Загрузка...
Учебная работа № 86525. «Контрольная Эконометрика. Вариант № 5
Содержание:
«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 уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, полулогарифмической, обратной, гиперболической парной регрессии.
3. Оценить 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 пп. 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 б=0,05.
8. Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке.
Задача 2. 11
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 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 Фишера.
7. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.
8. Рассчитать ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости 5 % (?=0,05).
9. Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке.
Задание 3. 18
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 каучук, поступивший на рынки Нью-Йорка из всех источников, амер. центы за фунт:
Год Цена Год Цена
1980 21,1 1994 49,6
1981 18 1995 41,8
1982 18,1 1996 41,2
1983 35,1 1997 44,1
1984 39,7 1998 48,8
1985 29,8 1999 48,7
1986 39,5 2000 50,2
1987 41,5 2001 47,6
1988 49,9 2002 46,6
1989 64,2 2003 47,3
1990 73,4 2004 48,9
1991 56,9 2005 56,7
1992 45,3 2006 54,8
1993 56,1 2007 53,5
Литература 22
»
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
Студент: Чмиль А,А,, ФиК, 3 Курс
Краснодар, 2009
По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн,руб,) от объема капиталовложений (X, млн,руб,),
Xi
Yi
33
43
17
27
23
32
17
29
36
45
25
35
39
47
20
32
13
22
12
24
Исходные данные,Табл,1
n
Xi
Yi
Yi*Xi
Xi2
Yi2
Y(xi)
Yi — Y(xi)
(Yi — Y(xi))2
A
1
33
43
1419
1089
1849
42,23428
0,765721183
0,5863289
1,78%
2
17
27
459
289
729
27,69234
-0,692335546
0,4793285
2,56%
3
23
32
736
529
1024
33,14556
-1,145564273
1,3123175
3,58%
4
17
29
493
289
841
27,69234
1,307664454
1,7099863
4,51%
5
36
45
1620
1296
2025
44,96089
0,03910682
0,0015293
0,09%
6
25
35
875
625
1225
34,96331
0,036692818
0,0013464
0,10%
7
39
47
1833
1521
2209
47,68751
-0,687507544
0,4726666
1,46%
8
20
32
640
400
1024
30,41895
1,581050091
2,4997194
4,94%
9
13
22
286
169
484
24,05685
-2,056849728
4,2306308
9,35%
10
12
24
288
144
576
23,14798
0,852021726
0,725941
3,55%
сумма
235
336
8649
6351
11986
336
0,00
12,019795
31,93%
средняя
23,5
33,6
864,9
635,1
1198,6
33,6
0,00
1,2019795
3,19%
д
9,102198
8,345058
—
—
—
—
—
—
—
д2
82,85
69,64
—
—
—
—
—
—
—
Вспомогательная таблица для расчетов параметров линейной регрессии, Табл,2
Задание 1
Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии,
После проведенных расчетов линейная модель имеет вид:
Y = 12,24152 + 0,908871x , коэффициент регрессии составил 0,908871, Экономический смысл параметра регрессии заключается в следующем: с увеличением капиталовложений на 1 единицу выпуск продукции увеличивается на 0,908871 единиц,
Задание 2
Вычислить остатки; найти остаточную сумму квадратов; оценить дисперсию остатков; построить график остатков,
Вычисленные остатки приведены в таблице 2, Остаточная сумма квадратов составила 12,02, Дисперсия остатков составила:
Dост = ((Y- Yср,)2 — (Y(xi) — Yср,)2)/ (n — 2) = 1,502474351,
График остатков, Рис,1
Задание 3
Проверить выполнение предпосылок МНК,
Остатки гомоскедастичны, автокорреляция отсутствует (корреляция остатков и фактора Х равна нулю, рис,1), математическое ожидание остатков равно нулю, остатки нормально распределены,
Корреляция остатков и переменной Х, Рис 2,
Задание 4
Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t — критерия Стьюдента (б = 0,05),
Найдем стандартную ошибку коэффициента регрессии:
mb = (Dост»