Эконометрика

Описание данных и задание Рассматривается модель линейной регрессии ;Y — зависимая переменная; X j — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии; Задание 1. Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER , приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1. — 1.5. задания. 1.1. Оцените параметры линейной регр

Вопрос No1 Какие методы используются для выявления наличия, характера и направления связи в статистике? средних величин сравнения параллельных рядов метод аналитической группировки относительных величин графический метод Вопрос No2 Каким методом можно воспользоваться для устранения автокорреляции? Обобщенным методом наименьших квадратов Взвешенным методом наименьших квадратов Методом максимального правдоподобия Двухшаговым методом наименьших квадратов Вопрос No3 В чем состоит проблема

Вопрос №1 По отношению к выбранной спецификации модели все экономические переменные объекта подразделяются на два типа: эндогенные и экзогенные дискретные и непрерывные случайные и детерминированные Вопрос №2 Экзогенные переменные: зависимые переменные независимые переменные датированные предыдущими моментами времени Вопрос №3 Отметьте обстоятельства, которые должны учитываться при выборе теоретической формы корреляционной связи: объем изучаемой совокупности предварительный теоретическ

Задание Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования не маленького города. Имеются данные о цене товара в 120 магазинах, а также такая дополнительная информация, как: - цена товара в соседних магазинах (оценена экспертами-маркетологами по ближайшим 5 магазинам, в которых продается такой же товар); -расстояние от магазина до ближайшей станции метро (условная дистанция до ближайшей станции метро по пешим маршрутам, считающимся удобными); - является ли данный магазин часть

Выполнение курсовой работы по курсу «Эконометрика» заключается в выполнении приведенных в курсе лекций практических заданий (№1 — 5) и оформлении результатов в виде отчетов. Содержание: 1.Практическое занятие №1 «Знакомство с эконометрическим пакетом Econometric Views» 2. Практическое занятие №2. «Применение Eviews при построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии» 3. Практическое занятие № 3. «Применение Eviews при построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии» 4.

«Линейная регрессия» Вариант №4 Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах маленького города. Имеются данные 120 магазинов о цене на некоторый товар. Введём обозначения. Y – цена товара (руб.); X1 – количество конкурирующих магазинов "рядом" (оценка, шт.); X2 – расстояние до ближайшей станции метро (пешком, x100 м.); X3 – кол-во людей, проживающих "недалеко от магазина" (оценка, тыс. чел.); X4 – средняя цена в ближайших 5 магазинах (оценка, руб.); X5 – к

Рассматривается модель линейной регрессии ;Y — зависимая переменная; X j — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии; Задание 1. Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER , приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1. — 1.5. задания. 1.1. Оцените параметры линейной регрессии МНК; 1.2. Оцените зн

Описание данных Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии Фрагмент данных приведен ниже: I Y X1 X2 X3 1 258,7424251 19,00014401 15,00062408 20,003034 2 278,1483375 15,00042731 7,001206603 28,00818065 3 317,0628785 23,00018563 1,000471387 26,99586761 4 317,2176894 23,99930969 -2,000672058 25,99638428 5 312,8286505 20,0009705 -4,99776773 31,00499145 6 320,6573656 27,00095

Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах не маленького города. Имеются данные о цене товара в 120 магазинах, а также такая дополнительная информация, как: - цена товара в соседних магазинах (оценена экспертами-маркетологами по ближайшим 5 магазинам, в которых продается такой же товар); - расстояние от магазина до ближайшей станции метро (условная дистанция до ближайшей станции метро по пешим маршрутам, считающимся удобными); - является ли данный магазин ч

Описание данных Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии. Фрагмент исходных данных (вариант 21): I Y X1 X2 X3 1 254,0258612 26,99993506 -6,000751544 0,999628044 2 200,5911847 14,00039776 14,00032088 24,99863727 3 219,1684443 15,99944831 3,998535023 27,99876502 4 250,6468318 26,00101627 4,999294123 31,99315634 5 225,5263428 19,99907954 7,002824734 27,00623532 6 237,694

Описание данных Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии Фрагмент исходных данных (первые 10 значений): I Y X1 X2 X3 1 246,2355165 20,00017371 7,001488238 8,000799927 2 273,3560835 26,00078398 -3,000062405 7,001980093 3 225,8606823 16,00046735 1,000061458 28,99265482 4 237,439026 14,00086051 10,00057324 2,999145599 5 213,4838941 11,9995867 -3,000377192 25,00087718 6 21

Задание к контрольной работе Рассматривается модель линейной регрессии ;Y — зависимая переменная; X j — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии; Задание 1. Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели. Проделайте необходимые расчеты в среде MATRIXER , приведите их результаты и прокомментируйте согласно пунктам 1.1. — 1.5. задания. 1.1. Оцените параметры линейной ре

Линейная регрессия Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах маленького города. Имеются данные 120 магазинов о цене на некоторый товар. Приложение 1 (представлены первые 10 значений) 1 20099 3 12 3 21899 0 2 20699 1 12 6 21799 1 3 20499 0 14 31 21899 0 4 20499 4 10 3 21899 1 5 21199 2 3 5 22099 1 6 19999 3 13 2 22099 1 7 22299 0 5 5 21999 1 8 18699 1 17 6 21899 0 9 19399 0 15 5 21899 0 10 17499 2 16 5 21799 1

Описание данных и задание: Рассматривается модель линейной регрессии; Y – зависимая переменная; Xj – факторы регрессии; i – номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии. Исходные данные. Вариант № 4 (Приведены первые 20 значений из 480) I Y X1 X2 X3 1 224,4488 11,99977 1,99926 32,9991 2 277,2832 26,99997 -4,999 7,998596 3 275,2594 13,99914 -6,00115 25,99854 4 288,344 26,00019 -5,00071 32,00607 5 196,8233 14,00041 12,99872 14,00221 6 226,516 16,99974 8,999965 23,99976