналитическая записка (вывод),

    Поле корреляции

    2) Оценим данную зависимость:
    I, Линейная регрессия


    п/п

    x

    y

    xy

    Ai

    1

    165

    12,6

    2079

    27225

    158,76

    13,5

    -0,9

    0,81

    3,82

    14,59

    7,14

    2

    125

    9,4

    1175

    15625

    88,36

    9,9

    -0,5

    0,25

    0,62

    0,38

    5,31

    3

    115

    9,3

    1069,5

    13225

    86,49

    9,0

    0,3

    0,09

    ,52

    0,27

    3,22

    4

    85

    6,2

    527

    7225

    38,44

    6,5

    -0,2

    0,04

    -2,58

    6,65

    3,22

    5

    95

    7,6

    722

    9025

    57,76

    7,3

    0,3

    0,09

    -1,18

    1,39

    3,94

    6

    135

    11,7

    1579,5

    18225

    136,89

    10,8

    0,9

    0,81

    2,92

    8,52

    7,69

    7

    155

    13,2

    2046

    24025

    174,24

    12,6

    0,6

    0,36

    4,42

    19,53

    4,54

    8

    75

    5,3

    397,5

    5625

    28,09

    5,5

    -0,2

    0,04

    -3,48

    12,11

    3,77

    9

    105

    8,0

    840

    11025

    64

    8,2

    -0,2

    0,04

    -0,78

    0,60

    2,5

    10

    65

    4,5

    292,5

    4225

    20,25

    4,6

    -0,1

    0,01

    -4,28

    18,31

    2,22

    ?

    1120

    87,8

    10728

    135450

    853,28

    87,73

    0

    2,54

    0

    82,35

    43,55

    Сз, зн,

    112

    8,78

    1072,8

    13545

    85,328

    8,773

    0

    0,254

    0

    8,235

    4,355

    Чтобы найти коэффициенты a и b решим систему:
    Отсюда
    a= -1,188
    b= 0,089
    3) Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации:
    По шкале Чаддока коэффициент корреляции показывает весьма высокую тесноту связи,
    4) Оценим с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений:

    Если , то точность полученного уравнения регрессии высока,
    В данном случае , Можно говорить что полученное уравнение регрессии весьма точно,
    5) Найдём коэффициент эластичности:
    В случае линейной функции коэффициент эластичности выглядит так:
    При изменении факторов на 1% результат в среднем изменится на …%
    6) Оценим с помощью критерия Фишера (F) статистическую надежность модели:
    Таблица дисперсионного анализа:

    Источники вариаций

    Число степеней свободы

    Сумма кв-в отклонений

    Дисперсия на 1 степ, свободы

    Fотн,

    Факт,

    Табл,

    Общая

    n-1=9

    82,35

    Объясненная

    1

    78,21

    245

    5,32

    Остаточная

    n-2=8

    2,54

    Отсюда можно сделать вывод, что уравнение регрессии статистически значимо и надёжно,


    п/п

    x

    y

    X

    Y

    YX

    Ai

    1

    165

    12,6

    5,1059

    2,5336

    12,9363

    26,0702

    6,4191

    13,7

    -1,1

    1,21

    14,5924

    8,7302

    2

    125

    9,4

    4,8283

    2,2407

    10,8187

    23,3124

    5,0207

    9,8

    -0,4

    0,16

    0,3844

    4,2553

    3

    115

    9,3

    4,7449

    2,2300

    10,5811

    22,5140

    4,9729

    9,0

    0,3

    0,09

    0,2704

    3,2258

    4

    85

    6,2

    4,4426

    1,8245

    8,1055

    19,7366

    3,3288

    6,3

    -0,1

    0,01

    6,6564

    1,6129

    5

    95

    7,6

    4,5538

    2,0281

    9,2355

    20,7370

    4,1131

    7,2

    0,4

    0,16

    1,3924

    5,2631

    6

    135

    11,7

    4,9052

    2,4595

    12,0643

    24,0609

    6,0491

    10,8

    0,9

    0,81

    8,5264

    7,6923

    7

    155

    13,2

    5,0434

    2,5802

    13,0129

    25,4358

    6,6574

    12,7

    0,5

    0,25

    19,5364

    3,7879

    8

    75

    5,3

    4,3174

    1,6677

    7,2001

    18,6399

    2,7812

    5,4

    -0,1

    0,01

    12,1104

    1,8868

    9

    105

    8,0

    4,6539

    2,0794

    9,6773

    21,6587

    4,3239

    8,0

    0

    0

    0,6084

    0

    10

    65

    4,5

    4,1743

    1,5040

    6,2781

    17,4247

    4,3239

    4,6

    -0,1

    0,01

    18,3184

    2,2222

    ?

    1120

    87,8

    46,7697

    21,1477

    99,9098

    219,5902

    47,9901

    87,5

    0,3

    2,71

    82,396

    38,6765

    Ср, зн,

    112

    8,78

    4,67697

    2,11477

    9,99098

    21,95902

    4,79901

    8,75

    0,03

    0,271

    8,2396

    3,86765

    3) Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации:

    По шкале Чаддока индекс корреляции показывает весьма высокую тесноту связи,
    4) Оценим с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений:
    В данном случае »

    Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика