Курсовые,дипломы,задачи 
(8 оценок, среднее: 4,75 из 5)
Загрузка...Учебная работа № 79690. «Контрольная Эконометрика 43
Содержание:
Исходные данные:
Регион Валовой региональный продукт, млн. руб. Просроченная задолженность по заработной плате, млн. руб. Средний располагаемый доход, % к прожиточному минимуму
Воронежская область 16535 312 149
Ивановская область 6443 103 127
Иркутская область 34301 686 229
Кабардино-Балкарская Республика 2627 53 117
Калининградская область 5258 47 148
Калужская область 8124 88 142
Камчатская область 5415 194 202
Кемеровская область 36372 1202 255
Кировская область 11754 150 130
Костромская область 5918 94 150
Краснодарский край 30943 225 170
Красноярский край 44099 983 349
Курганская область 6343 184 133
Курская область 9621 162 154
Ленинградская область 12507 95 181
Задание 1. Расчет показателей тесноты связи между двумя экономическими показателями из статистических данных.
Задание 2. Определение и графическое изображение регрессионной зависимости между рассматриваемыми показателями по различным методам: «метод средних», «метод проб», метод выбранных точек, МНК линейная модель и любая на выбор (квадратичная). Оценка адекватности построенной модели.
Задание 3. Построение регрессионной модели с 2-мя объясняющими переменными. Объяснение и сравнение адекватности модели с парной регрессией.
Задание 4. Анализ ряда данных на наличие гетероскедастичности и автокорреляции.
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
Студент: Чмиль А,А,, ФиК, 3 Курс
Краснодар, 2009
По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн,руб,) от объема капиталовложений (X, млн,руб,),
Xi
Yi
33
43
17
27
23
32
17
29
36
45
25
35
39
47
20
32
13
22
12
24
Исходные данные,Табл,1
n
Xi
Yi
Yi*Xi
Xi2
Yi2
Y(xi)
Yi — Y(xi)
(Yi — Y(xi))2
A
1
33
43
1419
1089
1849
42,23428
0,765721183
0,5863289
1,78%
2
17
27
459
289
729
27,69234
-0,692335546
0,4793285
2,56%
3
23
32
736
529
1024
33,14556
-1,145564273
1,3123175
3,58%
4
17
29
493
289
841
27,69234
1,307664454
1,7099863
4,51%
5
36
45
1620
1296
2025
44,96089
0,03910682
0,0015293
0,09%
6
25
35
875
625
1225
34,96331
0,036692818
0,0013464
0,10%
7
39
47
1833
1521
2209
47,68751
-0,687507544
0,4726666
1,46%
8
20
32
640
400
1024
30,41895
1,581050091
2,4997194
4,94%
9
13
22
286
169
484
24,05685
-2,056849728
4,2306308
9,35%
10
12
24
288
144
576
23,14798
0,852021726
0,725941
3,55%
сумма
235
336
8649
6351
11986
336
0,00
12,019795
31,93%
средняя
23,5
33,6
864,9
635,1
1198,6
33,6
0,00
1,2019795
3,19%
д
9,102198
8,345058
—
—
—
—
—
—
—
д2
82,85
69,64
—
—
—
—
—
—
—
Вспомогательная таблица для расчетов параметров линейной регрессии, Табл,2
Задание 1
Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии,
После проведенных расчетов линейная модель имеет вид:
Y = 12,24152 + 0,908871x , коэффициент регрессии составил 0,908871, Экономический смысл параметра регрессии заключается в следующем: с увеличением капиталовложений на 1 единицу выпуск продукции увеличивается на 0,908871 единиц,
Задание 2
Вычислить остатки; найти остаточную сумму квадратов; оценить дисперсию остатков; построить график остатков,
Вычисленные остатки приведены в таблице 2, Остаточная сумма квадратов составила 12,02, Дисперсия остатков составила:
Dост = ((Y- Yср,)2 — (Y(xi) — Yср,)2)/ (n — 2) = 1,502474351,
График остатков, Рис,1
Задание 3
Проверить выполнение предпосылок МНК,
Остатки гомоскедастичны, автокорреляция отсутствует (корреляция остатков и фактора Х равна нулю, рис,1), математическое ожидание остатков равно нулю, остатки нормально распределены,
Корреляция остатков и переменной Х, Рис 2,
Задание 4
Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t — критерия Стьюдента (б = 0,05),
Найдем стандартную ошибку коэффициента регрессии:
mb = (Dост»