| Код | 523890 |
| Дата создания | 2020 |
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 23 декабря в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
|
Новосибирский государственный университет экономики и управления (НГУЭУ).
Дисциплина - Эконометрика. Контрольная работа. Вариант 9.
Для НГУЭУ имеются и другие готовые работы. Пишем уникальные работы под заказ.
Помогаем с прохождением онлайн-тестов. Пишите, пожалуйста, в личку.
Ситуационная (практическая) задача № 1
Проведено бюджетное обследование 26 случайно выбранных домохозяйств. Оно дало следующие результаты (в ден. ед.):
Требуется:
1. Построить корреляционное поле между накоплениями и доходом. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между накоплениями и доходом.
2. Оценить тесноту линейной связи между ценой акции и доходностью капитала с надежностью 0,95.
3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости накоплений от дохода.
...
13. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию χ2. Сравнить полученные результаты.
Ситуационная (практическая) задача № 2
Имеются данные о выпуске продукции на предприятии (тыс. руб.) за 1994-2006 г.г.
Требуется:
1. Проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде.
2. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие сезонных колебаний во временном ряде.
3. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,9.
4. Точечный и интервальный прогноз объема платных услуг на декабрь 2007 г. с надежностью 0,9.
Ситуационная (практическая) задача № 1 3
Ситуационная (практическая) задача № 2 15
Тестовые задания 19
Список использованных источников 22
Тестовые задания
1. Коэффициент регрессии вычисляется по формуле:
2. Существенность линейной зависимости коэффициентов регрессии проверяется по критерию…
a) Спирмена;
b) Стьюдента;
c) Фишера;
d) Дарбина-Уотсона.
3. Коэффициент детерминации для линейной парной регрессии равен:
a) квадрату коэффициента регрессии;
b) квадратному корню из выборочного коэффициента корреляции;
c) отношению коэффициента регрессии к выборочному коэффициенту корреляции;
d) квадрату выборочного коэффициента корреляции.
4. Коэффициент регрессии в уравнении множественной регрессии показывает
a) среднее изменение результирующего показателя при изменении фактора на 1 единицу;
b) среднее изменение результирующего показателя при изменении фактора на 1 единицу и неизменных значениях остальных факторов;
c) процентное изменение результирующего показателя при изменении фактора на 1%;
d) процентное изменение результирующего показателя при изменении фактора на 1% и неизменных значениях остальных факторов.
5. Проверку на наличие мультиколлинеарности выполняют с помощью критерия
a) Стьюдента;
b) Спирмена;
c) Чоу;
d) Фишера.
6. Автокорреляцией называется:
a) наличие корреляции между зависимой переменной и случайной составляющей уравнения;
b) наличие корреляции между случайными составляющими в разных наблюдениях;
c) наличие корреляции между независимыми переменными;
d) наличие корреляции между независимой переменной и случайной составляющей уравнения.
7. Следствием гетероскедастичности является
a) несостоятельность оценок параметров уравнения, полученных по МНК;
b) смещенность оценок параметров уравнения, полученных по МНК;
c) ненадежность оценок параметров уравнения, полученных по МНК;
d) неэффективность полученных по МНК оценок параметров уравнения;
8. Какая из составляющих временного ряда отражает влияние на него факторов, повторяющихся через определенные промежутки времени?
a) тренд;
b) сезонная компонента;
c) корелограмма;
d) случайная компонента.
9. Автокорреляционная функция - это
a) зависимость уровней ряда от предыдущих уровней этого ряда;
b) зависимость коэффициентов автокорреляции от порядка;
c) зависимость уровней ряда от времени;
d) зависимость уровней ряда от другого параметра.
10. Уравнение, входящее в систему одновременных уравнений, является сверхидентифицируемым, если
a) по коэффициентам структурной формы модели можно однозначно получить оценки коэффициентов приведенной формы;
b) по коэффициентам приведенной формы модели нельзя получить оценки коэффициентов структурной формы;
c) по коэффициентам приведенной формы модели можно однозначно получить оценки коэффициентов структурной формы;
d) по коэффициентам структурной формы модели нельзя получить никаких оценок коэффициентов приведенной формы.