Учебная работа № 85339. «Контрольная Эконометрика вариант 9

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

Учебная работа № 85339. «Контрольная Эконометрика вариант 9

Количество страниц учебной работы: 23
Содержание:
«Задание №1

На основе данных, приведенных в Приложении 1 и соответствующих Вашему варианту (таблица 2), требуется:
1. Рассчитать коэффициент линейной парной корреляции и построить уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Один из признаков, соответствующих Вашему варианту, будет играть роль факторного (х), другой – результативного (y). Причинно-следственные связи между признаками установить самим на основе экономического анализа. Пояснить смысл параметров уравнения.
2. Определить теоретический коэффициент детерминации и остаточную (необъясненную уравнением регрессии) дисперсию. Сделать вывод.
3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом на пятипроцентном уровне с помощью F-критерия Фишера. Сделать вывод.
4. Выполнить прогноз ожидаемого значения признака-результата y при прогнозном значении признака-фактора х, составляющим 105% от среднего уровня х. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал с вероятностью 0,95
Задание №2

На основе данных, приведенных в Приложении и соответствующих Вашему варианту (таблица 2), требуется:
1. Построить уравнение множественной регрессии. При этом признак-результат и один из факторов остаются теми же, что и в первом задании. Выберите дополнительно еще один фактор из приложения 1 (границы наблюдения должны совпадать с границами наблюдения признака-результата, соответствующего Вашему варианту). При выборе фактора нужно руководствоваться его экономическим содержанием или другими подходами. Пояснить смысл параметров уравнения.
2. Рассчитать частные коэффициенты эластичности. Сделать вывод.
3. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии (-коэффициенты). Сделать вывод.
4. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделать выводы.
5. Оценить значимость параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента, а также значимость уравнения регрессии в целом с помощью общего F-критерия Фишера. Предложить окончательную модель (уравнение регрессии). Сделать выводы.
Задание №3

На основе данных, приведенных в таблице 3 и соответствующих Вашему варианту (таблица 4) провести идентификацию модели и описать процедуру оценивания параметров уравнений структурной формы модели.
Пусть имеется система:

Требуется составить приведенную форму модели, проверить каждое уравнение структурной модели на идентификацию, и предложить способ оценки параметров структурной формы модели.
»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 85339.  "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.


Введите символы с изображения:

captcha

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 »