НГУЭУ Эконометрика Вариант 8 (2 задания и тесты) метод.указания 2019 г.
Ситуационная (практическая) задача № 1
По 25 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 до-ходы населе-ния, в месяц, тыс. руб. Уровень безра-ботицы, %
г. Севастополь 25498 28834 4,2
Дагестан 22409 25755 11,6
Ингушетия 9360 16163 26,3
Кабардино-Балкарская Республика 16668 20782 10,4
Карачаево-Черкесская Республика 11121 18051 12
Республика Северная Осетия –Алания 18586 23270 10,3
Чеченская Республика 16041 23197 13,7
Ставропольский край 21746 23408 5
Республика Башкортостан 25043 28967 4,9
Республика Марий Эл 15233 19802 5
Республика Мордовия 14176 18651 4,2
Республика Татарстан 28792 33725 3,3
Удмуртская Республика 18699 23827 4,8
Чувашская Республика 15345 18462 5
Пермский край 24060 28708 5,4
Кировская область 18334 22247 5,1
Нижегородская область 25998 31408 4,2
Оренбургская область 18779 23385 4,4
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
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.
6. Для домохозяйства с среднедушевыми денежными доходами населения в месяц 62,5 ден. ед. дать точечный и интервальный прогноз накоплений с надежностью 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 Объем платных услуг, млн. руб.
2010 76492 2011 88928 2012 102134 2013 121334 2014 129952
2015 133320 2016 144465 2017 151580 2018 160743
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.Коэффициент регрессии изменяется в пределах:
a) от 0 до 1;
b) от -∞ до +∞;
c) от 0 до +∞;
d) от -1 до 1.
2.Наблюдаемая величина зависимого показателя складывается из …
a) теоретического значения этого показателя, найденного по уравнению регрессии и среднего отклонения;
b) истинного значения показателя и его теоретического значения;
c) теоретического значения этого показателя, найденного по уравнению регрессии и случайного отклонения;
d) истинного значения этого показателя, найденного по уравнению рег-рессии и случайного отклонения.
3.Коэффициент регрессии значим, если
4. Несмещенная оценка дисперсии остатков для уравнения регрессии с т объясняющими переменными, построенного по п наблюдениям, рассчитывается по формуле
5.Проверку на наличие мультиколлинеарности выполняют с помо-щью критерия
a) Дарбина-Уотсона;
b) хи-квадрат;
c) Голдфелда-Кванта;
d) Фишера.
6. Автокорреляцией называется:
a) наличие корреляции между случайными составляющими в разных наблюдениях;
b) наличие корреляции между независимой и зависимой переменными;
c) непостоянство дисперсии случайной составляющей уравнения в разных наблюдениях;
d) наличие корреляции между независимой переменной и случайной со-ставляющей уравнения.
7.Коэффициент ранговой корреляции Спирмена может принимать значения
a) от 0 до 1;
b) от -∞ до +∞;
c) от 0 до +∞;
d) от -1 до 1.
8. Корелограмма- это
a) график автокорреляционной функции;
b) общая тенденция в изменении корреляционной зависимости;
c) сдвиг во временном ряде относительно начального момента наблюдений;
d) временной ряд с некоррелированными ошибками.
9. Какая из представленных моделей временного ряда является мо-делью тренда?
a) yt*= at+b+ε;
b) yt*= a0+a1t+a2cos(kt)+a3sin(kt)+ε;
c) yt*= ayt-1+b+ε;
d) yt*= a0+a1 xt+ ε.
10.Уравнение, входящее в систему одновременных уравнений, явля-ется идентифицируемым, если
a) по коэффициентам структурной формы модели можно однозначно получить оценки коэффициентов приведенной формы;
b) по коэффициентам приведенной формы модели нельзя получить оценки коэффициентов структурной формы;
c) по коэффициентам приведенной формы модели можно однозначно получить оценки коэффициентов структурной формы;
d) по коэффициентам приведенной формы модели нельзя однозначно получить оценки коэффициентов структурной формы.
Содержание
Ситуационная (практическая) задача № 1 3
Ситуационная (практическая) задача № 2 26
Тестовые задания 34
Список использованной литературы 37
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 2020 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 37 стр. TNR 14, интервал 1,5.
Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.
