Курсовые,дипломы,задачи 
(13 оценок, среднее: 4,69 из 5)
Загрузка...Учебная работа № 79146. «Контрольная Эконометрика 45
Содержание:
«Задание 2
2. Имеются следующие данные разных стран об индексе розничных цен на продукты питания (х) и об индексе промышленного производства (у). Определите формулу для прогноза у по х (однофакторную линейную модель), затем двухфакторную линейную модель у(х; t); теоретические значения (прогноз)y(x,t) для х= 100,113,119 и t=2004; долю вариабельности у, которая объясняется вариабельностью х и вариабельностью t.
Таблица 1
Исходные данные
Год 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
В22 Индекс цен 105 108 113 118 112 113 110 115 116 118 115 120 122 125
Индекс производства 79 85 84 85 93 95 96 99 100 99 95 97 102 105
Задание 3
3. Определите вид и параметры тренда в динамическом ряде выплавки стали ряда стран.
Таблица 4
Исходные данные
Год 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
В22 Выплавка стали, млн.т. 8,3 5,2 8,0 1,0 6,6 6,6 6,6 5,2 2,5 12,3 16,9 20,5 22,1 0
Задание 4
4. Используя формулы моделирования сезонных колебаний, определите тренд в динамическом ряде помесячных удоев от одной коровы.
Таблица 6
Исходные данные
В22 Факт. удои 1 10 40 62 82 2 40 74 55 38 85 29
»
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
Министерство образования и науки РФ
Федеральное агентство по образованию
Рубцовский индустриальный институт (филиал) ГОУ ВПО «Алтайский государственный технический университет им, И,И,Ползунова»
Факультет заочной формы обучения
Кафедра финансы и кредит
Курсовая работа по дисциплине «Эконометрика»
Вариант №3
Выполнил: ст, гр,ФиК-83з(с)
Кривич С,С,
Проверила: Рассказова
Наталья Владимировна
г, Рубцовск 2009 г,
Задание для расчетной работы
Вариант 4,
Исследуется зависимость себестоимости 1 т литья У (руб,) от брака литья Х (т) по 11 литейным цехам заводов:
Х
4,2
5,5
6,7
7,7
1,2
2,2
8,4
6,4
4,2
3,2
3,1
У
239
254
262
251
158
101
259
186
204
198
170
1, Линейная модель регрессии
В общем виде теоретическая линейная регрессионная модель:
модель регрессия гиперболическая параболическая
Для определения значений теоретических коэффициентов регрессии необходимо знать и использовать все значения переменных х и у генеральной совокупности, что практически невозможно, Следовательно, по выборке ограниченного объема нужно построить так называемое эмпирическое уравнение регрессии
а, b — оценки неизвестных параметров и , называемые эмпирическими коэффициентами регрессии
Следовательно, в конкретном случае
,
где ei — оценка теоретически случайного отклонения
Задача состоит в том, чтобы по конкретной выборке найти оценки а и b неизвестных параметров и , Применим метод наименьших квадратов:
При использовании МНК минимизируется следующая функция
Необходимым условием существования минимума функции Z в точке а и b является равенство нулю частных производных по неизвестным параметрам а и b,
система нормальных уравнений
по полученным формулам будем определять параметры а и b линейной регрессионной модели,
Модель примет вид:
, ,
На основании полученных формул построим линейную модель регрессии для нашей выборки, т,е, исследуем линейную зависимость себестоимости 1 т литья У (руб,) от брака литья Х (т) по 10 литейным цехам заводов,
Результаты вспомогательных расчетов для построения линейной модели регрессии и характеристики качества модели представлены в таблице 1,
Таблица 1,
Расчетные данные
Количество
x
y
x2
xy
y2
yi~
ei=yi- yi~
xi-xср
ei-ei-1
| ei/yi|
10
4,2
239
17,640
1003,8
57121
198,1424
40,858
-0,77
0,171
5,5
254
30,25
1397
64516
220,1877
33,812
0,53
-7,045
0,133
6,7
262
44,89
1755,4
68644
240,5371
21,463
1,73
-12,349
0,082
7,7
251
59,29
1932,7
63001
257,495
-6,495
2,73
-27,958
0,026
1,2
158
1,44
189,6
24964
147,2688
10,731
-3,77
17,226
0,068
2,2
101
4,84
222,2
10201
164,2267
-63,227
-2,77
-73,958
0,626
8,4
259
70,56
2175,6
67081
269,3655
-10,366
3,43
52,861
0,040
6,4
186
40,96
1190,4
34596
235,4498
-49,450
1,43
-39,084
0,266
4,2
204
17,64
856,8
41616
198,1424
5,858
-0,77
55,307
0,029
3,2
198
10,24
633,6
39204
181,1845
16,815
-1,77
10,958
0,085
Среднее значение
4,97
211,20
29,775
1135,71
47094,4
Сумма квадратов
10298,019
50,741
14251,153
Сумма
1,525
Примечание: в Excel среднее значение рассчитано с помощью функции «СРЗНАЧ», сумма квадратов — функции «СУММКВ», сумма — функции «СУММ», модуль — функции «ABS»,
1, Определим параметры а и b линейной регрессионной модели
Линейная регрессионная модель имеет вид:
= 126,919 + 16,958 x
Коэффициент b в модели показывает на какую величину изменится у, т,е, себестоимость 1 т литья (руб), если х — брак литья (т) изменится на единицу,
Свободный член а уравнения регрессии определяет прогнозируемое значение у — себестоимости 1 т литья при величине х = 0, т,е, при условии отсутствия брака»