Учебная работа № 88613. «Контрольная Эконометрика. Вариант 10, задачи 1, 2

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

Учебная работа № 88613. «Контрольная Эконометрика. Вариант 10, задачи 1, 2

Количество страниц учебной работы: 14
Содержание:
«Задача 1. Построение и анализ модель множественной регрессии
По исходным данным требуется:
1. Построить классическую линейную модель множественной регрессии, выполнить экономический анализ основных показателей модели: коэффициентов «чистой» регрессии, индекса корреляции, индекса детерминации, оценить значимость модели в целом (F-критерий Фишера) и отдельных ее параметров (t-статистика Стьюдента).
2. Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Если мультиколлинеарность присутствует — устранить (или ослабить) ее методом пошагового отбора переменных.
3. Построить линейную модель регрессии только со значимыми факторами (на основании выводов, сделанных в п.п. 1 и 2). Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели. Оценить качество построенной модели (индексы корреляции и детерминации, F-критерий Фишера, средняя относительная ошибка аппроксимации). Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, ?- и ?- коэффициентов.
4. Построить и проанализировать линейную модель парной регрессии с наиболее значимым фактором. Сравнить качество моделей, построенных в п.п. 3 и 4.
5. Осуществить прогнозирование (точечный прогноз и доверительный интервал прогноза) среднего значения показателя Y при уровне значимости ? = 0,1 при условии, что прогнозное значения фактора X составит 80% от его максимального значения (для однофакторной модели).
6. Представить графически: фактические и модельные значения, точечный прогноз и доверительный интервал прогноза (для однофакторной модели).
Примечание. Выполнение задач отразить в аналитической записке, приложить компьютерные распечатки расчетов.
Вариант 10.
Изучите зависимость стоимости квартиры от ряда основных факторов.
№ п/п x1 – число комнат в квартире x2 – общая площадь квартиры (м2) x3 – жилая площадь квартиры (м2) x4 – площадь кухни (м2) y — цена квартиры, тыс. долл.
1 2 93,2 49,5 14,0 46,6
2 3 117,0 55,2 25,0 58,5
3 1 42,0 21,0 10,2 24,2
4 2 62,0 35,0 11,0 35,7
5 3 89,0 52,3 11,5 51,2
6 4 132,0 89,6 11,0 75,9
7 1 40,8 19,2 10,1 21,2
8 2 59,2 31,9 11,2 30,8
9 3 65,4 38,9 9,3 34,0
10 2 60,2 36,3 10,9 31,9
11 3 82,2 49,7 13,8 43,6
12 3 98,4 52,3 15,3 52,2
13 3 76,7 44,7 8,0 43,1
14 1 38,7 20 10,2 25,0
15 2 56,4 32,7 10,1 35,2
16 3 76,7 44,7 8,0 40,8
17 1 38,7 20 10,2 18,2
18 1 41,5 20 10,2 20,1
19 2 48,8 28,5 8,0 22,7
20 2 57,4 33,5 10,1 27,6
21 3 76,7 44,7 8,0 36,0
22 1 37 17,5 8,3 17,8
23 2 54 30,5 8,3 25,9
24 3 68 42,5 8,3 32,6
25 1 40,5 16 11,0 19,8
26 2 61 31 11,0 29,9
27 3 80 45,6 11,0 39,2
28 1 52 21,2 11,2 22,4
29 2 78,1 40 11,6 35,2
30 3 91,6 53,8 16,0 41,2

Задача 2. Построение и анализ модели временного ряда
По исходным данным требуется:
1. Проверить наличие аномальных наблюдений.
2. Проверить наличие тренда.
3. Построить линейную модель временного ряда , параметры которой оценить с помощью метода наименьших квадратов.
4. Оценить адекватность модели, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности уровней ряда остатков и соответствия ряда остатков нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия воспользоваться таблицами).
5. Оценить точность модели на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.
6. Осуществить прогноз (точечный прогноз и доверительный интервал) результирующего показателя на следующие два временных шага (доверительный интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности 0,85).
7. Представить графически фактические значения исследуемого показателя, результаты моделирования и прогнозирования
Вариант 10.
Задолженность по кредитам yt (тыс. руб.) на некотором предприятии за последние 12 месяцев составляет следующую последовательность:
Месяц, t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Задолженность yt, тыс. руб. 16,6 25,4 26,0 34,1 44,0 34,0 48,0 45,5 62,8 67,6 76,1 80,0

»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 88613.  "Контрольная Эконометрика. Вариант 10, задачи 1, 2
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.

