Эконометрика (3 задания, лабораторная работа)
| Цена, руб. | 400 |
| Номер работы | 41324 |
| 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 Персональные компьютеры Холодильники. Морозильники у х Белгородская область 1 103 Брянская область 2 99 Владимирская область 2 105 Воронежская область 2 102 Ивановская область 1 106 Калужская область 6 106 Костромская область 1 100 Курская область 3 100 Липецкая область 2 113 Московская область 14 106 Орловская область 6 111 Рязанская область 3 106 Смоленская область 6 115 Тамбовская область 1 108 Тверская область 4 102 Тульская область 5 102 Ярославская область 4 110 Республика Карелия 9 106 Республика Коми 5 111 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. Персональные компьютеры Холодильники. Морозильники Стиральные машины у х1 х2 1 103 93 2 99 72 2 105 90 2 102 96 1 106 92 6 106 88 1 100 85 3 100 78 2 113 95 14 106 87 6 111 93 3 106 80 6 115 93 1 108 99 4 102 87 5 102 93 4 110 88 9 106 87 5 111 92 ЗАДАНИЕ№ 4 По заданным исходным данным для заданной модели (в соответствии с вариантом): 1) выделить эндогенные и экзогенные переменные; 2) применив необходимое и достаточное условие идентификации, определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели; 3) определить метод оценки параметров модели; 4) записать приведенную форму модели; 5) определить коэффициенты приведенной формы модели; 6) определить коэффициенты структурной формы модели; 7) проверить значимость полученных уравнений и их коэффициентов. Конъюнктурная модель имеет вид: где С – расходы на потребление; Y –ВВП; I – инвестиции; r – процентная ставка; M – денежная масса; G – государственные расходы; t – текущий период; t-1 – предыдущий период. Текущий период Процентная ставка ВВП Денежная масса Расходы на потребление Государственные расходы Внутренние инвестиции 1 10,01 1398,5 0,12 450 348 211 2 6,25 19005,5 0,95 7500 5970 2670 3 6,00 171509,2 9,20 40600 57674 27125 4 7,14 610745,2 33,20 124000 230385 108810 5 8,83 152404,9 98,70 310000 486112 266974 6 8,27 2145655,5 220,80 260000 652700 375998 7 8,44 2,478594,1 288,30 390000 839000 408797 8 8,35 2741051,2 374,10 490000 842100 407086 9 7,99 4757233,7 448,30 990000 1258000 970439 10 7,83 7063392,8 704,70 1650000 1960100 1165181 Лабораторная работа № 6 Задание. На основании данных табл. П2 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 Денежная масса, Х Объем продукции промышленности, Y 1 0,12 600 2 0,95 1300 3 9,20 18500 4 33,20 129000 5 98,70 384000 6 220,80 1108000 7 288,30 1469000 8 374,10 1626000 9 448,30 1707000 10 704,70 3150000 |
| Цена, руб. | 400 |