Учебная работа № 6038. «Контрольная Эконометрика, задачи 19,22,24
Учебная работа № 6038. «Контрольная Эконометрика, задачи 19,22,24
Содержание:
«Задача 19.
При изучении зависимости потребления материалов (т) у от энерговооруженности труда (кВт-ч на одного рабочего) и объема произведенной продукции (тыс.ед.) по 25 предприятиям получены следующие данные (табл. 2,13)
Таблица 2.13
Признак Среднее значение Среднее квадратическое отклонение Парный коэффициент корреляции
12,0 2,0 0,52
4,3 0,5 0,84
10,0 1,8 0,43
1. Постройте уравнение множественной линейной регрессии и поясните экономический смысл его параметров.
2. Определите частные коэффициенты эластичности и стандартизованные коэффициенты регрессии.
3. найдите частные и множественный коэффициенты корреляции
4. Оцените значимость уравнения регрессии в целом с помощью F – критерия Фишера.
5. Оцените значимость коэффициентов множественной регрессии.
6. С вероятностью 0,95 дайте интервальную оценку коэффициентов регрессии
Задача 22
При изучении влияния стоимости основных и оборотных средств на величину валового дохода по 12 торговым предприятиям были получены следующие данные (табл. 2.14)
Таблица 2.14
Номер предприятия Валовой доход за год, млн руб. Среднегодовая стоимость, млн руб.
основных фондов оборотных средств
1 203 118 105
2 63 28 56
3 45 17 54
4 113 50 63
5 121 56 28
6 88 102 50
7 110 116 54
8 56 124 42
9 80 114 36
10 237 154 106
11 160 115 88
12 75 98 46
Задание:
1) постройте линейное уравнение множественной регрессии и пояс¬ните экономический смысл его параметров;
2) Рассчитайте частные коэффициенты эластичности.
3) Определите стандартизованные коэффициенты регрессии;
4) Сделайте вывод о силе связи результата и факторов;
5) Определите парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделайте выводы.
6) Дайте оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера.
7) Дайте интервальный прогноз валового дохода при условии роста стоимости основных оборотных средств на 10% от среднего уровня
Задача 24
Имеются данные о деятельности крупнейших компаний США в 1996 г (табл. 2.16)
Таблица 2.16
№п/п Чистый доход. млрд. дол. США,
Оборот капитала, млрд. долл. США,
Использованный капитал, млрд. долл. США,
Численность служащих, млрд. долл. США,
1 6,6 6,9 83,6 222,0
2 3,0 18,0 6,5 32,0
3 6,5 107,9 50,4 82,0
4 3,3 16,7 15,4 45,2
5 0,1 79,6 29,6 299,3
6 3,6 16,2 13,3 41,6
7 1,5 5,9 5,9 17,8
8 5,5 53,1 27,1 151,0
9 2,4 18,8 11,2 82,3
10 3,0 35,3 16,4 103,0
11 4,2 71,9 32,5 225,4
12 2,7 93,6 25,4 675,0
13 1,6 10,0 6,4 43,8
14 2,4 31,5 12,5 102,3
15 3,3 36,7 14,3 105,0
16 1,8 13,8 6,5 49,1
17 2,4 64,8 22,7 50,4
18 1,6 30,4 15,8 480,0
19 1,4 12,1 9,3 71,0
20 0,9 31,3 18,9 43,0
1. Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии с включением всех трех факторов.
2. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности.
3. Оцените статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t- критерия; нулевую гипотезу о значимости уравнения и показателей тесноты связи проверьте с помощью F-критерия.
4. оцените качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимацию
5. рассчитайте матрицы парных и частных коэффициентов корреляции и на их основе и по t-критерию для коэффициентов регрессии отберите информативные факторы в модель. Постройте модель только с информативными факторами и оцените ее параметры.
6. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.
7. Рассчитайте ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости 5 или 10% ( )
8. Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической записке
»
Выдержка из похожей работы
Графический метод построения однофакторной
линейной модели,
4,
Многофакторная модель, Примеры
эконометрических задач,
5,
Метод наименьших квадратов, Вывод оценок
параметров линейной модели матричным
способом,
6,
Метод наименьших квадратов, Оценка
параметров линейной модели в скалярном
виде,
7,
Предпосылки метода наименьших квадратов,
8,
Свойства оценок параметров линейной
модели,
9,
Показатели качества линейной регрессионной
модели,
10,
Статистическая проверка нулевых гипотез,
11,
Модель
