Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии, контрольная

Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии, контрольная

 

Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии, контрольная

План (содержание) работы Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии:

Краткая справка (в объем работы не входит): Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии в целом является завершающим этапом эконометрического моделирования на основе совокупности исходных данных. В данном случае экономическая интерпретация - это объяснение смысла, содержания полученных коэффициентов регрессии. На экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии оказывают влияние такие факторы, как сфера экономики, для которой строится эконометрическая модель, количество исходных данных (объем совокупности) для анализа изучаемого явления и т.п. Одним из важнейших факторов интерпретации коэффициентов регрессии является вид полученной модели. Здесь приведен подробный пример уравнения парной регрессии с объяснениями и формулами. Например, для линейно эконометрической модели вида у = а0+а1*х экономическая интерпретация коэффициентов регрессии а0 и а1 будет следующей: с увеличением уровня фактора х на единицу значение результата увеличивается на а1 единиц. Влияние неучтенных факторов составляет а0 ед.
Пример: имеется модель регрессии, описывающая зависимость прибыли предприятия от расходов на рекламу: y^ = 2,521+1,13x. Интерпретация его коэффициентов будет следующая: с увеличением единовременных расходов на рекламу на 1 тыс.руб. прибыль предприятия увеличивается на 1,13 тыс.руб., на что указывает значение коэффициента a1. Значение свободного члена уравнения регрессии а0, равного 2,521, оценивает влияние прочих факторов, оказывающих воздействие на прибыль предприятия.
Если в результате моделирования была получена гиперболическая модель вида у = а0+а1/х, то экономическая интерпретация коэффициентов регрессии для такой модели будет следующим: свободный член рассматриваемой зависимости а0 представляет собой обобщенное воздействие всех неучтенных факторов на зависимый показатель; экономический смысл коэффициента регрессии а1 определяется условиями анализа, например, при анализе зависимости трудоемкости производства в сельском хозяйстве коэффициент регрессии а1 в указанной гиперболической модели будет означать некий расчетный объем затрат труда, который находится в зависимости от урожайности.
Экономическая интерпретация коэффициентов уравнения множественной линейной регрессии вида Y^ = b0+b1x1+b2x2 будет следующая: при увеличении значения фактора х1 на единицу измерения и неизменных значениях фактора х2 результирующая переменная Y^ увеличивается на b1 единиц измерения; при увеличении значения фактора х2 на единицу своего измерения и неизменных значениях фактора х1 результирующая переменная Y^ увеличивается на b2 единиц измерения.
Пример: имеется модель множественной регрессии, описывающая зависимость потребления электроэнергии (тыс. кВт ч) у от производства продукции (тыс. ед.) х1 и уровня механизации труда (%) х2: Y^х1х2 = 811,33 + 0,4254*х1 + 0,2409*х2. Экономическая интерпретация коэффициентов множественной регрессии будет следующая: увеличение производства продукции на 1 тыс.ед. приводит при прочих равных условиях к росту потребления электроэнергии в среднем на 0,4254 тыс. кВт ч.; при увеличении уровня механизации труда на 1% при прочих равных условиях объем потребления электроэнергии увеличивается в среднем на 0,2409 тыс. кВт ч.

 

Смотрите так же: Решение задач по эконометрике

 

Ниже представлены условия решенных практических задач по эконометрике, в которых требуется дать экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии:

Задача 1

По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y , млн. руб.) от объема капиталовложений (X , млн. руб.)

Требуется:

1. Построить корреляционное поле и по его виду определить формулу зависимости между X и Y.

2. Оценить параметры уравнения линейной регрессии по методу наименьших квадратов, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.

3. Вычислить выборочный коэффициент корреляции.

4. Вычислить коэффициент детерминации. Сделать вывод о качестве модели. (Критерий Фишера).

5. Осуществить прогнозирование среднего значения объёма выпуска продукции, если прогнозное значения фактора Х составит 80% от его максимального значения.

6. Построить график полученного уравнения регрессии в той же системе координат, что и поле корреляции.

X
12
4
18
27
26
29
1
13
26
5
Y
21
10
26
33
34
37
9
21
32
14

 

Задача 2

По следующим статистическим данным постройте четыре регрессионные модели

Y = α01X11

Y = γ02X22

Y = β01X12X23

Y = δ01X1t-12X2t-1

T
Y
X1
X2
1
23
13
2,2
2
23,5
14
2,4
3
25
15
2,65
4
26,5
16,5
2,85
5
27
18
3,0

Сравните построенные модели. Какая из них предпочтительнее и почему?

 

Рекомендуемая литература

1. Егорова Г.В., Афоничкин А.И. Основы эконометрики: Учебное пособие. - Тольятти: ПТИС, 2002.

2. Регрессионный анализ: подход с использованием EXCEL: методические указания к практическим работам по дисциплине Эконометрика / сост. Г.В.Егорова. - Тольятти: Изд-во ТГУС, 2008.

3. Кремер А., Путко Б. Эконометрика. - М., 2002.

Цена работы Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии - договорная.

Чтобы оформить заказ на покупку готовой работы или заказ на выполнение работы по указанной теме по Вашим требованиям нажмите кнопку: