Эконометрика (3 задания)
| Цена, руб. | 400 |
| Номер работы | 43101 |
| Предмет | Экономика |
| Тип работы | Контрольная |
| Объем, стр. | 21 |
| Оглавление | Оглавление Задание 1 2 Задание 2 5 Задание 3 11 Основная литература 20 Задание 1 Классическая обобщенная линейная модель множественной регрессии (теоретический вопрос). Задание 2 По территориям региона приводятся данные за 20XX г. Таблица 1 Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., x Среднедушевая заработная плата, руб.,y 1 785 1338 2 808 1485 3 875 1358 4 798 1545 5 1575 1578 6 1065 1958 7 675 1368 8 988 1588 9 738 1528 10 865 1628 11 878 1465 12 1105 1738 1. Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии y ̃=a+bx 2. Оценить тесноту связи зависимой переменной (результативного фактора) с объясняющей переменной с помощью показателей корреляции и детерминации. 3. Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность моделирования. 4. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции. 5. Определить среднюю ошибку аппроксимации. 6. Используя коэффициент эластичности, выполнить количественную оценку влияния объясняющего фактора на результат. 7. Выполнить точечный и интервальный прогноз результативного признака при увеличении объясняющего признака на 25% от его среднего значения (достоверность прогноза 95%). 8. На одном графике отложить исходные данные и теоретическую прямую. 9. Проверить вычисления в MS Excel. (рабочий лист в режиме отображения результатов и в режиме отображения формул) Задание 3 По статистическим данным, описывающим зависимость производительности труда за год в некоторой отрасли производства (переменная Y) от удельного веса рабочих с технической подготовкой (объясняющая переменная X1) и удельного веса механизированных работ (объясняющая переменная X2 ), построить модель множественной линейной регрессии и выполнить статистический анализ построенной модели. Уравнение регрессии: Таблица 3 Номер завода Удельный вес рабочих с технической подготовкой, %, X1 Удельный вес механизированных работ, %, X2 Производительность труда, Y 1 69 92 4300 2 66 91 4150 3 52 75 300 4 51 71 3420 5 54 77 3300 6 59 77 3400 7 58 81 3460 8 66 89 4100 9 62 85 3700 10 59 80 3500 1. Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов. 2. Оценить значимость уравнения в целом, используя значение множественного коэффициента корреляции и общего F-критерия Фишера. 3. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия. 4. Исследовать коллинеарность между факторами. При наличии мультиколлинеарности исключить какой-либо фактор из уравнения регрессии. 5. Построить новое уравнение множественной регрессии, провести все необходимые исследования, аналогичные проведенным выше. 6. На основании результатов п. 5 найти а) средние коэффициенты эластичности фактора y от независимых факторов; б) прогнозное значение результата при значении важнейшей объясняющей переменной, равном максимальному наблюденному значению, увеличенному на 10 %, и при значении второй объясняющей переменной, равном минимальному наблюденному значению, уменьшенному на 15%. в) Интервальное предсказание значения y с надежностью 0,9. Основная литература 1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А.Эконометрика: учебник / под ред. Н.Ш. Кремера. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. 2. Многомерный статистический анализ в экономических задачах: Компьютерное моделирование в SPSS: учебное пособие / под ред. И.В. Орловой. – М.: Вузовский учебник, 2009–2011. 3. Орлова И.В., Половников В.А.Экономико-математические методы и модели: Компьютерное моделирование: учебное пособие. – М.: Вузовский учебник, 2008–2012. 4. Практикум по эконометрике: учебное пособие / под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001–2004. 5. Эконометрика: учебник/под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001–2004. |
| Цена, руб. | 400 |