Загрузка...
Учебная работа № 88709. «Контрольная Эконометрика Вариант 5
Содержание:
«Задача №1
По территориям Южного федерального округа приводятся статистические данные за 2006 год:
Территории федерального округа Оборот розничной торговли, млрд руб., Y Среднегодовая численность занятых в экономике, млн чел., X
1. Республика Адыгея 2,78 0,157
2. Республика Дагестан 9,61 0,758
3. Республика Ингушетия 1,15 0,056
4. Кабардино-Балкарская Республика 6,01 0,287
5. Республика Калмыкия 0,77 0,119
6. Карачаево-Черкесская Республика 2,63 0,138
7. Республика Северная Осетия – Алания 7,31 0,220
8. Краснодарский край 54,63 2,033
9. Ставропольский край 30,42 1,008
10. Астраханская обл. 9,53 0,422
11. Волгоградская обл. 18,58 1,147
12. Ростовская обл. 60,59 1,812
Итого, ? 204,01 8,157
Средняя 17,001 0,6798
Среднее квадратическое отклонение, ? 19,89 0,6550
Дисперсия, D 395,59 0,4290
Задание:
1. Расположите территории по возрастанию фактора X. Сформулируйте рабочую гипотезу о возможной связи Y и X.
2. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о возможной форме и направлении связи.
3. Рассчитайте параметры а1 и а0 парной линейной функции .
4. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции (ryx ) и детерминации (r2yx), проанализируйте их значения.
Надёжность уравнений в целом оцените через F-критерий Фишера для уровня значимости ?=0,05.
6. По уравнению регрессии рассчитайте теоретические значения результата ( ), по ним постройте теоретическую линию регрессии и определите среднюю ошибку аппроксимации — ?’ср., оцените её величину.
7. Рассчитайте прогнозное значение результата , если прогнозное значение фактора ( ) составит1,027 от среднего уровня ( ).
8. Рассчитайте интегральную и предельную ошибки прогноза (для ?=0,05), определите доверительный интервал прогноза (; ), а также диапазон верхней и нижней границ доверительного интервала (),оцените точность выполненного прогноза.
Задача № 2
Изучаются показатели социально-экономического развития экономики территорий Южного федерального округа РФ за 2006 год:
Y – Валовой региональный продукт, млрд руб.;
X1 – Среднегодовая численность занятых в экономике, млнчел.;
X2 – Инвестиции предыдущего,2005 года в основной капитал, млрд руб.;
X3 – Кредиты, предоставленные в предыдущем, 2005 году предприятиям, организациям, банкам и физическим лицам,млрд руб.
Требуется изучить влияние указанных факторов на стоимость валового регионального продукта.
Предварительный анализ исходных данных по 12 территориям выявил одну территорию (Краснодарский край) с аномальными значениями признаков. Эта территория должна быть исключена из дальнейшего анализа. Значения приводимых показателей рассчитаны без учёта указанной аномальной единицы.
При обработке исходных данных получены следующие значения:
А) — линейных коэффициентов парной корреляции,средних и средних квадратических отклонений -?:
n=11.
Y X1 X2 X3
Y 1 0,9348 0,9578 0,7914
X1 0,9348 1 0,8696 0,7764
X2 0,9578 0,8696 1 0,7342
X3 0,7914 0,7764 0,7342 1
Средняя 20,54 0,4995 3,379 0,2762
? 21,85 0,4187 3,232 0,3159
Б) — коэффициентов частной корреляции
Y X1 X2 X3
Y 1 0,6545 0,8211 0,2468
X1 0,6545 1 -0,2352 0,1399
X2 0,8211 -0,2352 1 -0,0976
X3 0,2468 0,1399 -0,0976 1
Задание:
1. По значениям линейных коэффициентов парной и частной корреляции выберите неколлинеарные факторы и рассчитайте для них коэффициенты частной корреляции. Проведите окончательный отбор информативных факторов во множественную регрессионную модель.
