Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 06
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Excel
- Microsoft Word
Описание
Уважаемые студенты! Заданием на контрольную работу по курсу «эконометрика» является эмпирическое упражнение с заданными выборками. Исходные данные для задачи приведены по вариантам в файле “kr.xls ”, варианты отличаются исходными данными, задание — общее. Для выполнения работы рекомендуется использовать пакет MATRIXER и методические рекомендации к выполнению практического задания, содержащиеся в курсе лекций. Ответ на вторую часть контрольной работы должен быть оформлен в виде отчета о ходе и результатах выполнения задания, дайте как можно более развернутые и аргументированные ответы на поставленные вопросы. ВНИМАНИЕ! Ответ на вторую часть задания не должен содержать комментариев о ходе работы с программой, комментарии должны относиться непосредственно к ходу решения поставленной задачи, а не ее технического выполнения в программной среде.
Приведем первые 10 значений:
1 259,7559855 22,00062634 4,001000355 3,997487876
2 266,5891917 12,00070376 8,000364172 18,99615516
3 267,9317146 22,99917976 6,999080756 1,002758138
4 243,5204572 24,99854735 -0,998253376 20,99968002
5 286,1228722 21,99926913 7,998998141 3,997875959
6 218,4602501 16,00043116 -4,000239767 5,996878994
7 230,5212139 20,00028558 -2,002041675 30,99386721
8 222,0034352 17,99905294 -4,000151331 6,990892469
9 255,75826 23,00003697 1,999588567 20,00034514
10 199,253061 11,99981175 -7,001467629 12,00082465
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — 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.
1.1 Модель регрессии имеет вид
1.2 Значимость каждого фактора в отдельности по t-критерию
1.3 Проверяем совместную значимость всех факторов по F-критерию.
1.4 Проверим гетероскедастичность остатков.
1.5 Проверим нормальность остатков.
Задание 2. Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями.
2.1. Проверим совместную значимость факторов X1, X3.
2.2. Проведём тест Рамсея.
2.3. Проверим постоянство коэффициентов тестом Чоу I формы.
2.4. Проверим остатки на гетероскедастичность(тест Бреуша – Годфри – Пагана)
Приведем первые 10 значений:
1 259,7559855 22,00062634 4,001000355 3,997487876
2 266,5891917 12,00070376 8,000364172 18,99615516
3 267,9317146 22,99917976 6,999080756 1,002758138
4 243,5204572 24,99854735 -0,998253376 20,99968002
5 286,1228722 21,99926913 7,998998141 3,997875959
6 218,4602501 16,00043116 -4,000239767 5,996878994
7 230,5212139 20,00028558 -2,002041675 30,99386721
8 222,0034352 17,99905294 -4,000151331 6,990892469
9 255,75826 23,00003697 1,999588567 20,00034514
10 199,253061 11,99981175 -7,001467629 12,00082465
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — 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.
1.1 Модель регрессии имеет вид
1.2 Значимость каждого фактора в отдельности по t-критерию
1.3 Проверяем совместную значимость всех факторов по F-критерию.
1.4 Проверим гетероскедастичность остатков.
1.5 Проверим нормальность остатков.
Задание 2. Проверка ряда гипотез о модели с помощью классических критериев, основанных на оценках регрессии МНК с ограничениями.
2.1. Проверим совместную значимость факторов X1, X3.
2.2. Проведём тест Рамсея.
2.3. Проверим постоянство коэффициентов тестом Чоу I формы.
2.4. Проверим остатки на гетероскедастичность(тест Бреуша – Годфри – Пагана)
Дополнительная информация
Зачет без замечаний!
Дата сдачи: декабрь 2016 г.
Преподаватель: Полетайкин А.Н.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по следующим специальностям:
МТС, АЭС, МРМ, ПОВТиАС, ПМ, ФиК и др.
E-mail: help-sibguti@yandex.ru
Дата сдачи: декабрь 2016 г.
Преподаватель: Полетайкин А.Н.
Помогу с другим вариантом.
Выполняю работы на заказ по следующим специальностям:
МТС, АЭС, МРМ, ПОВТиАС, ПМ, ФиК и др.
E-mail: help-sibguti@yandex.ru
Похожие материалы
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.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №7
SibGOODy
: 31 августа 2018
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
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 21
SibGOODy
: 28 августа 2018
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
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №19
SibGOODy
: 28 августа 2018
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
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине "Эконометрика". Вариант №10
flewaway
: 16 декабря 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
250 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 08
Учеба "Под ключ"
: 2 сентября 2017
Описание данных
Рассматривается модель линейной регрессии; Y — зависимая переменная; Xj — факторы регрессии; i — номер наблюдения; действуют стандартные предположения линейной регрессии
Фрагмент данных (первые 10 значений):
1 318,0728729 22,99965362 11,00085486 5,000551289
2 276,9334471 16,99907239 1,999827017 20,00127117
3 279,689303 19,99938517 -7,999612688 33,9955015
4 296,3182596 26,00003921 -7,001002884 10,99840266
5 294,3997056 20,99950479 9,000853481 17,00397088
6 301,8690372 23,00008778
800 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №8
Елена22
: 14 марта 2017
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
300 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант №4
Елена22
: 2 мая 2016
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
200 руб.
Другие работы
Место и роль Большой Восьмерки в мировой экономике
evelin
: 6 ноября 2013
Содержание
1. Введение 1
2. «Большая Восьмерка»
I Роль и место «Большой Восьмерки» 2
II Значимость G8 4
III Критика «Группы Восьми» 5
IV Новые тенденции и планы реформирования «Восьмерки» 6
V Спад эффективности «Большой Восьмерки» 8
3. Россия и «Большая Восьмерка»
I Россия в «Большой Восьмерке» 11
II Россия хочет играть новую роль в мировой экономике 13
4. Заключение 15
5. Приложение «Основные саммиты «Большой Восьмерки» 16
6. Список литературы 20
Введ
5 руб.
Зачет. Информационная безопасность оконечных устройств телекоммуникационных систем. Билет №5
sanmix10077
: 8 октября 2016
Билет № 5
1. Опишите принципы использования одноразовых паролей, каковы достоинства и недостатки таких систем.
2. На какие группы можно разделить результаты аудита информационной системы предприятия по критерию их характера?
200 руб.
Лабораторные работы №4-6 по дисциплине "Теория электрических цепей (часть 2)". Вариант №03.
teacher-sib
: 28 сентября 2017
Лабораторная работа № 4
Исследование реактивных двухполюсников
1. Цель работы
Исследование зависимости входного сопротивления реактивного двухполюсника от частоты.
2. Подготовка к выполнению работы
При подготовке к работе необходимо изучить теорию реактивных двухполюсников, методы их анализа и синтеза (параграфы 4.5 и 16.6 электронного учебника).
3. Экспериментальная часть
3.1. Соберем схему реактивного двухполюсника (рисунок 1а, 1б).
E = 1 В, f = 1кГц, R0 = 10 кОм, L1 = L2 = 1 мГн, C1 = 63,
200 руб.
Виробництво слабої азотної кислоти потужністю 252 тис. т./рік з розробкою контактного апарата
Aronitue9
: 2 августа 2012
У цьому дипломному проекті був спроектований контактний апарат, вживаний у виробництві слабої азотної кислоти.
У розділі, присвяченому аналітичному огляду і аналізу стану питання, виконаний короткий аналіз існуючих схем виробництва азотної кислоти і приведені конструкції типових апаратів, використовуваних на виробництві. На підставі аналізу вибрана більш оптимальна технологічна схема і апарат працюючі під загальним тиском 7,3 -105 Па , в якому виконується синтез нітрозних газів.
Технологічн
50 руб.