Решенные задачи по эконометрике N0007

Решенные задачи по эконометрике N0007

 

Решенные задачи по эконометрике N0007

План (содержание) работы Решенные задачи по эконометрике N0007:

Задача №1. Парная регрессия

Исходные данные:

o0,511,522,533,544,55
y3,245,327,329,3712,3410,228,746,284,213,14
 

Задания к задаче:

1. Построить поле корреляции.

2. Предполагая, что связь между параметрами линейная, рассчитать параметры линейной регрессии.

3. Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

4. Определить, является ли связь между переменными существенной (корреляционная поправка), а использование модели регрессии целесообразным (средняя квадратичная ошибка).

5. Используя коэффициент эластичности, определить степень связи факторного признака с результативным.

6. Оценить качество модели с помощью средней ошибки аппроксимации.

7. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F - критерия Фишера (число оцениваемых параметров - 2 : F(табл.) = 5,32; число оцениваемых параметров - 3 : F(табл.) = 4,47).

8. Сделать выводы о целесообразности применения построенной модели. Если модель адекватна наблюдаемым данным, рассчитать значение результативного показателя, если значение фактора увеличится на 10% от его среднего уровня.

Эта задача уже решена! Вы можете получить её за 150 руб.

 

Смотрите так же: Помощь по эконометрике

 

Задача №2. Модель Клейна

Исходные данные:

Макроэкономическая модель (упрощенная версия модели Клейна):

Ct = a1 + b11Yt + b12Tt + e1

It = a2 + b21Yt + b22Kt-1 + e2

Yt = Ct + It

где С - потребление, I - инвестиции, Y - доход, Т - налоги, К - запас капитала, t - текущий период; t-1 - предыдущий период.

Задания:

1. Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определите, идентифицировано ли каждое из уравнений модели.

2. Запишите приведенную форму модели.

Эта задача уже решена! Вы можете получить её за 150 руб.

 

Задача №3.

Имеются данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге: y – цена квартиры, тыс. долл.; x1 – общая площадь квартиры, м2; x2 -площадь кухни, м2.

№ п/пyx1x2
115,9396,7
22768,43,8
313,534,87,5
415,1396,7
521,154,74,8
628,774,73,5
727,271,73,6
828,374,53,5
952,3137,710,9
1022406,5
 

1. Найти матрицу парных коэффициентов корреляции. Сделать выводы.

2. Построить уравнение множественной регрессии в стандартизованной и естественной форме.

3. Сделать выводы о силе влияния факторов на результат на основе бета-коэффициентов и средних коэффициентов эластичности.

4. Рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной корреляции. Проанализировать линейные коэффициенты парной и частной корреляции. Рассчитать значение скорректированного коэффициента множественной детерминации.

5. С помощью общего F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии при уровне значимости α = 0,05.

6. С помощью частных F-критериев Фишера оценить, насколько целесообразно включение в уравнение регрессии фактора x1 после фактора x2 и насколько целесообразно включение в уравнение регрессии фактора x2 после фактора x1 при уровне значимости α = 0,05.

7. Оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов при переменных x1 и x2 множественного уравнения регрессии при уровне значимости α = 0,05.

8. Сделать выводы.

Эта задача уже решена! Вы можете получить её за 150 руб.

 

Задача №4.

Имеются следующие данные по 10 фермерским хозяйствам области

1. Построить поле корреляции и фактора.

2. Определить параметры уравнения парной линейной регрессии и дайте интерпретацию коэффициента регрессии b.

3. Рассчитать линейный коэффициент корреляции и пояснить его интерпретацию.

4. С вероятностью 0,95 оценить статическую значимость коэффициента регрессии b и уравнения регрессии в целом. Сделать выводы.

5. С вероятностью 0,95 построить доверительный интервал ожидаемого значения урожайности в предположении, что количество внесенных удобрений на 1 га посева увеличится на 5% от среднего значения.

Вариант 3.

12345678910
Урожайность зерновых, ц/га17211923261525162315
Внесено удобрений на 1 га посева56,567,28,54,5857,24,5
 

Эта задача уже решена! Вы можете получить её за 150 руб.

 

Задача №5.

Результаты исследования динамики привеса молодняка приведены в табл.1.

Таблица 1.

Возраст (недели) (x)012345
Вес (кг) (y)1,22,53,95,26,47,7
 

Предполагая, что генеральное уравнение регрессии - линейное, требуется:

а) определить оценки θ0 и θ1 параметров уравнения регрессии и остаточной дисперсии s2;

б) проверить при γ=0,05 значимость уравнения регрессии, т.е. гипотезы H0: θ=0;

в) с надежностью γ=0,8 найти интервальные оценки параметров θ0 и θ1;

г) с надежностью γ=0,98 определить и сравнить интервальные оценки условного математического ожидания Υ при x0=3 и x1=6;

д) определить при γ=0,98 доверительный интервал предсказания Υn+1 в точке x=8.

Задача решена в MS Excel

Эта задача уже решена! Вы можете получить её за 150 руб.

 

Задача №6.