2. Выполните расчёт бета коэффициентов (b) и постройте с их помощью уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе. Проанализируйте с помощью бета коэффициентов (b) силу связи каждого фактора с результатом и выявите сильно и слабо влияющие факторы.
3. По значениям b-коэффициентов рассчитайте параметры уравнения в естественной форме (a1, a2 и a0). Проанализируйте их значения. Сравнительную оценку силы связи факторов дайте с помощью общих (средних) коэффициентов эластичности — .
4. Оцените тесноту множественной связи с помощью R и R2, а статистическую значимость уравнения и тесноту выявленной связи — через F-критерий Фишера (для уровня значимости a=0,05).
5. Рассчитайте прогнозное значение результата, предполагая, что прогнозные значения факторов составят 106,7 процента от их среднего уровня.
6. Основные выводы оформите аналитической запиской.
Задача № 3
Для проверки рабочих гипотез (№1 и №2) о связи социально-экономических показателей в регионе используется статистическая информация за 2006 год по территориям Центрального федерального округа.
Y1 – Среднемесячная начисленная заработная плата 1-го занятого в экономике, тыс. руб.;
Y2 – Стоимость валового регионального продукта, млрд руб.;
X1 – Доля занятых в экономике в общей численности населения, %;
X2 — Инвестиции текущего,2006, года в основной капитал, млрд руб.;
X3 — Среднедушевые денежные доходы населения (в месяц), млн руб.
Рабочие гипотезы:
Рабочие гипотезы:
Предварительный анализ исходных данных по 18 территориям выявил наличие трёх территорий (г. Москва, Московская обл., Воронежская обл.) с аномальными значениями признаков. Эти единицы должны быть исключены из дальнейшего анализа. Значения приводимых показателей рассчитаны без учёта указанных аномальных единиц.
При обработке исходных данных получены следующие значения линейных коэффициентов парной корреляции, средних и средних квадратических отклонений -?:
N=15.
Для проверки рабочей гипотезы №1. Для проверки рабочей гипотезы №2.
Y1 X1 X2 Y2 X3
Y1 1 0,6712 0,6745 Y2 1 0,8179 0,6085
X1 0,6712 1 0,3341 0,8179 1 0,5440
X2 0,6745 0,3341 1 X3 0,6085 0,5440 1
Средняя 1,553 44,23 5,600 Средняя 23,77 1,553 1,3246
0,2201 2,1146 2,4666 7,2743 0,2001 0,2123
Задание:
1. Составьте систему уравнений в соответствии с выдвинутыми рабочими гипотезами.
2. Определите вид уравнений и системы.
3. На основе приведённых в условии значений матриц коэффициентов парной корреляции, средних и средних квадратических отклонений:
определите бета коэффициенты (b) и постройте уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе;
дайте сравнительную оценку силы влияния факторов на результат;
рассчитайте параметры a1, a2 и a0 уравнений множественной регрессии в естественной форме;
с помощью коэффициентов парной корреляции и b-коэффициентов рассчитайте для каждого уравнения линейный коэффициент множественной корреляции (R) и детерминации (R2);
оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надёжность выявленных связей.
4. Выводы оформите краткой аналитической запиской.
Задача 4
Предлагается изучить взаимосвязи социально-экономических характеристик региона за период.
среднее число детей в 1-ой семье региона,чел.;
среди населения в возрасте 18-49 лет процент лиц с полным средним образованием, %;
среднемесячная заработная плата 1-го занятого в экономике региона, тыс. руб.;
среди членов семьи средний процент пенсионеров, %;
приходится в среднем кв. м жилой площади на 1-го члена семьи в регионе, кв. м;
инвестиции прошлого года в экономику региона, млрд руб.
Приводится система рабочих гипотез, которые необходимо проверить.
Задание:
1. Используя рабочие гипотезы, постройте систему структурных уравнений и проведите их идентификацию.
2. Укажите, при каких условиях может быть найдено решение каждого из уравнений и системы в целом. Дайте обоснование возможных вариантов подобных решений и аргументируйте выбор оптимального варианта рабочих гипотез.
