Вход

Эконометрика, 6 вариант.

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Контрольная работа*
Код 231077
Дата создания 27 июня 2016
Страниц 19
Файлы
DOCX
Эконометрика - 231077.docx[Word, 241 кб]
Без ожидания: файлы доступны для скачивания сразу после оплаты.
850руб.
КУПИТЬ

Описание

Три задачи по эконометрике. 6 вариант. Оценка: "отлично". ...

Содержание

Задача 1.
По территориям региона приводятся данные за 199X г.
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,
Среднедневная заработная плата, руб.,

1 92 147
2 78 133
3 79 128
4 88 152
5 87 138
6 75 122
7 81 145
8 96 141
9 80 127
10 102 151
11 83 129
12 94 147

Требуется:
Построить линейное уравнение парной регрессии y от x .
Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 107% от среднего уровня.
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.

Задача 2.
Вариант 6
По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов x_1( от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x_2(%).
Номер предприятия


Номер предприятия



1 7 3,5 9 11 10 6,3 21
2 7 3,6 10 12 10 6,8 22
3 7 3,8 14 13 11 7,2 24
4 7 4,2 15 14 12 7,9 25
5 8 4,3 18 15 12 8,1 26
6 8 4,7 19 16 13 8,3 29
7 9 5,4 19 17 13 8,4 31
8 9 5,6 20 18 13 8,8 32
9 10 5,9 20 19 14 9,6 35
10 10 6,1 21 20 14 9,7 36

Требуется:
Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.
Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации R_(yx_1 x_2)^2.
С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x_1 после x_2 и фактора x_2 после x_1.
Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.

Задание 3
Даны системы эконометрических уравнений.
Требуется
Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определите, идентифицируемо ли каждое из уравнений модели.
Определите метод оценки параметров модели.
Запишите в общем виде приведенную форму модели.
Модифицированная модель Кейнса:

где – потребление; – доход; – инвестиции; – государственные расходы; – текущий период; – предыдущий период.

Введение

Задача 1.
По территориям региона приводятся данные за 199X г.
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,
Среднедневная заработная плата, руб.,

1 92 147
2 78 133
3 79 128
4 88 152
5 87 138
6 75 122
7 81 145
8 96 141
9 80 127
10 102 151
11 83 129
12 94 147

Требуется:
Построить линейное уравнение парной регрессии y от x .
Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 107% от среднего уровня.
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.

Задача 2.
Вариант 6
По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов x_1( от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x_2(%).
Номер предприятия


Номер предприятия



1 7 3,5 9 11 10 6,3 21
2 7 3,6 10 12 10 6,8 22
3 7 3,8 14 13 11 7,2 24
4 7 4,2 15 14 12 7,9 25
5 8 4,3 18 15 12 8,1 26
6 8 4,7 19 16 13 8,3 29
7 9 5,4 19 17 13 8,4 31
8 9 5,6 20 18 13 8,8 32
9 10 5,9 20 19 14 9,6 35
10 10 6,1 21 20 14 9,7 36

Требуется:
Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.
Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации R_(yx_1 x_2)^2.
С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x_1 после x_2 и фактора x_2 после x_1.
Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.

Задание 3
Даны системы эконометрических уравнений.
Требуется
Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определите, идентифицируемо ли каждое из уравнений модели.
Определите метод оценки параметров модели.
Запишите в общем виде приведенную форму модели.
Модифицированная модель Кейнса:

где – потребление; – доход; – инвестиции; – государственные расходы; – текущий период; – предыдущий период

Фрагмент работы для ознакомления

е. не являются статистически незначимыми и существенно отличны от нуля.Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза. Если прогнозное значение прожиточного минимума составит: тогда индивидуальное прогнозное значение заработной платы составит: Ошибка прогноза составит:Доверительный интервал прогноза: 144.142 ± 5.469(138.67;149.61)С вероятностью 95% можно гарантировать, что значения Y при неограниченно большом числе наблюдений не выйдет за пределы найденных интервалов.Выполненный прогноз среднемесячной заработной платы является надежным () и находится в пределах от 144,7 руб. до 159,03 руб.В заключение решения задачи построим на одном графике исходные данные и теоретическую прямуюЗадача 2.Вариант 6По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов x1( от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x2(%).Номер предприятияНомер предприятия173,5911106,321273,61012106,822373,81413117,224474,21514127,925584,31815128,126684,71916138,329795,41917138,431895,62018138,8329105,92019149,63510106,12120149,736Требуется:Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации Ryx1x22.С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x1 после x2 и фактора x2 после x1.Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.РешениеДля удобства проведения расчетов поместим результаты промежуточных расчетов в таблицу:№12345678910173,5925,2070,036,0012,258149273,61026,6098,053,2012,9610049373,81429,40105,063,0014,4419649474,21534,40144,077,4017,6422549584,31837,60152,089,3018,4932464684,71948,60171,0102,6022,0936164795,41950,40180,0112,0029,1636181895,62059,00200,0118,0031,36400819105,92061,00210,0128,1034,8140010010106,12163,00210,0132,3037,2144110011106,32168,00220,0149,6039,6944110012106,82279,20264,0172,8046,2448410013117,22494,80300,0197,5051,8457612114127,92597,20312,0210,6062,4162514415128,126107,90377,0240,7065,6167614416138,329109,20403,0260,4068,8984116917138,431114,40416,0281,6070,5696116918138,832134,40490,0336,0077,44102416919149,635135,80504,0349,2092,16122519620149,7361400,604889,003141,8094,091296196Сумма204,00128,20446,0070,03244,45157,09899,3411038,002194,00Ср. знач.10,206,4122,3025,2070,036,0044,97551,90109,70Найдем средние квадратические отклонения признаков:Вычисление параметров линейного уравнения множественной регрессии.Для нахождения параметров линейного уравнения множественной регрессиинеобходимо решить следующую систему линейных уравнений относительно неизвестных параметров , , :либо воспользоваться готовыми формулами:237172525400394779514605043307030480Рассчитаем сначала парные коэффициенты корреляции:НаходимТаким образом, получили следующее уравнение множественной регрессии:Коэффициенты и стандартизованного уравнения регрессии находятся по формулам:Стандартизированная форма уравнения регрессии имеет вид:y0 = 0.954x1 + 0.0391x2Так как стандартизованные коэффициенты регрессии можно сравнивать между собой, то можно сказать, что ввод в действие новых основных фондов оказывает большее влияние на выработку продукции, чем удельный вес рабочих высокой квалификации.Сравнивать влияние факторов на результат можно также при помощи средних коэффициентов эластичности:Т.е. увеличение только основных фондов (от своего среднего значения) или только удельного веса рабочих высокой квалификации на 1% увеличивает в среднем выработку продукции на 0,72% или 0,03% соответственно. Таким образом, подтверждается большее влияние на результат фактора , чем фактора .Коэффициенты парной корреляции мы уже нашли:Они указывают на весьма сильную связь каждого фактора с результатом, а также высокую межфакторную зависимость (факторы и явно коллинеарны, т.к. 0.9725 > 0.7). При такой сильной межфакторной зависимости рекомендуется один из факторов исключить из рассмотрения.Частные коэффициенты корреляции характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при элиминировании (устранении влияния) других факторов, включенных в уравнение регрессии.При двух факторах частные коэффициенты корреляции рассчитываются следующим образом:Если сравнить коэффициенты парной и частной корреляции, то можно увидеть, что из-за высокой межфакторной зависимости коэффициенты парной корреляции дают завышенные оценки тесноты связи. Именно по этой причине рекомендуется при наличии сильной коллинеарности (взаимосвязи) факторов исключать из исследования тот фактор, у которого теснота парной зависимости меньше, чем теснота межфакторной связи.Коэффициент множественной корреляции определить через матрицу парных коэффициентов корреляции: где– определитель матрицы парных коэффициентов корреляции;– определитель матрицы межфакторной корреляции.∆ r =10,9920,9920,99210,9720,9660,9721= 0.000877∆ r11 =10,9720,9721= 0.0552Коэффициент множественной корреляцииАналогичный результат получим при использовании других формул:Коэффициент множественной корреляции показывает на весьма сильную связь всего набора факторов с результатом.Коэффициент детерминации.R2= 0.9922 = 0.984Нескорректированный коэффициент множественной детерминации оценивает долю вариации результата за счет представленных в уравнении факторов в общей вариации результата.

Список литературы

-
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.0081
© Рефератбанк, 2002 - 2024