Эконометрика (задания 1,2,4,5)
| Цена, руб. | 400 |
| Номер работы | 41333 |
| 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 Холодильники. Морозильники Стиральные машины y x Белгородская область 103 93 Брянская область 99 72 Владимирская область 105 90 Воронежская область 102 96 Ивановская область 106 92 Калужская область 106 88 Костромская область 100 85 Курская область 100 78 Липецкая область 113 95 Московская область 106 87 Орловская область 111 93 Рязанская область 106 80 Смоленская область 115 93 Тамбовская область 108 99 Тверская область 102 87 Тульская область 102 93 Ярославская область 110 88 Республика Карелия 106 87 Республика Коми 111 92 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 Холодильники. Морозильники Стиральные машины Электропылесосы у х1 х2 Белгородская область 103 93 77 Брянская область 99 72 64 Владимирская область 105 90 77 Воронежская область 102 96 66 Ивановская область 106 92 71 Калужская область 106 88 81 Костромская область 100 85 58 Курская область 100 78 66 Липецкая область 113 95 73 Московская область 106 87 81 Орловская область 111 93 73 Рязанская область 106 80 65 Смоленская область 115 93 66 Тамбовская область 108 99 74 Тверская область 102 87 64 Тульская область 102 93 79 Ярославская область 110 88 71 Республика Карелия 106 87 68 Республика Коми 111 92 78 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. Макроэкономическая модель экономики России (одна из версий): (функция потребления); (функция инвестиций); (функция денежного рынка); (тождество дохода), где С – потребление; Y – ВВП; I – инвестиции; r – процентная ставка; М – денежная масса; G – государственные расходы; t – текущий период; t–1 – предыдущий период. Текущий период t Реальный ВВП, Y Инвестиции, I 1 1398,5 210,5 2 19005,5 2 670 3 171509,5 271 25 4 610745,2 108 810 5 1524049,0 266 974 6 2145655,5 375 998 7 2741051,2 408 797 8 4757233,7 407 086 9 4757233,7 970 439 10 7063392,8 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 Объем продукции промышленности, R (млн. руб.) Реальный объем чистого экспорта Х (млн. руб.) 1 600 186 2 1300 1847 3 18500 65524 4 129000 169534 5 384000 426735 6 1108000 532239 7 1469000 592332 8 1626000 840596 9 1707000 2090687 10 3150000 3232388 |
| Цена, руб. | 400 |
Заказать работу «Эконометрика (задания 1,2,4,5)»
Отзывы
-
04.12
Получила! Спасибо большое! С меня шампанское для автра к НГ)
Татьяна -
26.11
Большое спасибо ! С уважением , Ирина.
Ирина -
20.11
Виктория, большое вам спасибо! Очень быстро все, даже не ожидала ))
Екатерина