3. Опишите методы, с помощью которых может быть найдено решение уравнений (косвенный МНК, двухшаговый МНК).
Задача № 5
По территориям Сибирского и Уральского федеральных округов России имеются данные о следующих показателях за 2000 год:
Y1 – стоимость валового регионального продукта, млрд руб.;
Y2 — розничный товарооборот, млрд руб.;
X1 – основные фонды в экономике, млрд руб.;
X2- инвестиции в основной капитал, млрд руб.;
X3- среднедушевые денежные расходы за месяц, тыс. руб
Изучение связи социально-экономических показателей предполагает проверку следующих рабочих гипотез:
Для их проверки выполнена обработка фактических данных и получена следующая система приведённых уравнений:
Задание:
1.Постройте систему структурных уравнений и проведите её идентификацию.
2.Проанализируйте результаты решения приведённых уравнений.
3.Используя результаты построения приведённых уравнений, рассчитайте параметры структурных уравнений (косвенный МНК); проанализируйте результаты.
4.Укажите, каким образом можно применить полученные результаты для прогнозирования эндогенных переменных и
Задача № 6
Число крестьянских(фермерских) хозяйств (на конец года), -Zt , тыс., в 1998-2006 гг. в Российской Федерации характеризуется следующими сведениями:
Годы Zt Годы Zt
1998 182,8 2003 274,3
1999 270,0 2004 270,2
2000 279,2 2005 261,1
2001 280,1 2006 261,7
2002 278,1
Задание:
1. Постройте график фактических уровней динамического ряда -Zt.
2. Рассчитайте параметры равносторонней гиперболы: .
3. Оцените полученные результаты:
• с помощью показателей тесноты связи ( ? и ?2 );
• значимость модели тренда(F-критерий);
• качество модели через корректированную среднюю ошибку аппроксимации , а также через коэффициент автокорреляции отклонений от тренда — .
4. Выполните прогноз до 2008года.
5. Проанализируйте полученные результаты.
Задача № 7
Данные о стоимости экспорта ( ) и импорта ( )Великобритании, млрд $, приводятся за период с 1997 по 2006 г.
В уровнях рядов выявлены линейные тренды:
для экспорта — , а для импорта – .
По указанным трендам произведено выравнивание каждого ряда, то есть рассчитаны теоретические значения их уровней: и
Годы Экспорт ( ) Импорт ( )
1997 185,0 178,8 209,9 197,8
1998 190,0 191,7 221,6 213,6
1999 180,2 204,6 205,4 229,4
2000 204,9 217,5 227,0 245,2
2001 242,0 230,4 263,7 261,0
2002 260,7 243,3 286,0 276,8
2003 281,7 256,2 306,6 292,6
2004 271,8 269,1 314,0 308,4
2005 268,2 282,0 318,0 324,2
2006 281,4 294,9 334,3 340,0
Предварительная обработка исходной информации привела к следующим результатам:
Сt Qt t
Ct 1 0,9795 0,9262
Qt 0,9795 1 0,9651
t 0,9262 0,9651 1
ИТОГО 2365,9 2686,5 55
Средняя 236,6 268,7 5,5
39,89 46,87 2,87
Задание:
1. Для изучения связи рядов рассчитайте отклонения фактических значений каждого ряда от теоретических ( и );
2. Для оценки тесноты связи рассчитайте: а) линейный коэффициент парной корреляции отклонений от линии тренда: ; б)уровней рядов: и в) коэффициент частной корреляции уровней: ; поясните их значения, укажите причины различий значений парных коэффициентов корреляции(пп. «а» и «б») и схожести коэффициентов парной корреляции отклонений и частной корреляции уровней (пп. «а» и «в»).
3. Постройте уравнение множественной регрессии с участием временной составляющей:
4. Проанализируйте полученные результаты.
