Контрольная работа по дисциплине: Эконометрика. Вариант 06
Состав работы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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
Аренда персонала: минимизируем ЕСН
GnobYTEL
: 25 февраля 2013
Льготные организации
Суть схемы в следующем. Фирма выводит персонал за штат. Уволенных сотрудников берет к себе на работу организация, у которой есть льгота по ЕСН. После этого она передает их вам в аренду. А арендные платежи можно списать на прочие расходы, которые уменьшают налог на прибыль (подп. 19 п. 1 ст. 264 НК РФ).
Естественно, в составе арендных платежей, кроме средств, которые фирма-партнер будет тратить на ваших сотрудников, будет и ее вознаграждение за оказываемую услугу.
Чтобы не вы
10 руб.
Механика жидкости и газа КГТА имени В.В. Дегтярева Задача 3 Вариант 2
Z24
: 26 ноября 2025
Уравнение Бернулли.
Из большого закрытого резервуара, в котором поддерживается постоянный уровень Н, а манометрическое давление над свободной поверхностью жидкости в резервуаре pм, по трубопроводу в атмосферу вытекает жидкость Ж (рис.1).
Расход жидкости Q.
Температура жидкости t.
Длина участков трубопровода l1 и l2.
Диаметр труб d1 и d2.
Трубы изготовлены из материала М.
Определить располагаемый напор Н0 и минимально необходимый уровень жидкости в резервуаре Н.
Построить
350 руб.
Проекционные задачи. Вариант 5
Laguz
: 23 апреля 2024
По предложенным изображениям построить три вида детали, выполнить необходимые разрезы (ГОСТ2.305), проставить размеры (ГОСТ2.307). Выполнить аксонометрическое изображение детали с четвертным вырезом.
Вариант 5
чертеж в 16 компасе
Файлы компаса можно просматривать и сохранять в нужный формат бесплатной программой КОМПАС-3D Viewer.
Если есть какие-то вопросы или нужно другой вариант, пишите.
60 руб.
Стенд для сборки рессор с передним мостом трактора К-700А (конструкторская часть дипломного проекта)
maobit
: 10 апреля 2018
Стенд предназначен для окончательной сборки рессор с передним мостом с установкой и затяжкой стремянок. Конструкция стенда состоит из следующих основных сборочных единиц: основание, стол подъемный, колонка поворотная, траверса, привод насоса, бак для масла, опоры рессор (4 шт.), фиксатор, гидросистема.
Конструктивная взаимосвязь сборочных единиц и их устройство заключается в следующем:
Основание представляет собой коробчатую сварную конструкцию из листовой стали и предназначено для крепления
990 руб.