Изучается зависимость материалоёмкости продукции у (количество материалов на единицу продукции) от размера предприятия х (выпуск продукции, тыс. ед.) по 10 однородным заводам:

?12345678910
O96543,73,63,5673,5
O100200300400500600700150120250
 

1. Постройте корреляционное поле и сформулируйте гипотезу о форме связи.

2. Оцените параметры уравнений линейной, степенной, обратной, экспоненциальной, логарифмической, парной регрессии.

3. Оцените тесноту связи при помощи коэффициента корреляции, индекса корреляции, коэффициента детерминации.

4. Используя средний (общий) коэффициент эластичности, дайте сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.

5. Оцените при помощи средней ошибки аппроксимации качество уравнений.

6. С помощью t-критерия Стьюдента оцените статистическую надёжность оценок коэффициентов регрессии.

7. С помощью F-критерия Фишера-Снедекора оцените статистическую надёжность результатов регрессионного моделирования, выберите наилучшее уравнение регрессии по значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5.

8. Рассчитайте значение статистики DW (Дарбина-Уотсона) и сделайте вывод о наличии автокорреляции в ряду остатков.

9. Рассчитайте прогнозное значение результата, если значение фактора увеличится на 10 % от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости α = 0,05.

10. Полученные результаты и выводы оформите в аналитической записке.

Выводы:

Эта задача уже решена! Вы можете получить её за 150 руб.

 

Задача №7.

Используя данные таблицы о значениях индекса человеческого развития (показатель Y) и соответствующих им значений ожидаемой продолжительности жизни при рождении в 1997 г. (фактор X1 и суточной калорийности питания населения (фактор Х2).

СтранаИндекс человеческого развития (У)Ожидаемая продолжительность жизни при рождении в 1997г., лет (Х1)Суточная калорийность питания населения, ккал на душу населения (Х2)
Австрия0,904773343
Австралия0,92278,23001
Аргентина0,82772,93136
Белоруссия0,763683101
Бельгия0,92377,23543
Бразилия0,73966,82938
Великобритания0,91877,23237
Венгрия0,79570,93402
Германия0,90677,23330
Греция0,86778,13575
Дания0,90575,73808
Египет0,61666,33289
Израиль0,88377,83272
Индия0,54562,62415
Испания0,894783295
Италия0,978,23504
Канада0,932793056
Казахстан0,7467,73007
Китай0,70169,82844
Латвия0,74468,42861
Нидерланды0,92177,93259
Норвегия0,92778,13350
Польша0,80272,53344
Республика Корея0,85272,43336
Россия0,74766,62704
Румыния0,75269,92943
США0,92776,63642
Турция0,728693568
Украина0,72168,82753
Финляндия0,91376,82916
 

1. Постройте двухфакторные регрессионные модели y^ = a0 + a1x1 + a2x2 и lny^ = b0 + b1lnx1 + b2lnx2

2. Оцените статистическую значимость уравнений регрессии и их параметров при помощи F-критерия Фишера-Снедекора, частных F-критериев и t-критерия Стьюдента.

3. Постройте графики остатков, проведите тестирование ошибок уравнения множественной регрессии на гетероскедастичность, применив тест Гольдфельдта-Квандта.

4. Постройте парные уравнения регрессии и оцените статистическую значимость уравнений и их параметров при помощи критериев Фишера Снедекора и Стьюдента. Какое из уравнений лучше использовать для прогноза?

5. Постройте матрицу парных коэффициентов корреляции. Установите, проявляется ли в модели мультиколлинеарность.

6. На основе линейного уравнения множественной регрессии постройте частные уравнения регрессии, рассчитайте частные коэффициенты эластичности и охарактеризуйте изолированное влияние каждого из факторов на результирующую переменную (в случае, когда другие факторы закреплены на среднем уровне).

7. Рассчитайте коэффициент детерминации и скорректированный индекс множественной корреляции. Охарактеризуйте тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым результативным признаком.

8. Рассчитайте частные коэффициенты корреляции и охарактеризуйте тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других факторов, включённых в уравнение регрессии.

Задача решена в MS Excel

Эта задача уже решена! Вы можете получить её за 150 руб.

 

Задача №8.

По 15 предприятиям отрасли (табл.1) изучается зависимость затрат на выпуск продукции Y (тыс. ден. ед.) от объема произведенной продукции x1 (тыс. ед.) и расходов на сырье x2 (тыс. ден. ед).

Таблица1

i12345678
x12,71,58,24,53,35,837,1
x255,752120,180,329,8110,590,4118,2
y1107031012075170100180
i9101112131415
x11,210,44,95,211,59,46,5
x224,7298,958,2120,3224,7271,2102
y30440190150390310230
 

По данным табл.1 требуется:

1) Рассчитать критерий Дарбина-Уотсона.

2) Оценить полученный результат при 5%-ном уровне значимости.

3) Указать, пригодно ли уравнение для прогноза.

Задача решена в MS Excel

Эта задача уже решена! Вы можете получить её за 150 руб.

 

Цена консультации по работе Решенные задачи по эконометрике N0007 - договорная.

Чтобы оформить заявку на получение файла с готовой работой или заказ на консультацию и помощь с работой по указанной теме по Вашим требованиям нажмите кнопку: