Эконометрика. 2 задачи
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Построение и анализ модель множественной регрессии
По исходным данным требуется:
1. Построить классическую линейную модель множественной регрессии, выполнить экономический анализ основных показателей модели: коэффициентов «чистой» регрессии, индекса корреляции, индекса детерминации, оценить значимость модели в целом (F-критерий Фишера) и отдельных ее параметров (t-статистика Стьюдента).
2. Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Если мультиколлинеарность присутствует – устранить (или ослабить) ее методом пошагового отбора переменных.
3. Построить линейную модель регрессии только со значимыми факторами (на основании выводов, сделанных в п.п. 1 и 2). Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели. Оценить качество построенной модели (индексы корреляции и детерминации, F-критерий Фишера, средняя относительная ошибка аппроксимации). Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, β- и Δ- коэффициентов.
4. Построить и проанализировать линейную модель парной регрессии с наиболее значимым фактором. Сравнить качество моделей, построенных в п.п. 3 и 4.
5. Осуществить прогнозирование (точечный прогноз и доверительный интервал прогноза) среднего значения показателя Y при уровне значимости = 0,1 при условии, что прогнозное значения фактора X составит 80% от его максимального значения (для однофакторной модели).
6. Представить графически: фактические и модельные значения, точечный прогноз и доверительный интервал прогноза (для однофакторной модели).
Примечание. Выполнение задач отразить в аналитической записке, приложить компьютерные распечатки расчетов.
Имеются фактические сведения по Центральному федеральному округу.
y – стоимость валового регионального продукта за 2015 г., млрд. руб.;
х1 – инвестиции в экономику региона в 2015 г., млрд. руб.;
х2 – инвестиции в экономику региона в 2005 г., млрд. руб.;
х3 – среднегодовая стоимость основных фондов в экономике региона, млрд. руб.;
х4 – среднегодовая численность занятых в экономике региона, млн. чел.
Задача 2. Построение и анализ модели временного ряда
По исходным данным требуется:
1. Проверить наличие аномальных наблюдений.
2. Проверить наличие тренда.
3. Построить линейную модель временного ряда , параметры которой оценить с помощью метода наименьших квадратов.
4. Оценить адекватность модели, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности уровней ряда остатков и соответствия ряда остатков нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия воспользоваться таблицами).
5. Оценить точность модели на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.
6. Осуществить прогноз (точечный прогноз и доверительный интервал) результирующего показателя на следующие два временных шага (доверительный интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности 0,85).
7. Представить графически фактические значения исследуемого показателя, результаты моделирования и прогнозирования
Исследуется зависимость объема выпуска продукции (yt, млн. руб.) на условном предприятии за 12 лет.
Месяц, t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Объем спроса yt, тыс. шт. 54 42 64 60 70 66 57 55 52 62 70 72
По исходным данным требуется:
1. Построить классическую линейную модель множественной регрессии, выполнить экономический анализ основных показателей модели: коэффициентов «чистой» регрессии, индекса корреляции, индекса детерминации, оценить значимость модели в целом (F-критерий Фишера) и отдельных ее параметров (t-статистика Стьюдента).
2. Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Если мультиколлинеарность присутствует – устранить (или ослабить) ее методом пошагового отбора переменных.
3. Построить линейную модель регрессии только со значимыми факторами (на основании выводов, сделанных в п.п. 1 и 2). Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели. Оценить качество построенной модели (индексы корреляции и детерминации, F-критерий Фишера, средняя относительная ошибка аппроксимации). Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, β- и Δ- коэффициентов.
4. Построить и проанализировать линейную модель парной регрессии с наиболее значимым фактором. Сравнить качество моделей, построенных в п.п. 3 и 4.
5. Осуществить прогнозирование (точечный прогноз и доверительный интервал прогноза) среднего значения показателя Y при уровне значимости = 0,1 при условии, что прогнозное значения фактора X составит 80% от его максимального значения (для однофакторной модели).
6. Представить графически: фактические и модельные значения, точечный прогноз и доверительный интервал прогноза (для однофакторной модели).
Примечание. Выполнение задач отразить в аналитической записке, приложить компьютерные распечатки расчетов.
Имеются фактические сведения по Центральному федеральному округу.
y – стоимость валового регионального продукта за 2015 г., млрд. руб.;
х1 – инвестиции в экономику региона в 2015 г., млрд. руб.;
х2 – инвестиции в экономику региона в 2005 г., млрд. руб.;
х3 – среднегодовая стоимость основных фондов в экономике региона, млрд. руб.;
х4 – среднегодовая численность занятых в экономике региона, млн. чел.
Задача 2. Построение и анализ модели временного ряда
По исходным данным требуется:
1. Проверить наличие аномальных наблюдений.
2. Проверить наличие тренда.
3. Построить линейную модель временного ряда , параметры которой оценить с помощью метода наименьших квадратов.
4. Оценить адекватность модели, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности уровней ряда остатков и соответствия ряда остатков нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия воспользоваться таблицами).
5. Оценить точность модели на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.
6. Осуществить прогноз (точечный прогноз и доверительный интервал) результирующего показателя на следующие два временных шага (доверительный интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности 0,85).
7. Представить графически фактические значения исследуемого показателя, результаты моделирования и прогнозирования
Исследуется зависимость объема выпуска продукции (yt, млн. руб.) на условном предприятии за 12 лет.
Месяц, t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Объем спроса yt, тыс. шт. 54 42 64 60 70 66 57 55 52 62 70 72
Дополнительная информация
Сдал на отлично, делал не сам, заказывал (почта автора - sladkihv@mail.ru),
все расписано по мелочам и объяснено
все расписано по мелочам и объяснено
Похожие материалы
Эконометрика 5 задач
vladslad
: 27 ноября 2018
Задача 1
Пусть имеется следующая модель регрессии, характеризующая зависимость y от x:
y = 2 + 8x.
Известно также, что R2= 0,25; n = 14. Проведите проверку статистической значимости коэффициента регрессии b при уровне α = 0.01, если в этом случае tкрит = 3,05.
Задача 2
Зависимость y от x описывается следующим уравнением регрессии, построен-ным по 12 наблюдениям:
y = 2,2 + 0,4x.
При этом доля остаточной вариации в общей вариации составляет 10%.
Оцените коэффициент детерминации и его статистическ
200 руб.
3 задачи по эконометрике
vladslad
: 27 июня 2016
По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн. руб.) от объема капиталовложений (X, млн. руб.)
Требуется:
1) Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.
2) Найти параметры уравнения линейной регрессии и дать ему экономическую интерпретацию.
3) Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4) Проверить значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера (α=0,05)
500 руб.
Эконометрика, 3 задачи
vladslad
: 4 сентября 2015
Задание 1
Пусть дана последовательность значений некоторого признака: 24; 11; 12; 13; 24; 23; 23; 24; 21; 22; 21; 23; 22; 21; 14; 14; 22; 20; 20; 20; 15; 15; 16; 20; 20; 16; 16; 20; 17; 17; 19; 19; 19; 18; 18; 18; 18; 19; 19; 18; 18; 17; 17; 19; 26. Выполните статистическую обработку данных по следующей схеме:
1) Выполнить ранжирование признака и составить безинтервальный вариационный ряд распределения;
2) Составить равноинтервальный вариационный ряд, разбив всю вариацию на k интервалов (k = 5);
200 руб.
Эконометрика
ezhva
: 26 июля 2022
1.Аддитивная модель временного ряда выглядит следующим образом:
2.Автокорреляционная функция – это функция от …
3.Автокорреляционная функция …
4.Автокорреляция бывает...
5 Белый шум – это …
6.*<белый шум> – это
7.Боксом и Дженкинсом был предложен
8. В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена … модель
9.В результате компонентного анализа временного ряда не может быть получена … модель
10.В экономической модели зависимая переменная разбивается на две части
11.В регре
150 руб.
Эконометрика
Алла10
: 5 октября 2020
Задача 1
Имеются данные о часовом заработке одного рабочего (Y)и общем стаже работы после окончания учебы (Х).
Таблица 1
No Часовой заработок одного рабочего, долл/час Общий стаж работы после окончания учебы, лет
1 22,4 53,4
2 8,9 8
3 13,3 15 + N = 15 + 4 = 19
4 18,3 29,5
5 13,8 32
6 11,7 14,7
7 19,5 13
8 15,2 11,3
9 14,4 18
10 22 11,8
11 16,4 35 – N = 35 – 4 = 31
12 18,9 16
13 16,1 29,5
14 13,3 23,1
15 17,3 55
Задание:
Исследовать зависимость часового заработка одного рабочего от общего стажа
100 руб.
Эконометрика
galau5
: 20 сентября 2018
Задача No1.
1.12 По данным наблюдений:
1.Построить выборочное уравнение парной линейной регрессии.
2.Рассчитать коэффициент корреляции.
3.Оценить качество построенной модели с помощью средней ошибки аппроксимации.
4.Оценить статистическую значимость параметров регрессии с помощью t-статистики.
5.Выполнить прогноз Y при прогнозном значении X, составляющем 107% от среднего уровня.
6.Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
21 22 25 26 28 30 33 34 35
11
150 руб.
Эконометрика
AntoshkinaIro4ka
: 28 мая 2018
Задание 1.
1. Составить уравнение линейной регрессии , используя МНК, и найти числовые характеристики переменных.
2. Составить уравнение линейной регрессии , используя матричный метод.
3. Вычислить коэффициент корреляции и оценить полученное уравнение регрессии.
4. Найти оценки параметров .
5. Найти параметры нормального распределения для статистик и .
6. Найти доверительные интервалы для и на основании оценок и при уровне значимости α = 0,05.
7. Вычислить коэффициент детерминации
300 руб.
Эконометрика
pianist12
: 10 февраля 2018
Линейная модель парной регрессии
Содержание
1. Основные понятия и определения
2 основные предпосылки регрессионного анализа (условия Гаусса-Маркова).
Список использованной литературы
В регрессионном анализе рассматривается односторонняя зависимость случайной переменной Y от одной (или нескольких) неслучайной независимой переменной Х. Такая зависимость Y от X (иногда ее называют регрессионной) может быть также представлена в виде модельного уравнения регрессии Yот X (1). При этом зависимую перем
50 руб.
Другие работы
Организация торгово-технологического процесса по продаже непродовольственных товаров.
alfFRED
: 23 февраля 2013
ПЛАН
1. Вступление Роль технологического процесса в торговле.
2. Технологический процесс.
1) схемы технологического процесса.
2) приемка товаров по количеству
3) приемка товаров по качеству
4) хранение товаров
а) условия хранения товаров
б) виды товарных потерь
5) подготовка товаров к продаже
а) условия влияющие на процесс продажи товаров
б) составные элементы процесса продажи товаров
3. Заключение Вывод: Рост технологического процесса под влиянием научно- технической революции
Характерной черт
5 руб.
Задвижка шиберная DN 65 PN 35 МПа-Чертеж-Оборудование для бурения нефтяных и газовых скважин-Курсовая работа-Дипломная работа
leha.se92@mail.ru
: 25 мая 2017
Задвижка шиберная DN 65 PN 35 МПа-(Формат Компас-CDW, Autocad-DWG, Adobe-PDF, Picture-Jpeg)-Чертеж-Оборудование для бурения нефтяных и газовых скважин-Курсовая работа-Дипломная работа
460 руб.
Термодинамика и теплопередача ТюмГНГУ Теория теплообмена Задача 2 Вариант 43
Z24
: 11 января 2026
Воздух течет внутри трубы, имея среднюю температуру tв, давление р1=1 МПа и скорость ω. Определить коэффициент теплоотдачи от трубы к воздуху (α1), а также удельный тепловой поток, отнесенный к 1 м длины трубы, если внутренний диаметр трубы d1, толщина ее δ и теплопроводность λ1=20 Вт/(м·К). Снаружи труба омывается горячими газами. Температура и коэффициент теплоотдачи горячих газов, омывающих трубу, соответственно равны tг, α2. Данные, необходимые для решения задачи выбрать из табл. 6. Физиче
180 руб.
Электроцентробежный насос ЭЦН 5А – 400 – 2400/03 – 003 с модернизированным приемным устройством входным модулем-Дипломная работа-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа
nakonechnyy.1992@list.ru
: 28 июля 2016
Электроцентробежный насос ЭЦН 5А – 400 – 2400/03 – 003 с модернизированным приемным устройством входным модулем-Дипломная работа-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа
В данном дипломном проекте разрабатывается задача уменьшения отложений парафина в клапане погружного электроцентробежного насоса.
Представлена новая конструкция клапана, улучшающая эксплуатационные показатели всей установки в целом.
Дипломный проект состоит из пояснительной записки и графической части.
Пояснительная
2234 руб.