Эконометрика (4 задания)
| Цена, руб. | 300 |
| Номер работы | 36654 |
| Предмет | Экономика |
| Тип работы | Контрольная |
| Объем, стр. | 19 |
| Оглавление | ЗАДАНИЕ № 1 Задание. Используя данные таблицы 1. 1. Построить графическое поле корреляции (вариант 1 выбирает 1 и 2 столбец данных, 2 вариант 2 и 3 столбец и далее). 2. Рассчитать параметры и нанести на поле корреляции уравнения линейной регрессии и полиномиальной функции. 3. Теоретически вычислить линейный коэффициент парной корреляции. 4. Проверить значимость рассчитанного коэффициента парной корреляции и коэффициентов уравнений регрессий. 5. Построить доверительный интервал для линейного коэффициента парной корреляции. 6. Проверить значимость уравнений регрессии. 7. Определить лучшее уравнение регрессии на основе средней ошибки аппроксимации, коэффициентов корреляции, оценки уровня значимости. 8. Провести интерпретацию полученных уравнений регрессии. Области и республики Магнитофоны, плееры Музыкальные центры y x Белгородская область 65 10 Брянская область 47 5 Владимирская область 61 10 Воронежская область 44 13 Ивановская область 47 9 Калужская область 61 14 Костромская область 45 12 Курская область 47 15 Липецкая область 58 13 Московская область 57 27 Орловская область 69 8 Рязанская область 46 8 Смоленская область 55 24 Тамбовская область 59 8 Тверская область 52 8 Тульская область 58 15 Ярославская область 47 12 Республика Карелия 65 16 Республика Коми 59 23 ЗАДАНИЕ№ 2 Задание: на основании исходных данных, приведенных в таблице 1 (вариант 1 выбирает 1, 2 и 3 столбец данных, 2 вариант 2, 3 и 4 столбец и далее) необходимо: 1. Построить матрицу парных коэффициентов корреляции, проверить наличие мультиколлинеарности и отобрать неколлинеарные факторы для уравнения регрессии. 2. Рассчитать коэффициенты и построить уравнение линейной регрессии. 3. Рассчитать коэффициент множественной корреляции. 4. Проверить значимость уравнения множественной регрессии для уровней значимости 0,05 и 0,01. 5. Составить частные уравнения регрессии. 6. Интерпретировать уравнение множественной регрессии на основании средних частных коэффициентов эластичности. 7. Рассчитать стандартизированные коэффициенты уравнения множественной регрессии и построить уравнение линейной регрессии в стандартизированном виде. 8. Оценить информативность факторов уравнения линейной регрессии в стандартизированном виде. 9. Рассчитать частные коэффициенты корреляции и оценить их значимость при уровнях значимости 0,05 и 0,01. 10. Произвести оценку информативности факторов по частным коэффициентам корреляции. 11. Составить уравнение регрессии методом исключения с учетом только информативных факторов. 12. Провести проверку гипотезы о гомоскедастичности ряда остатков с уровнем значимости 0,05 и 0,01. Области и республики Магнитофоны, плееры Музыкальные центры Персональные компьютеры у х1 х2 Белгородская область 65 10 1 Брянская область 47 5 2 Владимирская область 61 10 2 Воронежская область 44 13 2 Ивановская область 47 9 1 Калужская область 61 14 6 Костромская область 45 12 1 Курская область 47 15 3 Липецкая область 58 13 2 Московская область 57 27 14 Орловская область 69 8 6 Рязанская область 46 8 3 Смоленская область 55 24 6 Тамбовская область 59 8 1 Тверская область 52 8 4 Тульская область 58 15 5 Ярославская область 47 12 4 Республика Карелия 65 16 9 Республика Коми 59 23 5 ЗАДАНИЕ № 4 Необходимо: 1) Для имеющихся уравнений назвать эндогенные и экзогенные переменные; 2) определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели, используя необходимое и достаточное условия идентификации 3) выбрать метод оценки параметров эконометрической модели; 4) составить приведенную форму эконометрической модели; 5) рассчитать коэффициенты приведенной формы эконометрической модели; 6) рассчитать коэффициенты структурной формы модели; 7) оценить значимость уравнений и соответствующих коэффициентов. Для составления форм приведенных уравнений и расчета коэффициентов структурных уравнений может быть использована надстройка «Анализ данных» табличного процессора Excel: 1. для вызова модуля нахождения уравнения регрессии нужно вызвать пункты меню: Сервис – Анализ данных – Регрессия. 2. далее указываются ячейки, содержащие исходные данные y и x. 3. при отсутствии свободного члена в уравнении регрессии необходимо установить флажок «Константа–ноль». Расчетные значения коэффициентов линейного уравнения регрессии (a, bi) принимаются по столбцу «Коэффициенты» таблицы результатов регрессии. Одна из версий модифицированной модели Кейнса имеет вид ; ; , где С – расходы на потребление; Y – доход; I – инвестиции; G – государственные расходы; t – текущий период; t-1 предыдущий период. Текущий период t Инвестиции, I 1 210,5 2 2 670 3 271 25 4 108 810 5 266 974 6 375 998 7 408 797 8 407 086 9 970 439 10 1 165 181 ЗАДАНИЕ № 5 Задание. На основании данных табл. 18 для соответствующего варианта: 1. Построить уравнение авторегрессии. 2. Проверить значимость уравнения регрессии и отдельных коэффициентов. 3. Проверить наличие автокорреляции в остатках. 4. Построить уравнение авторегрессии с учетом фактора времени 5. Проверить значимость уравнения регрессии и коэффициента при t и оценить целесообразность включения в модель фактора времени. Текущий период, t ВВП, Y (млн. руб.) Денежная масса М (млн. руб.) 1 1398,5 0,12 2 19005,5 0,95 3 171509,5 9,20 4 610745,2 33,20 5 152414,9 98,70 6 2145655,5 220,80 7 2478594, 288,30 8 2741051,2 374,10 9 4757233,7 448,30 10 7063392,8 704,70 |
| Цена, руб. | 300 |