    Выдержка из похожей работы

    Задание

    a, Постройте доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели: с вероятностью 90%; с вероятностью 99%,

    2, Проанализируйте результаты, полученные в п,1, и поясните причины их различий,

    Решение

    1, ,

    — случайная ошибка параметра линейной регрессии,

    где F — F-критерий Фишера и определяется из соотношения:

    ( и )

    Для коэффициента регрессии в примере 90 %-ые границы составят:

    ( и )

    Для коэффициента регрессии в примере 99 %-ые границы составят:

    При повышении вероятностного критерия снижается точность вычислений,

    Задача 2

    Моделирование прибыли фирмы по уравнению привело к результатам, представленным в таблице:

    Прибыль фирмы, тыс, руб,, y

    фактическая

    расчетная

    1

    10

    11

    2

    12

    11

    3

    15

    17

    4

    17

    15

    5

    18

    20

    6

    11

    11

    7

    13

    14

    8

    19

    16

    регрессия корреляция линейный уравнение

    Задание

    Оцените качество модели, определив ошибку аппроксимации, индекс корреляции и F-критерий Фишера,

    Решение:

    Выполним оценку качества модели по разным критериям:

    Средняя ошибка аппроксимации:

    1

    10

    11

    10

    2

    12

    11

    8,33

    3

    15

    17

    13,33

    4

    17

    15

    11,76

    5

    18

    20

    11,11

    6

    11

    11

    0

    7

    13

    14

    7,69

    8

    19

    16

    15,79

    115

    78,01

    В среднем расчетные значения отклоняются от фактических на 9,753%,

    Рассчитанное значение средней ошибки аппроксимации говорит о предельном качестве модели, так как ошибка аппроксимации в пределах от 7 до 10% свидетельствует о предельном качестве подбора модели к данным,

    Индекс корреляции:

    1

    10

    11

    1

    19,140625

    2

    12

    11

    1

    5,640625

    3

    15

    17

    4

    0,390625

    4

    17

    15

    4

    6,890625

    5

    18

    20

    4

    13,140625

    6

    11

    11

    0

    11,390625

    7

    13

    14

    1

    1,890625

    8

    19

    16

    9

    21,390625

    115

    24

    79,875

    — среднее значение признака

    Индекс корреляции:

    — связь сильная

    F-критерий Фишера

    , из чего следует, что связь между результатом и фактором, описанная моделью, существенна,

    Задача 3

    Изучается зависимость материалоемкости продукции от размера предприятия по 10 однородным заводам,

    Показатель

    Материалоемкость продукции по заводам

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    Потреблено материалов на единицу продукции, кг

    6

    9

    5

    4

    3,7

    3,6

    3,5

    6

    7

    3,5

    Выпуск продукции, тыс, ед,

    100

    200

    300

    400

    500

    600

    700

    150

    120

    250

    Задание

    1, Найдите параметры уравнения ,

    2, Оцените тесноту связи с помощью индекса корреляции,

    3, Охарактеризуйте эластичность изменения материалоемкости продукции,

    4, Сделайте вывод о значимости уравнения регрессии,

    Решение:

    1) Найдём параметры уравнения , Линеаризуем уравнение ,

    Обозначим , Тогда

    № п/п

    Потреблено материалов на единицу продукции, кг,

    Выпуск продукции, тыс, ед,,

    1

    6

    100

    0,01

    0,00010000

    0,06

    2

    9

    200

    0,005

    0,00002500

    0,045

    3

    5

    300

    0,00333

    0,00001111

    0,01666667

    4

    4

    400

    0,0025

    0,00000625

    0,01

    5

    3,7

    500

    0,002

    0,00000400

    0,0074

    6

    3,6

    600

    0,00167

    0,00000278

    0,006

    7

    3,5

    700

    0,00143

    0,00000204

    0,005

    8

    6

    150

    0,00667

    0,00004444

    0,04

    9

    7

    120

    0,00833

    0,00006944

    0,05833333

    10

    3,5

    250

    0,004

    0,00001600

    0,014

    Сумма

    51,3

    0,004493

    0,00002811

    0,2624

    »

    Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика