Эконометрика - решить две задачи

Эконометрика 

(задачи решить в excel с подробным описанием)

Задача 1. Проводится анализ взаимосвязи количества населения и количества практикующих врачей 

Годы 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90

 млн чел. 10,0 10,3 10,4 10,55 10,6 10,7 10,75 10,9 10,9 11,0

, тыс чел. 12,1 12,6 13,0 13,8 14,9 16,0 18,0 20,0 21,0 22,0

1) Постройте корреляционное поле и выдвиньте предположение о формуле зависимости между рассматриваемыми показателями.

2) Оцените по МНК коэффициенты линейной регрессии .

3) Оцените качество построенной регрессионной модели.

4) Оцените по МНК коэффициенты квадратичной регрессии  и проведите RESET-тест Рамсея

5) Оцените качество построенной регрессии. Какую из моделей вы предпочтете? 

6) Найдите интервальную оценку для индивидуальных значений результативной переменной. 

7) Постройте график прогнозных значений с указанием 95% доверительного интервала. 

8) Проверьте входной набор данных на наличие гетероскедастичности с помощью теста Глезера и Уальда. 

9) Проверьте остатки модели на нормальность и наличие неустраненных корреляций.

Задача 2. Многофакторная регрессия.

В таблице приведены данные о годовых объемах выработки предприятий промышленности нерудных материалов, мощности и электровооруженности этих предприятий, средневзвешенной цене единицы продукции и заработной плате на 1 чел.-час. Провести объемов выработки (у) на остальные показатели (х1, х2, х3, х4) и записать уравнение зависимости у от х1, х2, х3, х4. Провести анализ полученной регрессионной модели по следующим направлениям: 

1. проанализировать статистическую достоверность коэффициентов регрессии;

2. провести поэтапное удаление из модели тех факторов, влияние которых на выработку отсутствует.

Для окончательного уравнения регрессии:

3. оценить статистическую значимость модели и каждого из факторов, включенных в модель.

4. оценить объясненную долю дисперсии в окончательном уравнении регрессии;

5. исследовать статистическую достоверность коэффициента детерминации (с помощью частных F-критериев Фишера);

6. дать экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии при оставшихся регрессорах;

7. проанализировать величину доверительных интервалов для функции регрессии (с помощью EVIEWS) и построить графики истинных и расчетных значений выработки;

8. исследовать остатки на наличие автокорреляции, нормальность, отсутствие корреляции с результативной переменной.;

9. сделать общий вывод по полученным результатам, указав все достоинства и недостатки модели.