»
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
1, Цель работы
Цель контрольной работы — демонстрация полученных теоретических знаний и приобретенных практических навыков по эконометрике — как синтезу экономической теории, экономической статистики и математики, в том числе исследование линейных моделей парной (ЛМПР) и множественной регрессии (ЛММР), трендовых моделей, методом наименьших квадратов (МНК),
Для проведения расчетов использовалось приложение к ПЭВМ типа EXCEL,
2, Исследование линейных моделей парной (ЛМПР) и
множественной регрессии (ЛММР) методом наименьших
квадратов (МНК),
2,1 Контрольная задача № 1
2,1,1, Исследуем зависимость производительности труда Y (т/ч) от уровня механизации Х (%),
Исходные данные для 14 однотипных предприятий приводятся в таблице 1:
Таблица 1
xi
32
30
36
40
41
47
56
54
60
55
61
67
69
76
yi
20
24
28
30
31
33
34
37
38
40
41
43
45
48
2,1,2 Матричная форма записи ЛМПР (ЛММР):
Y^ = X* A^ (1), где А^ — вектор-столбец параметров регрессии;
xi1 — предопределенные (объясняющие) переменные, n = 1;
ранг матрицы X = n + 1= 2 < k = 14 (2),
Исходные данные представляют в виде матриц,
( 1 32 ) (20 )
( 1 30) (24 )
( 1 36) (28 )
( 1 40 ) (30 )
(1 41 ) (31 )
( 1 47 ) (33)
X = (1 56) Y = (34 )
(1 54) (37 )
(1 60 ) (38 )
(1 55 ) (40 )
( 1 61 ) (41 )
( 1 67 ) (43)
(1 69 ) (45 )
( 1 76 ) (48 )
Значение параметров А^ = (а0, а1) T и 2 - нам неизвестны и их требуется определить (статистически оценить) методом наименьших квадратов,
Так как матрица Х, по условию, является прямоугольной, а обратную матрицу Х-1 можно рассчитать только для квадратной матрицы, то произведем небольшие преобразования матричного уравнения типаY = X *A, умножив левую и правую части на транспонированную матрицу Х Т,
Получим XT* X * A^ = X T * Y ,
откуда A^ = (XT * X ) -1 *( XT * Y) (3),
где (XT * X ) -1 - обратная матрица,
2,1,2, Решение,
а) Найдем транспонированную матрицу ХТ :
( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 )
XT = ( 32 30 36 40 41 47 56 54 60 55 61 67 69 76 )
в) Находим произведение матриц XT *X :
( 14 724 )
XT * X = ( 724 40134)
г) Находим произведение матриц XT * Y:
( 492 )
XT * Y = ( 26907 )
д) Вычисляем обратную матрицу ( XT * X) -1 :
( 1,064562 -0,0192 )
( XT * X) -1 = (-0,0192 0,000371)
е) Умножаем обратную матрицу ( XT * X) -1 на произведение
матриц (XT *Y) и получаем вектор- столбец A^ = (a 0 , a 1)T :
( 7,0361 )
A^ = ( XT * X) -1 * (XT * Y) = ( 0,543501),
Уравнение парной регрессии имеет следующий вид:
уi^ = 7,0361 + 0,543501* xi1 (4),
уi^ (60) = 7,0361 + 0,543501*60 = 39, 646,
2,1,3 Оценка качества найденных параметров
Для оценки качества параметров A применим коэффициент детерминации R2 , Величина R2 показывает, какая часть (доля) вариации зависимой переменной обусловлена объясняющей переменной, Чем ближе R2 к единице, тем лучше регрессия аппроксимирует экспериментальные данные,
Q = ?(yi - y?)2 (5) - общая сумма квадратов отклонений зависимой переменной от средней; QR = ?(y^i - y?)2 (6) - сумма квадратов, обусловленная регрессией; Qе = ?(yi - y^i)2 (7) - остаточная сумма квадратов, характеризующая влияние неучтенных факторов; Q = QR + Qе (8),
Q = 847,714; QR = 795,453; Qе = 52,261"