Эконометрика 5 вариант
Цена, руб. | 400 |
Номер работы | 6983 |
Предмет | Математика |
Тип работы | Контрольная |
Объем, стр. | 9 |
Оглавление | Часть№ 1 «Корреляционный анализ» По данным 9 машиностроительных предприятий построена матрица R парных коэффициентов корреляции. Требуется с помощью корреляционного анализа исследовать взаимосвязь между следующими показателями: X1- рентабельность (%); X2 – премии и вознаграждения на одного работника (млн. руб.); X3-фондоотдача. 1. При  = 0,05 проверьте значимость всех парных коэффициентов корреляции. 2. По корреляционной матрице R рассчитайте частный коэффициент корреляции , при  = 0,05 проверьте его значимость. 3. По корреляционной матрице R рассчитайте множественный коэффициент корреляции , при  = 0,05 проверьте его значимость. X1 X2 X3 X1 1 X2 0,7122 1 X3 0,4082 -0,1470 1 Часть№2 « Регрессионный анализ» По данным, включающим 20 наблюдений (20 стран), построены уравнения регрессии. В этих уравнениях зависимой переменной является социально значимый признак Y. В качестве объясняющих переменных использованы признаки в различных комбинациях. Для каждого уравнения рассчитано значение коэффициента детерминации (R2), значение F-статистики. Под коэффициентами приведены значения их выборочных средних квадратических отклонений. 1. Используя таблицу распределения Фишера-Снедекора, проверьте на уровне значимости  = 0,05 значимость уравнения регрессии в целом. 2. Рассчитайте значения t-статистик всех коэффициентов, используя значения выборочных средних квадратических отклонений, приведенных под каждым из коэффициентов. Перепишите уравнения регрессии, указывая под коэффициентами значения t-статистик. По таблице распределения Стьюдента определите tкр - критическое значение t-статистики для каждого из уравнений на уровне значимости =0,05. Проверьте значимость коэффициентов уравнения регрессии. 3. Сделайте вывод о «пригодности» уравнения регрессии для исследования признака Y. = 80,165 - 0,100x3 - 0,020x4 - 0,345x5 + 0,340x6 + 1,346x9; R2 = 0,500; F = 1,601; (0,047) (0,151) (1,766) (0,240) (4,528) Под значениями коэффициентов приведены значения их средних квадратических отклонений. Тест№1 1.Парный коэффициент корреляции r12=0,6, признак х3 завышает связь между х1 и х2. Частный коэффициент корреляции может принять значение: а) 0,8; б) 0,5; в) -0,6; г)-0,8; 2.Множественный коэффициент корреляции может быть равен: а) 1,2; б) -1; в) -0,5; г) 0,4. 3.Коэффициент детерминации может принимать значение: а) 1,2; б) -1; в) -0,5; г) 0,4. 4.Известно, что при фиксированном значении х3 между величинами х1 и х2 существует положительная взаимосвязь. Частный коэффициент корреляции r12/3 может быть равен: а) -0,8; б) 0; в) 1,3; г) 0,4. 5. Признак х3 усиливает связь между х1 и х2. Частный коэффициент корреляции r12/3 = -0,45. Парный коэффициент корреляции может принять значение: а) -0,8; б) -1,8; в) 1,3; г) -0,3. Тест№2 1. Множественный коэффициент корреляции r1/23=0,8. Влиянием признаков х2 и х3 объясняется следующий процент дисперсии х1: а) 64; б) 80; в) 20; г) 36. 2.Множественный коэффициент корреляции r1/23=0,8. Влиянием неучтенных в модели факторов объясняется следующий процент дисперсии х1: а) 64; б) 80; в) 20; г) 36. 3.Парный коэффициент корреляции значим при α = 0,05. Можно утверждать, что он также значим при следующих α: а) 0,1; б) 0,01; в) 0,02; г) 0,001. 4. Парный коэффициент корреляции r12 = 0,3, частный коэффициент корреляции r12/3 = 0,7. Можно утверждать, что: а) х3 усиливает связь между х1 и х2; б) х3 ослабляет связь между х1 и х2; в) х3 ослабляет связь между х1 и х2 и меняет ее направление; г) х3 усиливает связь между х1 и х2 и меняет ее направление. 5.При проверке значимости парных и частных коэффициентов корреляции используется распределение: а) Пирсона; б) Стьюдента; в) Нормальное; г) Фишера-Снедекора. Тест№3 1.