Решенные задачи по эконометрике №0072

План (содержание) работы Решенные задачи по эконометрике №0072:

Задача 1

Проведите сглаживание временного ряда, представленного в таблице, используя простую скользящую среднюю по интервалу 5, и найдите уравнение тренда, полагая тренд линейным.

По итогам решения выберите верные утверждения:

1) уравнение тренда y_t = 161,190 + 16,297t

2) сглаженное значение спроса при t = 5: 228

3) сглаженное значение спроса при t = 3: 216

4) сглаженное значение спроса при t = 9: 309,4

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

 

Задача 2

Анализируется изменение производительности труда y в зависимости от квалификации работника x1 и стоимости нормо-часа x2 (x1 и x2 – в условных единицах). Требуется выяснить наличие гетероскедастичности по объясняющим переменным, используя тест Голдфельда – Квандта

Разделите полученные значения на две группы, в зависимости от того, в каком случае они были получены (при ранжировании по какой переменной):

S₃ = 0,160 -

F = 3,565 -

S₃ = 0,286 -

F = 1,990 -

Эта задача уже решена! Получите файл за 150 руб.

Оплатить и скачать решение

 

Смотрите так же: Помощь по эконометрике

 

Задача 3

Практическая работа № 4. Прогнозирование социально-экономических процессов. Вариант 1

Исходные данные:

Цель работы

1. Научиться строить прогноз цен активов фондового рынка.

2. Освоить методику анализа динамического ряда в табличном процессоре MS Excel.

3. Создать лабораторную модель.

Алгоритм выполнения задания

1. Подготовить таблицу 3.1 исходных данных в соответствии с номером варианта.

2. Вычислить регулярную составляющую (тренд):

2.1. Рассчитать среднее значение для каждого года (столбца).

2.2. Построить график изменения средних значений объемов продаж.

2.3. Вставить линию тренда.

2.4. Выбрать уравнение регрессии, наиболее точно описывающее точки из таблицы 3.2.

2.5. Коэффициенты уравнения записать рядом с графиком.

3. Вычислить сезонную компоненту (волну):

4. Построить график изменения средних значений по месяцам.

3.4. Построить наиболее адекватную линию тренда и подобрать тип регрессии, наилучшим образом описывающий точки графика.

3.5. Коэффициенты уравнения записать рядом с диаграммой.

4. Вычислить случайную составляющую.

5. Используя полученную модель, сделать прогноз на февраль будущего года. Для этого:

5.1. Вычислить тренд.

5.2. Вычислить волну.

5.3. Суммировать значения тренда, волны и случайной составляющей.

6. Произвести анализ полученных результатов.

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

 

Задача 4

1. Выполните экономический анализ задачи и сделайте выводы, что вы выбираете в качестве изучаемого показателя (Y) и что в качестве влияющего (X). Постройте поле корреляции результата и фактора и сформулируйте гипотезу о форме связи.

2. Используя выборочные данные, заполните следующую таблицу:

3. По выборочным данным найдите средние значения по Y и X, дисперсии по Y и X, средние квадратичные отклонения по Y и X, результаты расчетов и соответствующие формулы поместите в следующую таблицу:

4. Определить выборочный коэффициент корреляции и поясните его смысл. Сделайте вывод о силе линейной зависимости между переменными Y и X. На уровне значимости 0,05 проверьте гипотезу о значимости коэффициента корреляции в генеральной совокупности.

5. Оцените параметры парной линейной регрессионной модели Y = a + bX + ?. методом наименьших квадратов. Дайте экономическую интерпретацию найденных коэффициентов.

6. Вычислите регрессионные остатки. Определите RSS, TSS, ESS. Проверьте основное тождество дисперсионного анализа. Найдите оценку дисперсии ошибки модели.

7. Определите стандартные ошибки оценок параметров регрессии и стандартную ошибку модели.

8. Определите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию.

9. Постройте 95%-ныс доверительные интервалы для коэффициентов регрессии.

10. На уровне значимости 0,05 оцените статистическую значимость коэффициента регрессии b. Сделайте выводы.

11. На уровне значимости 0,05 оцените статистическую значимость уравнения регрессии в целом. Сделайте выводы

12. Найдите точечный прогноз для зависимой переменной и дайте интерпретацию полученного результата, если факторный признак увеличится на 5% от своего среднего значения.

