Эконометрика РЭУ им. Плеханова Вариант 26 (2 задания)

Содержание

Задача 1. «Парная линейная регрессия» 3

1. Построение поля корреляции 4

2. Расчет выборочного коэффициента корреляции 5

3. Оценка параметров линейной регрессионной модели 6

4. Расчет сумму квадратов отклонений 8

5. Расчет стандартных ошибок коэффициентов регрессии 8

6. Расчет коэффициента детерминации 8

7. Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии 9

8. Оценка значимости коэффициента регрессии b 10

9. Оценка значимости модели в целом 10

10. Прогноз цены 10

Задача 2. «Множественная линейная регрессия» 12

1. Построение линейной двухфакторной модели регрессии 13

2. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции 16

3. Расчет частных коэффициентов корреляции 18

4. Расчет множественного коэффициента детерминации 18

5. Расчет коэффициентов эластичности 19
6. Построение модели в стандартизированном масштабе 20
7. Оценка значимости параметров модели 21
8. Оценка значимости модели в целом 23
10. Проверка предпосылок МНК о независимости остатков и гомоскедастичности остатков 23
Список использованной литературы 2

отсутствует (не требуется)

Задача 1. «Парная линейная регрессия»

Имеются следующие данные:

Таблица 1 - Исходные данные

Пробег тыс.км Цена долл

5 15360

10 13700

15 12180

17 12000

20 12500

20 12630

25 12000

30 10000

30 11000

31 10500

65 4000

70 2600

75 1790

92 500



Задание к задаче 1

1. Выполнить экономический анализ задачи и сделать выводы, что вы выбираете в качестве изучаемого показателя (Y), и что в качестве влияющего (Х). Постройте поле корреляции результата и фактора и сформулируйте гипотезу о форме связи.

2. Определить выборочный коэффициент корреляции и поясните его смысл. Сделать вывод о силе линейной зависимости между перемен-ными и .

3. Оценить параметры парной линейной регрессионной модели методом наименьших квадратов. Дать экономическую интерпретацию найденных коэффициентов.

4.Определить RSS, TSS, ESS. Найти оценку дисперсии ошибки модели.
5. Определить стандартные ошибки коэффициентов регрессии.
6. Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпрета-цию.
7. Построить 95%-ые доверительные интервалы для коэффициентов регрессии.
8. На уровне значимости 0,05 оцените статистическую значимость коэффициента регрессии b. Сделайте выводы.
9. На уровне значимости 0,05 оцените статистическую значимость уравнения регрессии в целом. Сделайте выводы.
10. С вероятностью 0,95 постройте доверительный интервал ожидаемого значения результативного признака, если факторный признак увеличится на 5% от своего среднего значения.
Задача 2. «Множественная линейная регрессия»
Для анализа эффективности работы предприятий машиностроения были получены следующие данные:
Таблица 4 - Данные по предприятиям
№ п/п Рентабельность (прибыль в долл.) Производительность тру-да, млн. на 1 раб. Средний возраст произ-водственного оборудова-ния
1 7 7 20
2 8 10 19
3 7 9 21
4 9 11 17
5 9 11 16
6 8 11 18
7 11 17 15
8 11 14 14
9 16 13 10
10 15 18 10
Задание:
1. Определите эндогенные и экзогенные переменные задачи. Выдвинете гипотезу о виде связи между зависимой и независимыми переменными и запишите соответствующую модель.
2. Найдите оценки параметров модели из задания 1, запишите полученное оценочное уравнение множественной регрессии и поясните экономический смысл его параметров при переменных. Задачу решить в Пакете анализа данных MS Excel.
3. Определите парные коэффициенты корреляции с помощью инст-румента Корреляция MS Excel. Между какими показателями коэффициент корреляции наибольший, сделайте выводы. Выясните возможную мультиколлинеарность в модели.
4. Используя найденные парные коэффициенты корреляции, вычислить частные коэффициенты корреляции. Сделайте выводы.
5. Определить коэффициент детерминации, множественный коэффициент корреляции, скорректированный коэффициент детерминации, сделайте выводы.
6. Найдите коэффициенты эластичности по всем переменным. Определите, какой фактор оказывает наибольшее влияние на Y.
7. Запишите уравнение регрессии в стандартизованном виде.
8. Определить значимость параметров модели. Определите доверительные интервалы для параметров множественной регрессии.
9. Дайте оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера.
10. Проверьте выполнение условий Гаусса-Маркова на основе критерия Дарбина-Уотсона и теста Спирмена. Сделайте выводы.
11. Подведите общий итог: можно ли использовать данную модель для прогноза? Если нет, то, как следует изменить модель для ее практического использования