Эконометрика Контрольная работа 2. Вариант 4. Модель множественной регрессии. Проверка предпосылок 1-МНК. Оценка параметров обобщенной линейной эконометрической модели

Задания контрольной работы № 2

Модель множественной регрессии. Проверка предпосылок 1-МНК.

Оценка параметров обобщенной линейной эконометрической модели

Задание 2.1. Оценка параметров модели с помощью алгоритма поша-гового отбора факторов в модель

Изучается зависимость между урожайностью сахарной свеклы (ц/га) – Y и живым трудом (чел.-дней/га) – X1, количеством внесѐнных удобрений (кг/га) –Х2, осадками в год (мм) – X3, суммой температур за период актив-ной вегетации (ГС) – X4.

Предполагая, что между рассматриваемыми показателями существует линейная зависимость, выполните пункты 1), 2).

1) С помощью «Пакета анализа», применив алгоритм пошагового рег-рессионного анализа, постройте уравнение регрессии с максимальным чис-лом значимых коэффициентов регрессии (сделать выводы по коэффициен-там детерминации на каждом шаге). Оцените качество построенной модели по средней относительной ошибке аппроксимации (для расчетов исполь-зуйте данные отчета «Вывод остатка»); 

2) Используя матричный подход, постройте уравнение регрессии с максимальным числом значимых коэффициентов регрессии. 

Принятый уровень значимости α = 0,05.

Задание 2.2. Проверка гипотезы отсутствия мультиколлинеарности между факторами-аргументами.

Проверьте наличие мультиколлинеарности между факторами-аргументами в модели, построенной в контрольной работе (пункт 2.1). При выявлении мультиколлинеарности предложите меры по ее устранению.

Задание 3.3. Проверка гипотезы отсутствия гетероскедастичности возмущений. Обобщенный метод наименьших квадратов.

Проверьте наличие гетероскедастичности для многофакторной эконо-метрической модели, полученной в пункте 2.2. При выявлении гетероскеда-стичности предложите меры по ее устранению. Принятый уровень значимо-сти α = 0,05.

Задание 3.4. Экономический анализ и прогноз по многофакторной модели линейной регрессии.

3) Используя модель, построенную в пункте 2.3, рассчитайте точечный и интервальный прогнозы для результативного признака Y при допущении, что средние показатели по факторам-аргументам будут превышены на 6%. Принятый уровень значимости α = 0,05.

4) Оцените влияние факторов-аргументов на результативный фактор, рассчитав коэффициенты эластичности, бета-коэффициенты и дельта-коэффициенты.

Исходные данные (Вариант 4)

№ Y X1 X2 X3 X4

1 8 25 18 0,02 2,9

2 7,27 29 4 0,07 3,5

3 7,47 53 13 0,14 2,7

4 10,86 41 9 0,08 4,9

5 5,23 26 12 0,13 3,4

6 12,16 32 23 0,1 4,8

7 9,19 59 11 0,13 3,9

8 10,12 48 3 0,09 4,8

9 6,86 51 8 0,12 2,9

10 11,02 43 9 0,15 3,7

11 7,77 29 9 0,02 3,5

12 6,62 37 12 0,08 5

13 7,4 49 5 0,14 4,1

14 10,55 57 11 0,11 3,6

15 12,3 46 15 0,06 4,7

16 6,28 31 14 0,16 4,1

17 14,6 38 28 0,12 5,8

Содержание

Задания контрольной работы № 2 3

Выполнение заданий к Контрольной работе 2 5

Задание 2.1. Оценка параметров модели с помощью алгоритма пошагового отбора факторов в модель 5

Задание 2.2. Проверка предпосылки отсутствия мультиколлинеарности между факторами-аргументами 15

Задание 2.3. Проверка предпосылки гомоскедастичности возмущений. Обобщенный метод наименьших квадратов 18

Задание 2.4. Экономический анализ и прогноз по многофакторной модели линейной регрессии 24

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 2023 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, скринами из Excel. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.

Файл Excel к работе приложен.

Объем работы 30 стр. TNR 14, интервал 1,5.

Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.