Эконометрика, 4 задания
| Цена, руб. | 300 |
| Номер работы | 36787 |
| Предмет | Экономика |
| Тип работы | Контрольная |
| Объем, стр. | 19 |
| Оглавление | Контрольные задания по эконометрике Задание 1. По территориям региона приводятся данные за год (X-среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного (в руб.), Y-среднедневная заработная плата (в руб.)). Требуется: 1. Построить поле корреляции результата и фактора и сформулировать гипотезу о форме связи. 2. Рассчитать параметры уравнений линейной, степенной и гиперболической парной регрессии. 3. Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 4. Дать с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом. 5. Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений. 6. Оценить с помощью критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в п.п. 4,5 и дан¬ном пункте, выбрать лучшее уравнение регрессии и дать его обоснование. 7. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличить на 10 % от его среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости α=0,05. 8. Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке. № X Y 1 4,9 212 2 7,6 790 3 4,5 164 4 7,8 854 5 6,8 566 6 7,3 700 7 8,0 922 8 6,9 591 9 7,7 822 10 6,9 591 11 9,4 1495 12 10,3 1967 Задание 2. Имеются следующие данные по 20 регионам Российской Федерации (X1 - объем промышленного производства (в % к предыдущему году), Х2 - среднедушевой денежный доход (в % к предыдущему году), Y - розничный товарооборот (в % к предыдущему году)). Требуется: 1. Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов. 2. Оценить показатели вариации каждого признака и сделать вывод о возможностях применения МНК для их изучения. 3. Дать сравнительную оценку силы связи фактора с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности. 4. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; нулевую гипотезу о значимости уравнения и показателей тесноты связи проверьте с помощью F-критерия. 5. Оценить качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимации. 6. Рассчитать матрицы парных и частных коэффициентов корреляции и на их основе и по t-критерию для коэффициентов регрессии отобрать информативные факторы в модель. Построить модель только с информативными факторами и оценить ее параметры. 7. С помощью частных F-критериев оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора X1, после фактора X2 и фактора X2 после фактора X1. 8. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений. 9. Рассчитать ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости α=0,05. 10. Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке. № Y X1 X2 1 90 83 96 2 98 84 97 3 99 99 82 4 88 94 98 5 81 92 101 6 88 95 103 7 99 91 89 8 97 83 90 9 96 99 105 10 95 86 97 11 100 85 82 12 99 87 91 13 94 97 100 14 84 95 82 15 97 86 87 16 91 80 99 17 92 99 95 18 102 97 104 19 109 85 96 20 100 101 104 Задание 3. Имеются данные об объемах реализации продукции. 1. Обосновать выбор вида уравнения тренда и определить его параметры. 2. Дать прогноз объема реализации продукции на следующий период. 3. Провести тест на отсутствие автокорреляции остатков первого порядка по статистике Дарбина-Уотсона и с помощью коэффициента автокорреляции Андерсона. Период времени 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Объем реали- зации, тыс. шт. 66 120 286 441 810 1130 1301 1974 2317 Задание 4. При ограничениях, указанных в ниже приведенной таблице, оценить следую-щую структурную модель системы одновременных уравнений на идентификацию: (Y1t , Y2t , Y3t - эндогенные переменные, X1t , X2t , X3t , X4t - предопределенные переменные, ε1t , ε2t , ε3t - случайные ошибки для соответствующих уравнений модели, свободные чле¬ны в модели отсутствуют). 1. Проверить для каждого уравнения выполнение необходимого «порядкового» условия идентификации. 2. Проверить для каждого уравнения выполнение необходимого и достаточного «рангового» условия идентификации. 3. Указать, какой из методов (косвенный МНК или двухшаговый МНК) необходим для решения каждого уравнения системы. 4. Сделать общий вывод о модели (точно идентифицируема, сверхидентифицируема, не идентифицируема). 5. По таблице значений переменных оценить коэффициенты структурной формы модели, если это возможно. № Y1 Y2 Y3 X1 X2 X3 X4 1 2 6 10 1 2 1 3 2 3 7 12 2 3 2 4 3 4 8 11 3 1 5 2 4 5 5 15 2 4 3 1 5 6 4 14 3 2 3 3 6 7 9 16 4 2 4 2 7 8 10 18 5 3 4 3 |
| Цена, руб. | 300 |
Заказать работу «Эконометрика, 4 задания»
Отзывы
-
25.04
Спасибо за помощь! Только статистику пришлось немного переделать. Вместе с научным руководителем, о
Марина -
17.04
Рецензия на отлично, спасибо!!!
Марина - 15.04 Михаил