Заказ № 2674. Контрольная работа по дисциплине «Эконометрика»

Контрольная работа по дисциплине «Эконометрика».

Работа выполнена и оформлена на отлично.

Принята с первого раза, без доработок.

После покупки вы получите файла Word (16 стр.).

В работе выполнены задания, представленные ниже, в оглавлении.

Задание 1.

Пусть имеются данные, аналогичные рассмотренным в тренировочном примере (n=21, y – потребление, х – доходы), для которых рассчитано уравнение регрессии и другие характеристики, необходимые для их полного анализа с помощью парной регрессии и корреляции.

Ниже приведены результаты расчетов (рис.12) и (рис.13).

Описательные статистики рассчитаны отдельно:

𝑥=5,1, 𝑦=4,95, 𝑆𝑥=2,1, 𝑆𝑦=1,4.

Рис. 13. Уравнение парной регрессии для примера

Рис. 14. График остатков для примера

Выписать уравнение регрессии и провести полный анализ его точности в

соответствии с рассмотренным тренировочным примером.

Проверить равенства:

𝑡²𝑏=𝑡 ᵣ²𝑟=𝐹² и прокомментировать их смысл.

Прокомментировать смысл коэффициента регрессии (склонность к потреблению), рассчитать мультипликатор и коэффициент средней эластичности и привести их содержательный анализ.

Показать, что Vx>Vy и прокомментировать это знаком при свободном члене уравнения простой линейной регрессии.

Охарактеризовать тесноту линейной корреляционной связи на основе шкалы Чеддока.

Выборочный коэффициент Дарбина – Уотсона для этого уравнения равен 1,54.

Используя данные тренировочного примера (та же размерность задачи) проверить остатки

на автокорреляцию и сделать вывод.

Сравнительный анализ моделей для рассмотренных данных показал следующее

(рис.15):

Рис. 15. Сравнительный анализ моделей

Мультипликативная и экспоненциальная модели следующие:

Рис. 16. Мультипликативная модель

Рис. 17. Экспоненциальная модель

Выписать уравнения этих моделей, охарактеризовать их точность на основе данных рис.15 и дать смысл их параметров (в пределах рассмотренного в тренировочном примере) и указать наиболее точное из них.

Задание 2

Имеется информация о результатах работы 16 фирм по следующим показателям (см. рис.26):

у – объем реализации (млн руб.);

х1 – расходы на рекламу (млн руб.);

х2 – цена собственной продукции;

х3 – цена продукции фирмы- конкурента;

х4 – инвестиции (в процентах к предыдущему году).

Провести корреляционно – регрессионный анализ этой информации в соответствии с рассмотренным тренировочным примером. Для этого:

1. Проанализировать описательную статистику (см. рис.27).

2. Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции (см. рис.28)

3. Проанализировать в сравнительном анализе с предыдущей матрицей матрицу частных коэффициентов корреляции (см. рис.29).

4. Проанализировать точность уравнения полной регрессии (см. рис.30).

5. Проанализировать точность уравнения пошаговой регрессии (см. рис.31) и проинтерпретировать его коэффициенты.

Рис. 26. Исходная информация

Рис. 27. Описательная статистика

6. Основываясь на отчете о пошаговой регрессии в ППП Statistica (рис.31), проведите сравнительный анализ степени влияния оставшихся в регрессии переменных на зависимую переменную по коэффициентам регрессии в натуральном масштабе и по стандартизованным коэффициентам регрессии. Поясните результаты анализа исходя из смысла этих коэффициентов.

Рис. 28. Матрица парных коэффициентов корреляции

Рис. 29. Матрица частных коэффициентов корреляции

Рис. 30. Отчет о полном уравнении регрессии

Рис.31. Отчет о пошаговой регрессии в ППП Statgraphics

Рис.31. Отчет о пошаговой регрессии в ППП Statistica

Задание 3

При моделировании стоимости жилья от разных факторов было получено следующее уравнение (см. рис.33):

Рис. 33. Уравнение регрессии с фиктивной переменной

Здесь price – цена квартиры;

size1 – жилая площадь квартиры;

tipe1 – фиктивная переменная, равная 1, для домов из кирпича и 0 – для других.

Выписать уравнение регрессии с фиктивной переменной и пояснить смысл коэффициентов этого уравнения, считая факторные переменные независимыми.

Задание 4

Пример 1. К следующим временным рядам подобрать лучшую линию тренда в виде аналитической кривой:

а) 21,6 22,9 25,5 21,9 23,9 27,5 31,5 29,7 28,6 31,4 32,1 31,2

б) 146 106 123 89 97 74 80 53 56 35

Изобразить в системе координат исходные данные и выбранную линию тренда.

Ниже (рис. 46 и 47) приведены отчеты о решении задач с помощью статистического ППП. Вам необходимо его проанализировать и сделать соответствующие выводы по аналогии с тренировочным примером.

Рис. 46. Информация для решения задачи а)

Рис. 47. Информация для решения задачи б)

Прогноз сделать по линейному и квадратичному тренду.

Пример 2. Имеется следующая информация о потреблении электроэнергии жителями города за 4 года по кварталам (см. рис. 48 в столбце Data).

Используя результаты расчетов (см. рис. 48), построить график исходных данных и линию тренда по центрированным скользящим средним (столбец Trend-Cycle рис.48). Вычислить индексы сезонности, усреднив показатели сезонности (столбец Seasonality) по соответствующим кварталам (например, для 3-го квартала необходимо сосчитать среднюю арифметическую из чисел с номерами 3, 7, и 11 в столбце Seasonality и т. д.).

Рис. 48. Информация для решения задачи из примера 2

Построить график индексов сезонности.

Спрогнозировать потребление электроэнергии по линии тренда (выбрать лучшую линию тренда по данным на рис. 49):

Рис. 49. Окно отчета о подборе линии тренда

Скорректировать прогноз по тренду с помощью индексов сезонности.

Данная работа проверена и одобрена модераторами сайта.

Пожалуйста, внимательно изучайте оглавление работы. Деньги за приобретённую готовую работу, по причине несоответствия данной работы вашим требованиям, или её уникальности, не возвращаются, поскольку цена значительно дешевле, чем заказывать новую работу.

Также, при необходимости, после покупки, Вы можете заказать на данном сайте необходимые дополнения к работе.