Содержание
Задание № 1
1. Рассчитать коэффициент линейной парной корреляции и построить уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Один из признаков, соответствующих Вашему варианту, будет играть роль факторного (х), другой – результативного (y). Причинно-следственные связи между признаками установить самим на основе экономического анализа. Пояснить смысл параметров уравнения.
2. Определить теоретический коэффициент детерминации и остаточную (необъясненную уравнением регрессии) дисперсию. Сделать вывод.
3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом на пятипроцентном уровне с помощью F-критерия Фишера. Сделать вывод.
4. Выполнить прогноз ожидаемого значения признака-результата y при прогнозном значении признака-фактора х, составляющим 105% от среднего уровня х. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал с вероятностью 0,95.
Задание №2
1. Построить уравнение множественной регрессии. При этом признак-результат и один из факторов остаются теми же, что и в первом задании. Выберите дополнительно еще один фактор из приложения 1 (границы наблюдения должны совпадать с границами наблюдения признака-результата, соответствующего Вашему варианту). При выборе фактора нужно руководствоваться его экономическим содержанием или другими подходами. Пояснить смысл параметров уравнения.
2. Рассчитать частные коэффициенты эластичности. Сделать вывод.
3. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии (-коэффициенты). Сделать вывод.
4. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделать выводы.
5. Оценить значимость параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента, а также значимость уравнения регрессии в целом с помощью общего F-критерия Фишера. Предложить окончательную модель (уравнение регрессии). Сделать выводы.
Задание №3
Решение:
В этой системе y1, y2,y3 — эндогенные переменные
Задание №4
1. Построить коррелограмму и определить имеет ли ряд тенденцию и сезонные колебания.
2. Провести сглаживание ряда скользящей средней и рассчитать значения сезонной составляющей.
3. Построить уравнения тренда и сделать выводы.
4. На основе полученной модели сделать прогноз на следующие два квартала с учетом выявленной сезонности
Выдержка из текста
В качестве результативного признака выберем величину цены акций, так как она зависит от полученной прибыли.
Рассчитаем коэффициенты линейной парной регрессии при помощи следующих формул
Результаты промежуточных расчетов приведены в таблице 1.1
Таблица 1.1
x y xy (x-xcp)2 (y-yср)2 (y-y(x))2
1 99 82 8118 82,06 200,42 40,23
2 107 80 8560 1,12 261,04 189,36
3 87 37 3219 443,47 3499,53 132,28
4 109 101 11009 0,89 23,46 7,36
5 106 98 10388 4,24 3,40 42,28
6 113 98 11074 24,42 3,40 87,21
7 123 134 16482 223,24 1432,10 16,25
8 82 39 3198 679,06 3266,91 3,29
9 104 88 9152 16,47 66,53 1,06
10 112 108 12096 15,53 140,26 8,55
11 116 112 12992 63,06 251,00 4,53
Список использованной литературы
Использованная литература
1. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.
2. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Практикум по прикладной статистике и эконометрике. М.: ЮНИТИ, 1998.
3. Грицан В. Н. Эконометрика: Учебное пособие. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0», 2002.
4. Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н. Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.
5. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2001.
6. Эконометрика: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002.