Эконометрика вариант 3
| Цена, руб. | 400 |
| Номер работы | 852 |
| Предмет | Экономика |
| 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 0,8497 1 X3 0,3480 0,0637 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. = 76,316 - 0,251x1 + 0,033x3 + 0,631x6 + 0,445x7 - 2,995x9; R2 = 0,957; F = 67,018; (0,023) (0,030) (0,373) (0,215) (1,356) 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 / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с. 2. Практикум по эконометрике: Учебн. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 192 с. 3. Эконометрика: Учебно-методическое пособие / Шалабанов А.К., Роганов Д.А. – Казань: ТИСБИ, 2002. – 56 с. 4. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1999. – 402 с. 5. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 311 с. 6. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. – М.: Дело, 2001. – 400 с. 7. Катышев П.К., Магнус Я.Р., Пересецкий А.А. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. – М.: Дело, 2002. – 208 с. 8. Эконометрика: Учебник / Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. – М.: Издательство «Экзамен», 2003. – 512 с. 9. Кулинич Е.И. Эконометрия. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 304 с. 10. Эконометрика: Учебн. пособие для вузов / А.И. Орлов – М.: Издательство «Экзамен», 2002. – 576 с. 11. Мардас А.Н. Эконометрика. – СПб: Питер, 2001. – 144 с. |
| Цена, руб. | 400 |
Заказать работу «Эконометрика вариант 3»
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