Учебная работа № /7977. «Контрольная Эконометрика, 7 заданий 48
Учебная работа № /7977. «Контрольная Эконометрика, 7 заданий 48
Содержание:
«Задание 1.
Выборка X объемом измерений задана таблицей 1:
Таблица 1
5 13
19 10 3
где — результаты измерений, — частоты, с которыми встречаются значения , . Значения рассчитываются по формуле .
а) Составьте статистические ряды распределения относительных частот и накопленных частот.
б) Постройте полигон частот и кумуляту.
в) Найдите эмпирическую функцию распределения и постройте ее график.
г) Вычислите выборочное среднее , моду, медиану, размах, выборочную дисперсию , среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
Задание 2. Найдите доверительный интервал для оценки генеральной средней нормально распределенной случайной величины с надежностью 0,95, зная выборочную среднюю , объем выборки n и генеральное среднее квадратическое отклонение σ.
= 75 + 0,1ав= 75,2; n = 20+2а-в = 20, σген = 0,5а + 0,1в = 0,7.
Задание 3. Бухгалтер компании решил предпринять выборочную проверку и выбрал 15+а=16 товаров из 800, продававшихся в прошлом месяце. Стоимость отобранных товаров 83; 49; 75; 98; 116-а=115; 80; 88; 100+2а-в=100; 200; 80+2а=82 ; 70+а=71; 90; 160-в=159; 100; 86; 76; 90; 140; 76; 60+а+в=63 (ден.ед.). Найдите оценку средней стоимости всех товаров копании и постройте для нее доверительный интервал с надежностью 0,95.
Задание 5. Компания, производящая средства для потери веса, утверждает, что прием таблеток в сочетании со специальной диетой позволяет сбросить в среднем в неделю (400+2а) = 402 граммов веса. Случайным образом отобраны 20+в = 22 человек, использующих эту терапию, и обнаружено, что в среднем еженедельная потеря в весе составила (420+в+а) = 423 граммов со средним квадратическим отклонением (110 — в) =108 граммов. Проверьте гипотезу о том, что средняя потеря в весе составляет (400 + 2а) =402 г. Уровень значимости принять 0,05.
Задание 6. Возможные нормы доходности трех финансовых проектов А, В и С находятся в зависимости от будущего состояния экономики. Определите наименее рискованный для инвестора проект, рассчитав количественные показатели оценки степени финансовых рисков. Исходные данные по проектам представлены в таблице 2.
Таблица 2
Состояние экономики Вероятность данного состояния, р Доходность
проекта А, % Доходность
проекта В, % Доходность
проекта С, %
1 Спад 0,2 9+а=10 -14 6+в=8
2 Слабый подъем 0,6 25-в=23 10+2а=12 12
3 Подъем 0,2 30 35-в=33 15
Задание 7. Инвестору известно, что вложение капитала в проекты А и В в последние четыре года приносило доход, динамика которого отражена в таблице 3. Определите, в какой из проектов вложение капитала связано с меньшим риском.
Таблица 3
Год Доходность
проекта А, % Доходность
проекта В, %
1 2011 20+а=21 40
2 2012 15+а+в=18 24
3 2013 18+2а=20 30
4 2014 23 50-а=49
»
Выдержка из похожей работы
Проверил: доцент ____________ / Беляев В,В,/
Санкт-Петербург
2015
ЦЕЛЬ РАБОТЫ: закрепить и углубить знания, полученные при изучении курса, в области построения моделей множественной регрессии,
ЗАДАНИЕ: изучить влияние факторов, определяющих цену строящегося жилья в Санкт-Петербурге,
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ
Общая площадь квартиры, кв,м
Жилая площадь квартиры, кв,м
Площадь кухни, кв,м
Наличие балкона
Срок до окончания строительства, мес
Цена квартиры, тыс,долл,
x1
x2
x3
x4
x5
y1
34,53
16
10,7
1
12
13,60
37,46
17,8
8,3
1
3
15,57
38,55
20
8,5
1
12
15,84
36,83
17,8
8,3
1
1
16,06
39,20
20
8,2
1
0
16,12
39,76
20
8,3
0
12
16,16
68,33
35,5
17
1
3
36,92
75,46
41,4
12,1
1
0
37,98
79,80
45,6
11
1
9
38,65
91,26
55,2
9,4
1
2
41,09
76,76
44,7
8
1
0
41,22
91,62
53,8
16
0
2
41,64
84,01
48,5
12,1
1
3
41,81
82,18
49,7
13,8
1
0
42,94
76,74
44,7
8
1
0
43,31
85,74
48,7
14
1
2
44,32
93,11
49,5
14
1
12
46,59
98,06
65,8
13
1
3
50,64
88,63
52,3
11,5
1
0
51,15
138,11
67,2
14,6
1
20
52,08
97,91
52,3
15,3
1
3
52,22
98,14
56
22
0
0
54,66
117,32
55,2
25
1
0
57,93
131,99
69,6
11
1
2
75,76
Рис, 1 Фрагмент таблицы исходных данных
ТРЕБУЕТСЯ
1, Определить факторы, формирующие цену квартир в строящихся домах в Санкт-Петербурге,
2, Построить уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов в линейной форме, Оценить адекватность полученной модели, Составить матрицу парных коэффициентов корреляции исходных переменных и проанализировать ее,
3, Построить модельв линейной форме методом включения, Определить, какие факторы значимо воздействуют на формирование цены квартиры в этой модели,
4, Построить графики остатков, выполнить визуальный анализ, Провести тестирование ошибок (остатков) уравнения множественной регрессии на гетероскедастичность, применив тест Гельфельда-Квандта,
5, Оценить автокорреляцию остатков с помощью статистики Дарбина-Уотсона,
6, Написать уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе, пояснить экономический смысл его параметров,
7, Вычислить средние частные коэффициенты эластичности для факторов, вошедших в модель, Пояснить их экономический смысл,
8″
