Сделана в феврале 2018 года
Работа была успешно сдана - заказчик претензий не имел .
Оригинальность работы по Antiplagiat.ru на 17.12.2020 года составила 40%
Задача 1
Условие:
По территориям региона приводятся данные за 199X г,, таблица 1,
Таблица 1 – Исходные данные
Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб,,
Среднедневная заработная плата, руб,,
1 77 123
2 85 152
3 79 140
4 93 142
5 89 157
6 81 181
7 79 133
8 97 163
9 73 134
10 95 155
11 84 132
12 108 165
Требуется:
1. Построить линейное уравнение парной регрессии от ,
2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации,
3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью -критерия Фишера и -критерия Стьюдента,
4. Выполнить прогноз заработной платы при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума , составляющем 107% от среднего уровня,
5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал,
6. На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую,
Задача 2
Условие:
По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника (тыс, руб,) от ввода в действие новых основных фондов (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих (%), таблица 3.
Таблица 3 – Исходные данные
Номер предприятия
Номер предприятия
1 7 3,7 9 11 11 6,3 22
2 7 3,7 11 12 11 6,4 22
3 7 3,9 11 13 11 7,2 23
4 7 4,1 15 14 12 7,5 25
5 8 4,2 17 15 12 7,9 27
6 8 4,9 19 16 13 8,1 30
7 8 5,3 19 17 13 8,4 31
8 9 5,1 20 18 13 8,6 32
9 10 5,6 20 19 14 9,5 35
10 10 6,1 21 20 15 9,5 36
Требуется:
1. Построить линейную модель множественной регрессии, Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии, На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат;
2. Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их;
3. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации, Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации;
4. С помощью -критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации ;
5. С помощью частных -критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора после и фактора после ;
6. Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.
Задача 3
Условие:
Даны системы эконометрических уравнений/
Макроэкономическая модель экономики США (одна из версий):
где – потребление; – ВВП; – инвестиции; – процентная ставка; – денежная масса; – государственные расходы; – текущий период; – предыдущий период.
Требуется
1. Применив необходимое и достаточное условие идентификации, определите, идентифицируемо ли каждое из уравнений модели;
2. Определите метод оценки параметров модели;
3. Запишите в общем виде приведенную форму модели.
Задача 4
Условие:
Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии ( ) жителями региона за 16 кварталов, таблица 9.
Таблица 9 – Исходные данные
1 5,5 9 8,0
2 4,6 10 5,6
3 5,0 11 6,4
4 9,2 12 10,9
5 7,1 13 9,1
6 5,1 14 6,4
7 5,9 15 7,2
8 10,0 16 11,0
Требуется:
1. Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний;
2. Построить аддитивную модель временного ряда (для нечетных вариантов) или мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов);
3. Сделать прогноз на 2 квартала вперед.
1. Афанасьев, В. Н. Эконометрика / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев, Т.И. Гуляева. - М.: Финансы и статистика, 2017. - 256 c.
2. Гладилин, А. В. Практикум по эконометрике / А.В. Гладилин, А.Н. Герасимов, Е.И. Громов. - М.: Феникс, 2016. - 336 c.
3. Кочетыгов, А. А. Основы эконометрики / А.А. Кочетыгов, Л.А. Толоконников. - М.: Издательский центр "МарТ", 2015. - 352 c.
4. Теория статистики с элементами эконометрики. Практикум. Учебное пособие. - М.: Юрайт, 2015. - 386 c.
5. Тихомиров, Н. П. Эконометрика / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. Дорохина. - М.: Экзамен, 2017. - 512 c.