эконометрика

Тема 3 Проверка остатков на гетероскедастичность методом Гольфельда-Квандта
Задание 3
По имеющимся данным (таблица 1) проверьте остатки на гетероскедастичность методом Гольфельда – Квандта
По 20 предприятиям строится модель зависимости рентабельности продукции (%) у, от производительности труда (ед. в день) х.
...
Вариант 5.
Задача 1 На основе данных, приведенных в Приложении 1 1.Построить уравнение линейной парной регрессии между оборотом розничной торговли (у) и средними душевыми доходами населения (х2) вариант 6. 2.Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и коэффициент детерминации. Сделать выводы. 3.Оценить статистическую значимость параметров регрессии и коэффициента корреляции с уровнем значимости 0,05 по t - критерию. 4.Оценить адекватность модели по F – критерию. 5.Выполнить прогноз ожидаемого значения признака-результата y при прогнозируемом значении признака-фактора x, составляющим 105% от среднего уровня x. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал с вероятностью 0,95.
Задача 2 На основе данных, приведенных в приложении 4, определите тенденцию инвестиций в основной капитал по 2 региону: 1.Рассчитать параметры линейного и параболического тренда, записать уравнение тренда, проверить правильность расчетов, сделать выводы. 2.Проверить тренды на пригодность к прогнозированию через коэффициент автокорреляции остатков, критерий Дарбина – Уотсона, средней ошибки аппроксимации. 4.Рассчитать точечный и интервальный прогноз инвестиций на следующий период.
Задача 3 На основе данных, приведенных в приложении 4, определить зависимость текущих уровней от предыдущих по динамике ВРП и инвестиций в основной капитал по 2 региону:41 1. Рассчитать коэффициент автокорреляции 1 порядка по ВРП, сделать выводы. 2. Рассчитать коэффициент автокорреляции 1 порядка по объему инвестиций в основной капитал, сделать выводы. 3. Рассчитать параметры уравнения регрессии по отклонениям от тренда, определить коэффициент корреляции по отклонениям от тренда, сделать выводы. 4. Определить значение ВРП на следующий период по уравнению регрессии.