Содержание
Содержание
1. Составить корреляционную матрицу. Скорректировать набор независимых переменных (отобрать 2 фактора).
2. Построить уравнение множественной линейной регрессии. Дать интерпретацию параметров уравнения.
3. Найти коэффициент детерминации, множественный коэффициент корреляции. Сделать выводы.
4. Оценить качество уравнения множественной линейной регрессии:
4.1. Найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать выводы.
4.2. Проверить статистическую значимость уравнения множественной регрессии в целом с помощью F-критерия Фишера. Сделать выводы
4.3. Проверить статистическую значимость параметров уравнения множественной регрессии. Построить интервальные оценки параметров. Сделать выводы.
5. Применение регрессионной модели:
5.1. Используя построенное уравнение, дать точечный прогноз. Найти значение исследуемого параметра y, если значение первого фактора (наиболее тесно связанного с у) составит 110% от его среднего значения, значение второго фактора составит 80% от его среднего значения. Дать экономическую интерпретацию результата.
5.2. Найти частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эластичности. Интерпретировать результаты. Сделать выводы.
6.. Провести анализ остатков регрессионной модели (проверить требования теоремы Гаусса-Маркова):
6.1. Найти оценки математического ожидания остатков.
6.2. Проверить наличие автокорреляции в остатках. Сделать вывод.
7. Разделите выборку на две равные части. Рассматривая первые и последние наблюдения как независимые выборки, проверить гипотезу о возможности объединения их в единую выборку по критерию Грегори-Чоу.
Список использованной литературы
Список Литературы.
1. Л.Ф. Кочнева, Н.В. Карпенко. ЭКОНОМЕТРИКА. ЧАСТЬ 3. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ. Учебное пособие.
2. Высшая математика. Часть 7. Эконометрика.Конспект лекций.
С этим материалом также изучают
... Оценка значимости уравнения регрессии 2.3 Оценка качества модели 2.4 Использование F-критерия 2.5 Множественная регрессия и корреляция Глава 3. Построение модели множественной линейной регрессии для коэффициента миграционного ...
... сделать вывод о том, что финансовое состояние банка неустойчивое, коэффициенты достаточности капитала колеблются на уровне 5% так как минимально допустимое значение ... из активов чтобы, норматив Н1 имел значение не ниже 10%, либо следует привлечь ...
... представленные в приложениях настоящих методических указаний, сделайте выводы о соотношении уровня и темпов развития экономики ... данные, представленные в приложениях настоящих методических указаний, сделайте выводы о соотношении уровня и темпов развития ...
СодержаниеЗадание 1. Рассчитать чистую прибыль предприятия и рентабельность продукции. Сделать вывод об эффективности деятельности предприятия.Выручка от реализации продукции составила 140 тыс. ...
Подробный разбор практических заданий для курсовой работы по оценке рисков инвестпроекта и анализу финпоказателей. Пошаговые инструкции и формулы в Excel для расчета NPV, IRR, коэффициентов рентабельности и устойчивости.
... решения кубических уравнений; сделать выводы о значимости решения кубических уравнений в со ... выразить корни уравнения через его коэффициенты, т.е., решить уравнение в радикалах. ... Асимптотика любого порядка собственных значений и собственных функций ...
Содержание1. Активные операции центрального банка32. Практическое задание6Список использованной литературы18Выдержка из текста1. Активные операции центрального банкаАктивными называются операции по размещению центральным банком своих ресурсов.К ...
... полученные результаты. 2) Найдите уравнение множественной регрессии для прогнозирования годовой ... коэффициента t-статистика Переменная Коэффициент регрессии От До Значимый? Стандартная ошибка оценки Значение ... Х-переменными? 7) Проверьте, объясняют ли ...
... регрессии – модель множественной линейной регрессии.Теоретическое линейное уравнение регрессии имеет вид: или для индивидуальных наблюдений : .Здесь – вектор размерности неизвестных параметров. называется -тым теоретическим коэффициентом регрессии ...
Полный разбор парной регрессии и корреляции – от теоретических основ и метода наименьших квадратов до практических примеров расчета и интерпретации коэффициентов. Узнайте, как анализировать взаимосвязи между переменными, строить регрессионные модели и оценивать их качество для вашей научной работы.
