Учебная работа № 74988. «Контрольная Эконометрика 63
Содержание:
Задание №1.
По данным, представленным в таблице, изучается зависимость чистой прибыли предприятия Y (млрд. долл.) от следующих переменных: X1- обо-рот капитала,. млрд. долл.; X2 — численность служащих, тыс. чел.; X3 — ры-ночная капитализация компании, млрд. долл.
№ п/п Y Х1 X2 X3
1 0,9 31,3 43 40,9
2 1,7 13,4 64,7 40,5
3 0,7 4,5 24 38,9
4 1,7 10 50,2 38,5
5 2,6 20 106 37,3
6 1,3 15 96,6 26,5
7 4,1 137,1 347 37
8 1,6 17,9 85,6 36,8
9 6,9 165,4 745 36,3
10 0,4 2 4,1 35,3
11 1,3 6,8 26,8 35,3
12 1,9 27,1 42,7 35
13 1,9 13,4 61,8 26,2
14 1,4 9,8 212 33,1
15 0,4 19,5 105 32,7
16 0,8 6,8 33,5 32,1
17 1,8 27 142 30,5
18 0,9 12,4 96 29,8
19 1,1 17,7 140 25,4
20 1,9 12,7 59,3 29,3
21 0,9 21,4 131 29,2
22 1,3 13,5 70,7 29,2
23 2 13,4 65,4 29,1
24 0,6 4,2 23,1 27,9
25 0,7 15,5 80,8 27,2
Необходимо:
1. Для заданного набора данных построить линейную модель множест-венной регрессии. Оценить точность и адекватность построенного уравнения регрессии.
2. Выделить значимые и незначимые факторы в модели. Построить уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Дать экономическую интерпретацию параметров модели.
3. Для полученной модели проверить выполнение условия гомоскеда-стичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта.
4. Проверить полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона.
5. Проверить, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 15 и осталь-ным 10 наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по X?
Задание № 2.
Производственная функция Кобба-Дугласа характеризуется следующим уравнением:
lgY = -0,15 + 0,35lgK + 0,72lgL + ε , R2 = 0,97.
(0,43) (0,06) (0,15) F = 254,9
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии.
Задание:
1. Оцените значимость коэффициентов модели по t-критерию Стью-дента и сделайте вывод о целесообразности включения факторов в модель.
2. Запишите уравнение в степенной форме и дайте интерпретацию па-раметров.
3. Что можно сказать об эффекте от масштаба производства.
Задание № 3.
Структурная форма модели имеет вид:
Известно, что приведенная форма имеет вид:
Задание:
1. Выберите метод определения структурных коэффициентов модели. Выбор обоснуйте.
2. Определите возможные структурные коэффициенты на основе приведенной формы модели.
Список использованной литературы:
1. Орлова И.В., «Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде EXCEL. Практикум: Учебное пособие для вузов», – М.: Финстатинформ, 2005.
2. «Практикум по эконометрике: Учеб.пособие», И.И. Елисеева, С.В, Курышева, Н.М. Гордиенко и др.; под ред. И.И. Елисеевой, – М.: Финансы и статистика, 2007;
3. «Эконометрика: Учебник», под ред. И.И, Елисеевой, – М.: Финансы и статистика, 2008;
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
отклонении величины соответствующего фактора от его средней величины на 1%
(% как относительная величина) и при отвлечении от сопутствующего
отклонения другого фактора входящего в уравнение множественной регрессии,
цена акции отклонится от своего среднего значения на 0,403% при действии
фактора [pic] (доходность капитала) и на 1,188% при действии фактора
[pic](уровень дивидендов),Таким образом сила влияния фактора [pic] на результат (цену акции)
больше, чем фактора [pic], а сами факторы действуют в одном и том же
положительном направлениии,Количественно фактор [pic] приблизительно в три раза сильнее влияет
на результат чем фактор [pic],([pic]) Анализ уравнения регрессии по стандартизованным коэффициентам [pic]
показывает, что второй фактор влияет сильнее на результат, чем фактор [pic]
([pic]), т.е,при учете вариации факторов их влияние более точно.6,Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции,Парные коэффициенты корреляции определяются по формулам:Частные коэффициенты корреляции определяются по ф-ле: Множественный коэффициент корреляции определяется по формуле:Матрица парных коэффициентов корреляции
[pic] Из таблицы видно, что в соответствии со шкалой Чеддока связь между
[pic]и [pic] можно оценить как слабую, между [pic]и [pic]- как высокую,
между [pic] и [pic] связь практически отсутствует,Таким образом, по построенной модели можно сделать вывод об
отсутствии в ней мультиколлениарности факторов,Частные коэффициенты корреляции рассчитывались как оценки вклада во
множественной коэффициент корреляции каждого из факторов ([pic] и [pic]).
Они характеризуют связи между результативными признаками (ценой акции) и
соответствующим фактором x приПричина различий между значениями частных и парных коэффициентов корреляции
состоит в том, что частный коэффициент отражает долю вариации
результативного прихнака (цены акции), дополнительно объясняемой при
включении фактора [pic] (или [pic]) после другого фактора [pic] (или [pic])
в уравнение регрессии, не объяснимой ранее включенным фактором [pic](или
[pic]).6.————————
[pic][pic][pic][pic][pic][pic] [pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic][pic]
»