НГУЭУ Эконометрика Вариант 5 (2 задания и тесты) метод.указания 2019 г.

Ситуационная (практическая) задача № 1 

По 21 регионам РФ имеются данные о потребительских расходах в среднем на душу населения, руб., среднедушевых денежных доходах населения, в месяц, тыс. руб., уровне безработицы, % (по данным выборочных обследований рабочей силы; в среднем за год; население в возрасте 15-72 лет) за 2018 год:

Регион Потребительские расходы в среднем на душу населения, руб. Среднедушевые денежные доходы населения, в месяц, тыс. руб. Уровень безработицы, %

Пензенская область 18237 21804 4,4

Самарская область 23863 28180 3,7

Саратовская область 17375 21423 5

Ульяновская область 18052 22797 3,7

Курганская область 16133 20334 8

Свердловская область 31757 36735 4,8

Тюменская область 32422 46124 3,1

Челябинская область 18237 24386 5,6

Республика Алтай 13484 19503 11,2

Республика Тыва 9878 15603 14,8

Республика Хакасия 18855 21571 5,2

Алтайский край 17258 22829 6,1

Красноярский край 23115 30015 4,9

Иркутская область 17855 24434 7,5

Кемеровская область 17749 23166 6,1

Новосибирская область 22895 28852 6,7

Омская область 20844 25431 6,7

Томская область 20314 27296 6,3

Республика Бурятия 20681 24081 9,3

Республика Саха (Якутия) 32080 42669 6,9

Забайкальский край 18352 23992 10,2

Требуется: 

1. Построить корреляционное поле между потребительскими расходами в среднем на душу населения, тыс. руб. и среднедушевыми денежными доходами населения в месяц, тыс. руб. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между потребительскими расходами и среднедушевыми денежными доходами. 

2. Оценить тесноту линейной связи между потребительскими расходами и среднедушевыми денежными доходами с надежностью 0,9. 

3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости потребительских расходов в среднем на душу населения от среднедушевых денежных доходов населения. Дать содержательную интерпретацию параметров уравнения.

4. Дать интервальные оценки для параметров модели парной регрессии с доверительной вероятностью γ = 0,9. 

5. Проверить статистическую значимость параметров уравнения парной регрессии с надежностью γ = 0,9.

6. Проверить качество построенного уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации и с помощью коэффициента детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с надежностью γ = 0,9.

7. Дать точечный и интервальный прогноз потребительских расходов в среднем на душу населения с надежностью γ = 0,9 для гипотетического региона, в котором среднедушевые денежные доходы населения в месяц на 3% больше среднего по выборке.

8. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной рег-рессии для зависимости потребительских расходов в среднем на душу населения от среднедушевых денежных доходов населения и уровня безработицы. Пояснить экономический смысл его параметров.

 9. Дать интервальные оценки для параметров модели множественной регрессии с доверительной вероятностью γ = 0,9. 

10. Проверить статистическую значимость параметров уравнения множественной регрессии с надежностью γ = 0,9. 

11. Проверить качество построенного уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с надежностью γ = 0,9. 

Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации. 

12. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию χ2. Сравнить полученные результаты. 

13. Дать точечный и интервальный прогноз потребительских расходов в среднем на душу населения с надежностью γ = 0,9 для гипотетического региона, в котором среднедушевые денежные доходы населения в месяц на 3% больше среднего по выборке, а уровень безработицы окажется на 2% выше среднего по выборке.

Ситуационная (практическая) задача № 2 

Имеются данные об объеме платных услуг населению, млн. рублей для Новосибирской области за 2010- 2018 г. г.

Год 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 

Объем платных услуг 87785 96365 106584 128221 130324 136815 141580 156940 164815 

На основе полученных данных требуется: 

1. Построить график динамики объема платных услуг населению. 

2. С помощью метода серий проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде. 

3. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие циклических колебаний во временном ряде. 

4. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,99. 

5. С помощью трендовой модели сделать прогноз объема платных услуг населению на 2021 г.

Тестовые задания

Укажите или напишите номер правильного ответа. 

1. Если коэффициент корреляции отрицателен, то в линейной парной модели регрессии: 

a) с ростом X показатель Y < 0 ; 

b) с ростом X показатель Y растет; 

c) с ростом X показатель Y убывает; 

d) с уменьшением X показатель Y убывает.

2. Коэффициент детерминации для линейного уравнения парной регрессии вычисляется по формуле:

3. Если коэффициент регрессии статистически не значим, то 

a) коэффициент детерминации равен нулю; 

b) F-статистика имеет близкое к нулю значение; 

c) значение этого коэффициента близко к нулю; 

d) t-статистика имеет близкое к нулю значение. 

4. Множественный индекс корреляции I и коэффициент детерминации R2 связаны соотношением:

5.Считается, что в уравнении регрессии с двумя факторами есть мультиколлинеарность, если коэффициент корреляции для факторов 

a) больше 0,8; 

b) больше 0; 

c) меньше 0,3; 

d) равен 0. 

6.Последствия гетероскедастичности 

a) смещенность оценок; 

b) несостоятельность оценок; 

c) неэффективность оценок; 

d) невозможность применить метод наименьших квадратов.

7.Несмещенность оценки означает 

a) математическое ожидание остатков зависит от объема выборки; 

b) дисперсия остатков максимальна; 

c) математическое ожидание остатков равно нулю; 

d) при большом объеме выборки остатки не накапливаются. 

8.Какая из составляющих временного ряда отражает влияние на него долговременных факторов? 

a) тренд; 

b) сезонная компонента;

c) корелограмма; 

d) случайная компонента.

9.Коэффициент автокорреляции - это 

a) коэффициент корреляции между уровнями ряда и временем; 

b) коэффициент корреляции между уровнями двух рядов; 

c) корелограмма; 

d) коэффициент корреляции между уровнями ряда и предыдущими значениями уровней. 

10.Для оценки параметров сверхидентифицируемого уравнения применяют 

a) двухшаговый МНК; 

b) МНК; 

c) косвенный МНК; 

d) обобщенный МНК

Содержание

Ситуационная (практическая) задача № 1 3

Ситуационная (практическая) задача № 2 26

Тестовые задания 33

Список использованной литературы 36

Не подошли данные? Другой вариант? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.

Работа была выполнена в 2021 году, принята преподавателем без замечаний.

Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений) или прикрепленном демо-файле.

Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.

Объем работы 36 стр. TNR 14, интервал 1,5.

Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.