Эконометрика. Вариант №2. Контрольная работа.
Состав работы
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Задача 3
В результате анализа уровня потребления продукции по различным регионам страны выявлен ряд факторов, оказывающих на него существенное влияние:
- уровень урбанизации;
- относительный образовательный уровень населения;
- относительный возрастной показатель;
- относительная заработная плата;
- географическое положение региона.
В данной задаче Y (уровень потребления продукции) – показатель, рассчитанный, исходя из минимального набора продуктов потребительской корзины. Кроме того, в этот показатель включается среднестатистическое потребление лекарственных препаратов и медикаментов. Поэтому единицы измерения этого показателя – условные.
Х1 (уровень урбанизации) – показывает количество городов региона на 100 единиц населенных пунктов всех видов.
Х2, Х3, Х4 – относительные показатели, рассчитанные по определенным методикам, а не полученные прямыми измерениями, поэтому единицы измерения – условные.
Х5 (географическое положение района) – характеризует близость региона к Центральному району (1 или 0).
Требуется:
1. Построить матрицу парных корреляций и обосновать выбор факторных признаков.
2. Построить модель множественной линейной регрессии со статистически значимыми факторами.
3. Построить прогноз уровня потребления продукции, если предположить, что значения факторных признаков уменьшатся относительно средних значений на 2%.
4. Внести рекомендации по осуществлению ряда мер, за счет которых может быть увеличен уровень потребления продукции.
№ п.п. Y уровень потребления продукции (усл.ед.) Х1 уровень урбанизации Х2 относительный образовательный уровень населения Х3 относительный возрастной показатель Х4 относительная заработная плата Х5 географическое положение региона
1 27,1 42,2 11,2 31,9 35,2 1
2 24,4 48,6 12,6 23,2 37,8 1
3 20,8 42,6 10,6 28,7 32,1 0
4 32,1 49,1 11,4 26,1 42,3 1
5 28,8 34,7 9,3 30,1 32,9 1
6 34,6 44,5 10,8 28,5 49,6 0
7 33,7 39,1 9,7 24,3 35,3 0
8 34,5 40,1 10,1 28,6 45,3 1
9 35,7 45,9 12,2 20,4 47,1 1
10 28,7 38,4 11,3 25,3 35,6 0
11 36,5 46,2 12,8 37,2 43,2 1
12 34,3 50,1 12,9 38,4 48,4 1
13 33,6 39,4 10,5 27,2 39,1 1
14 28,2 31,3 9,2 20,6 30,1 1
15 24,9 25,8 9,1 29,8 27,8 1
16 26,2 37,4 9,6 30,1 34,6 1
17 26,9 46,1 10,5 25,4 36,2 1
18 23,8 27,2 8,7 27,2 24,7 1
19 32,4 34,9 11,2 21,5 40,6 0
20 43,4 48,2 12,8 26,7 44,6 1
21 38,2 40,2 11,7 31,2 42,1 1
22 34,7 41,9 12,3 27,2 43,2 1
23 28,3 35,5 10,6 34,8 38,4 1
24 34,2 44,7 12,4 32,9 39,1 1
25 36,1 48,3 12,8 28,6 40,1 1
26 28,2 39,6 9,6 35,6 37,8 0
27 38,3 47,2 10,2 42,7 42,6 0
28 42,1 51,8 10,7 46,4 46,2 1
29 42,9 52,3 11,1 39,6 48,8 0
30 45,2 54,5 12,9 42,4 54,3 1
Решение
Задача 5
Исследуется взаимосвязь курса доллара США с курсами евро, японской иены и английского фунта стерлингов. Имеются данные об официальных курсах валют, установленных Центральным Банком России, за двенадцать дней:
День Доллар США (руб./долл.) Евро (руб./евро) Японская иена (руб./100 иен) Английский фунт (руб./фунт)
1 28,12 36,13 26,97 52,63
2 28,18 35,97 26,80 52,32
3 28,13 35,97 26,77 52,26
4 28,08 36,00 26,63 52,28
5 28,06 36,13 26,53 52,43
6 28,03 36,28 26,70 52,58
7 28,02 36,34 26,67 52,90
8 28,00 36,47 26,63 52,99
9 27,99 36,54 26,60 52,81
10 27,93 36,50 26,50 52,89
11 27,95 36,52 26,55 52,62
12 27,97 36,54 26,52 52,67
Требуется:
1. Построить линейную регрессионную модель курса доллара США, не содержащую коллинеарных факторов. Оценить параметры модели.
2. Значимо ли статистически уравнение регрессии?
3. Изменение курсов каких валют существенно влияет на изменение курса доллара США?
4. Спрогнозировать курс доллара, если предполагается, что курсы евро, иены и фунта составят соответственно: 36,38 руб./евро; 26,65 руб./100 иен и 52,73 руб./фунт.
В результате анализа уровня потребления продукции по различным регионам страны выявлен ряд факторов, оказывающих на него существенное влияние:
- уровень урбанизации;
- относительный образовательный уровень населения;
- относительный возрастной показатель;
- относительная заработная плата;
- географическое положение региона.
В данной задаче Y (уровень потребления продукции) – показатель, рассчитанный, исходя из минимального набора продуктов потребительской корзины. Кроме того, в этот показатель включается среднестатистическое потребление лекарственных препаратов и медикаментов. Поэтому единицы измерения этого показателя – условные.
Х1 (уровень урбанизации) – показывает количество городов региона на 100 единиц населенных пунктов всех видов.
Х2, Х3, Х4 – относительные показатели, рассчитанные по определенным методикам, а не полученные прямыми измерениями, поэтому единицы измерения – условные.
Х5 (географическое положение района) – характеризует близость региона к Центральному району (1 или 0).
Требуется:
1. Построить матрицу парных корреляций и обосновать выбор факторных признаков.
2. Построить модель множественной линейной регрессии со статистически значимыми факторами.
3. Построить прогноз уровня потребления продукции, если предположить, что значения факторных признаков уменьшатся относительно средних значений на 2%.
4. Внести рекомендации по осуществлению ряда мер, за счет которых может быть увеличен уровень потребления продукции.
№ п.п. Y уровень потребления продукции (усл.ед.) Х1 уровень урбанизации Х2 относительный образовательный уровень населения Х3 относительный возрастной показатель Х4 относительная заработная плата Х5 географическое положение региона
1 27,1 42,2 11,2 31,9 35,2 1
2 24,4 48,6 12,6 23,2 37,8 1
3 20,8 42,6 10,6 28,7 32,1 0
4 32,1 49,1 11,4 26,1 42,3 1
5 28,8 34,7 9,3 30,1 32,9 1
6 34,6 44,5 10,8 28,5 49,6 0
7 33,7 39,1 9,7 24,3 35,3 0
8 34,5 40,1 10,1 28,6 45,3 1
9 35,7 45,9 12,2 20,4 47,1 1
10 28,7 38,4 11,3 25,3 35,6 0
11 36,5 46,2 12,8 37,2 43,2 1
12 34,3 50,1 12,9 38,4 48,4 1
13 33,6 39,4 10,5 27,2 39,1 1
14 28,2 31,3 9,2 20,6 30,1 1
15 24,9 25,8 9,1 29,8 27,8 1
16 26,2 37,4 9,6 30,1 34,6 1
17 26,9 46,1 10,5 25,4 36,2 1
18 23,8 27,2 8,7 27,2 24,7 1
19 32,4 34,9 11,2 21,5 40,6 0
20 43,4 48,2 12,8 26,7 44,6 1
21 38,2 40,2 11,7 31,2 42,1 1
22 34,7 41,9 12,3 27,2 43,2 1
23 28,3 35,5 10,6 34,8 38,4 1
24 34,2 44,7 12,4 32,9 39,1 1
25 36,1 48,3 12,8 28,6 40,1 1
26 28,2 39,6 9,6 35,6 37,8 0
27 38,3 47,2 10,2 42,7 42,6 0
28 42,1 51,8 10,7 46,4 46,2 1
29 42,9 52,3 11,1 39,6 48,8 0
30 45,2 54,5 12,9 42,4 54,3 1
Решение
Задача 5
Исследуется взаимосвязь курса доллара США с курсами евро, японской иены и английского фунта стерлингов. Имеются данные об официальных курсах валют, установленных Центральным Банком России, за двенадцать дней:
День Доллар США (руб./долл.) Евро (руб./евро) Японская иена (руб./100 иен) Английский фунт (руб./фунт)
1 28,12 36,13 26,97 52,63
2 28,18 35,97 26,80 52,32
3 28,13 35,97 26,77 52,26
4 28,08 36,00 26,63 52,28
5 28,06 36,13 26,53 52,43
6 28,03 36,28 26,70 52,58
7 28,02 36,34 26,67 52,90
8 28,00 36,47 26,63 52,99
9 27,99 36,54 26,60 52,81
10 27,93 36,50 26,50 52,89
11 27,95 36,52 26,55 52,62
12 27,97 36,54 26,52 52,67
Требуется:
1. Построить линейную регрессионную модель курса доллара США, не содержащую коллинеарных факторов. Оценить параметры модели.
2. Значимо ли статистически уравнение регрессии?
3. Изменение курсов каких валют существенно влияет на изменение курса доллара США?
4. Спрогнозировать курс доллара, если предполагается, что курсы евро, иены и фунта составят соответственно: 36,38 руб./евро; 26,65 руб./100 иен и 52,73 руб./фунт.
Дополнительная информация
2 задачи. Полное решение. Оценка отлично.
Похожие материалы
Эконометрика, контрольная работа, вариант 2
Ната4ка
: 11 февраля 2017
Задание 1. Оценка параметров регрессии МНК, базовая «инференция» о модели (t-критерий, F-критерий), базовый анализ остатков модели.
В среде MATRIXER была построена следующая модель линейной регрессии:
Обычный метод наименьших квадратов
(линейная регрессия)
Зависимая переменная: Y
Количество наблюдений: 480
Задание 2. Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями.
200 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №2
Jack
: 12 сентября 2014
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.
В среде MATRIXER была построена следующая модель линейной регрессии:
1.1. Оценка параметров линейной регрессии МНК
1.2. Оценка значимости каждого фактора в отдельности по t-критерию
1.3. Оценка со
400 руб.
Контрольная работа. Эконометрика
vladslad
: 27 июня 2016
Задание 2
1. Выполнить анализ динамики показателя, указанного в варианте задания, за 5 последних лет (в абсолютном и относительном выражении):
а) от года к году;
б) в среднем за рассматриваемый период.
Показатель – численность иностранных граждан по федеральным округам (ФО).
150 руб.
Контрольная работа №1. Эконометрика.
studypro2
: 28 июня 2017
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА 1
По территориям региона за некоторый год приводятся данные о среднедушевом прожиточном минимуме в день на одного трудоспособного жителя страны (региона) в рублях, обозначаемые х, и среднедневная заработная плата в рублях — у. Соответственно: х — 78, 82, 87, 79, 89, 106, 67, 88, 73, 87, 76, 115; у — 133, 148, 134, 154, 162, 195, 139, 158, 152, 162, 159, 173.
1. Построить линейное уравнение парной регрессии у от х.
2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и средн
200 руб.
Эконометрика. (Контрольная работа В-5)
banderas0876
: 2 мая 2016
Содержание
Описание данных и задание 3
Ход работы 15
Задание 1. 15
1.1 Оценим параметры линейной регрессии МНК. 15
1.2 Оцените значимость каждого фактора в отдельности по t-критерию; 15
1.3 Оценим совместную значимость всех факторов по F-критерию 15
1.4 Проверим гетероскедастичность остатков 15
1.5 Проверим нормальность остатков; 15
Задание 2. 16
2.1. Проверить совместную значимость факторов X1, X3. 16
2.2. RESET тест Рамсея 16
2.3 Тест Бреуша – Годфри 18
2.3 Тест Чоу (I форма) 29
2.4. Проверка
150 руб.
Контрольная работа по дисциплине "Эконометрика"
ДО Сибгути
: 26 декабря 2015
Задание.
Изучается зависимость цены на некоторый товар длительного пользования в магазинах немаленького 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);
•
150 руб.
Эконометрика. Задачи. Вариант №2
vladslad
: 23 ноября 2018
Задание 1
1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2. Рассчитайте параметры уравнения показательной регрессии.
3. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
4. Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
5. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений.
6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделир
300 руб.
Эконометрика. Контрольная работа. Вариант 16
ilsy
: 31 октября 2017
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
700 руб.
Другие работы
Экзаменационная работа по дисциплине: Построение беспроводных систем. Билет №57
Учеба "Под ключ"
: 25 июля 2022
Билет No57
6. Определите комбинацию на выходе кодера Рида-Соломона, если на входе комбинация 11001101:
а. 110001101101;
б. 111000110011;
в. 100110011001;
г. 111001100011.
7. Используя кодовое дерево свёрточного кода выполните кодирование комбинации 1101;
а. 11010100;
б. 11100110;
в. 10011001;
г. 10000111.
13. База данных EIR состоит из следующих списков номеров IMEI;
а. белый список;
б. черный список;
в. серый список;
г. закрытый список.
14. В структуре кадра TDMA используются следующие вид
600 руб.
Расчетная часть-Расчет компенсатора трубопроводного-Курсовая работа-Дипломная работа-Оборудование транспорта и хранения нефти и газа
nakonechnyy.1992@list.ru
: 5 декабря 2016
Расчетная часть-Расчет компенсатора трубопроводного-Курсовая работа-Дипломная работа-Оборудование транспорта и хранения нефти и газа
368 руб.
Лабораторная работа №3 по дисциплине: Электромагнитные поля и волны. Вариант:20
bioclown
: 24 октября 2011
Исследование параметров электромагнитных волн в прямоугольном волноводе.
Цель работы: 1. Исследование дисперсионных характеристик прямоугольного волновода: зависимости длины волны в волноводе и фазовой скорости в волноводе от частоты.
2. Исследование распределения электромагнитного поля в поперечном сечении прямоугольного волновода на примере волны Н10.
70 руб.
Проект станции технического обслуживания автомобилей в п. Октябрьский Ханты-Мансийского АО (устройство удаления выхлопных газов)
proekt-sto
: 27 декабря 2025
Содержание расчетно-пояснительной записки
Технико-экономическое обоснование проекта
Технологический расчет СТО
Совершенствование конструкции устройства удаления выхлопных газов
Безопасность жизнедеятельности
Охрана окружающей среды
Расчет экономического эффекта от работы СТО
Перечень графического материала
Технико-экономическое обоснование
Генеральный план СТО
План СТО с расстановкой оборудования
Производственный процесс
Монтажный схема
Реферат
Дипломный проект: 108 стр., 22
100 руб.