В методе наименьших квадратов минимизируется: а) ; б) ; в) ; г) 2.Уравнению регрессии соответствует множественный коэффициент корреляции ry/12 = 0,84. Доля вариации результативного показателя, объясняемая влиянием х1 и х2 составляет (%): а) 70,6; б) 16; в) 84; г) 29,4 3.Уравнению регрессии соответствует множественный коэффициент корреляции ry/12 = 0,84. Доля вариации результативного показателя, объясняемая влиянием случайных, не включенных в модель факторов, составляет (%): а) 70,6; б) 16; в) 84; г) 29,4 4.Множественное линейное уравнение регрессии признано значимым при α = 0,05. Можно утверждать, что уравнение также значимо при следующих α: а) 0,1; б) 0,01; в) 0,02; г) 0,001. 5.Получена модель , где у - потребление говядины, х2 – стоимость 1 фунта говядины, х3 – стоимость 1 фунта свинины, х4 – стоимость 1 фунта цыплят. При увеличении стоимости говядины на 1% при неизменной стоимости х3 и х4 потребление говядины в среднем снизится на (%): а) 0,63; б) 0,345; в) 11,08; г) 0,8. Тест№4 1. Для проверки значимости множественного линейного регрессионного уравнения используется распределение: а) нормальное; б) Пирсона; в) Фишера-Снедекора; г) Стьюдента. 2. По данным n=20 предприятий получено уравнение регрессии . Среднеквадратические отклонения коэффициентов регрессии и . При α = 0,05 можно утверждать, что: а) значим коэффициент θ1; б) значим коэффициент θ2; в) значимы коэффициенты θ1 и θ; г) незначимы коэффициенты θ1 и θ2. 3. Для временного ряда остатков ei (i=1,2, … ,18) Значение статистики Дарбина-Уотсона для ряда остатков равно: а) 1,9; б) 0,53; в) 2,92; г) 3,9. 4. МНК позволяет определить коэффициенты множественного линейного уравнения регрессии с помощью выражения , где матрица имеет размерность: а) [2 х 2]; б) [к х к]; в) [(к+1) х (к+1)]; г) [к х n]. 5. Получено значимое уравнение регрессии Среднеквадратическое отклонение оценки коэффициента θ2 ( ) равно: а) 0,42; б) 3,45; в) 0,15; г)8. Список использованной литературы: 1. Эконометрика: учебник / И.И. Елисеева [и др.]. – 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 576 с. 2. Практикум по эконометрике: учеб. пособие / И.И. Елисеева [и др.]. – 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 344 с. 3. Кремер Н.Ш. Эконометрика: учеб. для вузов. / Путко Б.А.; Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ, 2005 Гриф МО РФ Тихомиров, Н.П. Эконометрика: учебник / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. Дорохина – М.: Изд-во «Экзамен», 2003. – 512 с. 4. Дорохина, Е.Ю. Сборник задач по эконометрике: учебное пособие / Е.Ю. Дорохина, Л.Ф. Преснякова, Н.П. Тихомиров. – М.: Изд-во «Экзамен», 2003. – 224 с. 5. Кремер, Н.Ш. Эконометрика: учебник для вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.–311 с. 7. Магнус, Я.Р. Эконометрика. Начальный курс: учеб. – 4-е изд. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. – М.: Дело, 2006.-500 с. 8. Доугерти, К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 2006.-402 с. 9. Бородич, С.А. Эконометрика: учебное пособие. – Мн.: Новое знание, 2006. – 408 с. 10. Катышев, П.К. Сборник задач к начальному курсу эконометрики / П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. – М.: Дело, 1999.-408 с. 11. Лабызнова, Г.Г. Эконометрика [Текст]: контр. задания для студентов дневной и безотрывной форм обучения специальности 080500 «Финансы и кредит»/ Г.Г. Лабызнова.– Ухта: УГТУ, 2008. – 33 с. |
Цена, руб. | 400 |
Заказать работу «Эконометрика 5 вариант»
Отзывы
-
20.11
Виктория, большое вам спасибо! Очень быстро все, даже не ожидала ))
Екатерина -
11.11
Сергей, большое Вам спасибо, защитила на отлично! Сказали, хорошая работа. Этого бы не было без Ваше
Наталья -
01.11
Это все благодаря вам. Я уже по вашим материалам тут все изучаю. Спасибо огромное вам и автору! Гос
Оксана