13. С вероятностью 0.95 постройте доверительный интервал ожидаемого значения результативного признака, если факторный признак увеличится па 5% от своего среднего значения.

14. С вероятностью 0,95 постройте доверительный интервал индивидуального значения результативного признака, если факторный признак увеличится на 5% от своего среднего значения.

Вариант 7. Бюджетное обследование 10 случайным образом отобранных семей дало следующие результаты:

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

 

Задача 5

1. Определите эндогенные и экзогенные переменные задачи. Изложите гипотезу о виде связи между зависимой и независимыми переменными и запишите соответствующую модель.

2. Найдите оценки параметров множественной линейной модели методом наименьших квадратов. Запишите полученное уравнение множественной регрессии и поясните экономический смысл его параметров при переменных. (Задание можно решить с помощью "Пакета анализа данных" MS Excel).

3. Определите парные коэффициенты корреляции. Между какими показателями коэффициент корреляции наибольший? Сделайте выводы. Выясните возможную мультиколлинсарность в модели. (Задание можно решить с помощью инструмента "Корреляция" MS Excel).

4. Используя найденные парные коэффициенты корреляции, вычислите частные коэффициенты корреляции. Сделайте выводы.

5. Найдите коэффициенты эластичности по всем переменным. Проинтерпретируйте все коэффициенты эластичности. Определите, какой фактор оказывает наибольшее влияние на Y.

6. Определите стандартизованные коэффициенты регрессии. Запишите уравнение регрессии в стандартизованной форме.

7. Определите множественный коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, скорректированный коэффициент детерминации, сделайте выводы.

8. На уровне значимости 0,05 проверьте значимость параметров модели.

9. Постройте 95%-ные доверительные интервалы для параметров множественной регрессии.

10. На уровне значимости 0,05 оцените статистическую значимость уравнения регрессии в целом.

11. На уровне значимости 0,05 проверьте гипотезу о гстсроскедастичности остатков модели с помощью критерия Спирмена.

12. На уровне значимости 0,1 проверьте предположение об автокорреляции остатков, используя критерий Дарбина — Уотсона.

13. Подведите общий итог: можно ли использовать данную модель для прогноза? Если нет, то как следует изменить модель для се практического использования?

Вариант 7. Имеются следующие данные:

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

 

Задача 6

Даны системы эконометрических уравнений.

Требуется

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

2. Определите метод оценки параметров модели.

3. Запишите в общем виде приведенную форму модели.

Вариант 1

Модель протекционизма Сальватора (упрощенная версия):

M_t = a₁ + b₁₂N_t + b₁₃S_t + b₁₄E_t-1 + b₁₅M_t-1 + e₁

N_t = a₂ + b₂₁M_t + b₂₃S_t + b₂₆Y_t + e₂

S_t = a₃ + b₃₁M_t + b₃₂N_t + b₃₆X_t + e₃

где – доля импорта в ВВП; – общее число прошений об освобождении от таможенных пошлин; – число удовлетворенных прошений об освобождении от таможенных пошлин; – фиктивная переменная, равная 1 для тех лет, в которые курс доллара на международных валютных рынках был искусственно завышен, и 0 – для всех остальных лет; – реальный ВВП; – реальный объем чистого экспорта; – текущий период; – предыдущий период.

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

 

Задача 7

Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии (yt) жителями региона за 16 кварталов.

Требуется:

1. Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.

2. Построить аддитивную модель временного ряда (для нечетных вариантов) или мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов).

3. Сделать прогноз на 2 квартала вперед.

Вариант 1

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

 

Задача 8

В соответствии со своим вариантом выбрать исходные данные. Выполнить следующие расчеты:

1. Построить модель парной линейной регрессии y = a + bx +e.

2. Изобразить на графике исходные и модельные значения.

3. Рассчитать коэффициенты корреляции и эластичности, коэффициенты эластичности сопоставить с коэффициентами регрессии.

4. Сделать прогноз на следующий шаг.

Данные по вариантам: первая строка – значения х, вторая строка – значения у

Вариант 1.

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

 

 

Цена консультации по работе Решенные задачи по эконометрике №0072 - 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: