Курсовая работа по дисциплине: Эконометрика. Для всех вариантов.

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. Практическое занятие № 4. «Применение Eviews при построении и анализе многофакторной модели регрессии. Выявление мультиколлинеарности и гетероскедастичности в модели. Проверка спецификации модели»
5. Практическое занятие № 5. «Фиктивные переменные»
Список использованной работы


Практическое занятие №1. «Знакомство с эконометрическим пакетом Econometric Views»
Эконометрический пакет Eviews обеспечивает особо сложный и тонкий инструментарий обработки данных, позволяет выполнять регрессионный анализ, строить прогнозы в Windows-ориентированной компьютерной среде. С помощью этого программного средства можно очень быстро выявить наличие статистической зависимости в анализируемых данных и затем, используя полученные взаимосвязи, сделать прогноз изучаемых показателей. Особо широкие возможности открывает Eviews при анализе данных, представленных в виде временных рядов.
Знакомство с пакетом начнем с файла, содержащего данные о совокупном спросе на деньги (M1) – (aggregate money demand) (M1) – зависимая переменная; независимые: доход (ВВП) - income (GDP); уровень цен (PR) - price level (PR); краткосрочная процентная ставка (RS) - short term interest rate (RS).

Проведем некоторые преобразования и расчеты.

Первым шагом создадим новый рабочий файл (workfile).....
...
...

Практическое занятие №2. «Применение Eviews при построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии»
Пример 2. Имеются следующие данные по 10 фермерским хозяйствам области:
Необходимо:

1. Создать файл с исходными данными в среде Excel (файл example_02.xls).

2. Осуществить импорт исходных данных в Eviews.

3. Создать workfile (рабочий файл).

4. Найти значения описательных статистик по каждой переменной и объяснить их.

5. Построить поле корреляции моделируемого (результативного) и факторного признаков. Объяснить полученные результаты.

6. Найти значение линейного коэффициента корреляции и пояснить его смысл.

7. Определить параметры уравнения парной регрессии и интерпретировать их. Объяснить смысл полученного уравнения регрессии.

8. Оценить статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения в целом. Сделать выводы.

9. Объяснить полученное значение .

10. Построить эмпирическую и теоретическую линию регрессии и объяснить их.

11. Построить и проанализировать график остатков.

12. С вероятностью 0,95 построить доверительный интервал для ожидаемого значения урожайности по точечному значению .

13. Оформить отчет по занятию.


Практическое занятие № 3. «Применение Eviews при построении и анализе линейной однофакторной модели регрессии»
1. Создать файл с исходными данными в среде Excel (файл example_03.xls).

2. Осуществить импорт исходных данных в Eviews.

3. Создать рабочий файл (workfile).

4. Найти значения описательных статистик по каждой переменной и объяснить их (рис. 51).

5. Построить поле корреляции моделируемого (результативного) и факторного признаков (рис. 52). Объяснить полученные результаты.

6. Найти значение линейного коэффициента корреляции и пояснить его смысл (рис. 53).

7. Определить параметры уравнения парной регрессии и интерпретировать их. Объяснить смысл полученного уравнения регрессии (рис. 54).

8. Оценить статистическую значимость коэффициента регрессии и уравнения в целом. Сделать выводы.

9. Объяснить полученное значение .

10. Построить эмпирическую и теоретическую линию регрессии и объяснить их (рис. 55).

11. Построить и проанализировать график остатков (рис. 56).

12. С вероятностью 0,95 построить доверительный интервал для оценки ожидаемого значения средних расходов владельцев карточек, дальность путешествий которых составила 4000 миль (рис. 57).

13. Оформить отчет по занятию.



Практическое занятие № 4. «Применение Eviews при построении и анализе многофакторной модели регрессии. Выявление мультиколлинеарности и гетероскедастичности в модели. Проверка спецификации модели»
1. Создать файл с исходными данными в среде Excel (файл example_04.xls).

2. Осуществить импорт исходных данных в Eviews.

3. Создать workfile.

4. Найти значения описательных статистик по каждой переменной и объяснить их (рис. 58).

5. Построить корреляционную матрицу для всех переменных, включенных в модель (рис. 59).

6. Построить регрессионное уравнение МНК, в котором зависимая переменная – прибыль кредитных организаций, а независимые – чистый доход на 1$ депозита и число кредитных учреждений (рис. 60, 61).

7. Оценить статистическую значимость параметров полученного уравнения и всей модели в целом.

8. Проверить наличие мультиколлинеарности в модели. Сделать вывод.

9. Проверить спецификацию модели. Объяснить полученные результаты.

10. Проверить наличие гетероскедастичности в модели. Объяснить полученные результаты.

11. Оформить отчет.



Практическое занятие № 5. «Фиктивные переменные»
ногда необходимо включение в регрессионную модель одной или более качественных переменных (например, разделение по полу: мужской и женский; по уровню образования: общее и профессиональное и т.д.)....

Построим регрессионное уравнение вида LS PRICE C CAT FLOOR (рис 71). Тем самым мы предполагаем (хотя в действительности это может быть и не так), что на цену квартиры оказывают влияние только две, указанные выше, составляющие. В результате получится уравнение следующего вида (рис 72):...

Уважаемый студент, дистанционного обучения,
Оценена Ваша работа по предмету: Эконометрика
Вид работы: Курсовая работа
Оценка: Отлично
Дата оценки: 08.06.2021
Рецензия: Уважаемый,

Помогу с вашим вариантом, другой работой, дисциплиной или онлайн-тестом.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru