Уважаемый студент!

Данную работу Вы можете заказать у нас за символическую цену, связавшись с нами любым удобным для Вас способом:

Мы ответим Вам в самое ближайшее время. Всегда рады помочь!


Вопросы к зачету (экзамену).

  1. Определение эконометрики. Эконометрический метод и этапы эконометрического исследования.
  2. Парная регрессия. Способы задания уравнения парной регрессии.
  3. Линейная модель парной регрессии. Смысл и оценка параметров.
  4. Оценка существенности уравнения в целом и отдельных его параметров (-критерий Фишера и -критерий Стьюдента).
  5. Прогноз по линейному уравнению регрессии. Средняя ошибка аппроксимации.
  6. Нелинейная регрессия. Классы нелинейных регрессий.
  7. Регрессии нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных.
  8. Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам.
  9. Коэффициенты эластичности для разных видов регрессионных моделей.
  10. Корреляция и  -критерий Фишера для нелинейной регрессии.
  11. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии.
  12. Оценка параметров уравнения множественной регрессии.
  13. Множественная корреляция.
  14. Частные коэффициенты корреляции.
  15. -критерий Фишера и частный -критерий Фишера для уравнения множественной регрессии.
  16. -критерий Стьюдента для уравнения множественной регрессии.
  17. Фиктивные переменные во множественной регрессии.
  18. Предпосылки МНК: гомоскедастичность и гетероскедастичность.
  19. Предпосылки МНК: автокорреляция остатков.
  20. Обобщенный МНК.
  21. Общие понятия о системах эконометрических уравнений.
  22. Структурная и приведенная формы модели.
  23. Проблема идентификации. Необходимое условие идентифицируемости.
  24. Проблема идентификации. Достаточное условие идентифицируемости.
  25. Методы оценки параметров структурной формы модели.
  26. Основные элементы временного ряда.
  27. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры.
  28. Моделирование сезонных колебаний: аддитивная модель временного ряда.
  29. Моделирование сезонных колебаний: мультипликативная модель временного ряда.
  30. Критерий Дарбина-Уотсона.

Варианты индивидуальных заданий

Задача 1. По территориям региона приводятся данные за 199X г. (см. таблицу своего варианта).

Требуется:

  1. 1. Построить линейное уравнение парной регрессии  от .
  2. 2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
  3. 3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью -критерия Фишера и -критерия Стьюдента.
  4. 4. Выполнить прогноз заработной платы  при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума , составляющем 107% от среднего уровня.
  5. 5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.
  6. 6. На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.

Вариант 1

Номер региона

Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,

Среднедневная заработная плата, руб.,

1

81

124

2

77

131

3

85

146

4

79

139

5

93

143

6

100

159

7

72

135

8

90

152

9

71

127

10

89

154

11

82

127

12

111

162


Вариант 2

Номер региона

Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,

Среднедневная заработная плата, руб.,

1

74

122

2

81

134

3

90

136

4

79

125

5

89

120

6

87

127

7

77

125

8

93

148

9

70

122

10

93

157

11

87

144

12

121

165

 

Вариант 3

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


Вариант 4

Номер региона

Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,

Среднедневная заработная плата, руб.,

1

83

137

2

88

142

3

75

128

4

89

140

5

85

133

6

79

153

7

81

142

8

97

154

9

79

132

10

90

150

11

84

132

12

112

166


Вариант 5

Номер региона

Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,

Среднедневная заработная плата, руб.,

1

79

134

2

91

154

3

77

128

4

87

138

5

84

133

6

76

144

7

84

160

8

94

149

9

79

125

10

98

163

11

81

120

12

115

162


Вариант 6

Номер региона

Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,

Среднедневная заработная плата, руб.,

1

92

147

2

78

133

3

79

128

4

88

152

5

87

138

6

75

122

7

81

145

8

96

141

9

80

127

10

102

151

11

83

129

12

94

147


Вариант 7

Номер региона

Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,

Среднедневная заработная плата, руб.,

1

75

133

2

78

125

3

81

129

4

93

153

5

86

140

6

77

135

7

83

141

8

94

152

9

88

133

10

99

156

11

80

124

12

112

156


Вариант 8

Номер региона

Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,

Среднедневная заработная плата, руб.,

1

69

124

2

83

133

3

92

146

4

97

153

5

88

138

6

93

159

7

74

145

8

79

152

9

105

168

10

99

154

11

85

127

12

94

155


Вариант 9

Номер региона

Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,

Среднедневная заработная плата, руб.,

1

78

133

2

94

139

3

85

141

4

73

127

5

91

154

6

88

142

7

73

122

8

82

135

9

99

142

10

113

168

11

69

124

12

83

130


Вариант 10

Номер региона

Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб.,

Среднедневная заработная плата, руб.,

1

97

161

2

73

131

3

79

135

4

99

147

5

86

139

6

91

151

7

85

135

8

77

132

9

89

161

10

95

159

11

72

120

12

115

160




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  (%) (смотри таблицу своего варианта).

Требуется:

  1. 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. 2. Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.
  3. 3. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
  4. 4. С помощью -критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации .
  5. 5. С помощью частных -критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора  после  и фактора  после .
  6. 6. Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.


Вариант 1

Номер предприятия




Номер предприятия




1

6

3,6

9

11

9

6,3

21

2

6

3,6

12

12

11

6,4

22

3

6

3,9

14

13

11

7

24

4

7

4,1

17

14

12

7,5

25

5

7

3,9

18

15

12

7,9

28

6

7

4,5

19

16

13

8,2

30

7

8

5,3

19

17

13

8

30

8

8

5,3

19

18

13

8,6

31

9

9

5,6

20

19

14

9,5

33

10

10

6,8

21

20

14

9

36


Вариант 2

Номер предприятия




Номер предприятия




1

6

3,5

10

11

10

6,3

21

2

6

3,6

12

12

11

6,4

22

3

7

3,9

15

13

11

7

23

4

7

4,1

17

14

12

7,5

25

5

7

4,2

18

15

12

7,9

28

6

8

4,5

19

16

13

8,2

30

7

8

5,3

19

17

13

8,4

31

8

9

5,3

20

18

14

8,6

31

9

9

5,6

20

19

14

9,5

35

10

10

6

21

20

15

10

36


Вариант 3

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


Вариант 4

Номер предприятия




Номер предприятия




1

7

3,5

9

11

10

6,3

22

2

7

3,6

10

12

10

6,5

22

3

7

3,9

12

13

11

7,2

24

4

7

4,1

17

14

12

7,5

25

5

8

4,2

18

15

12

7,9

27

6

8

4,5

19

16

13

8,2

30

7

9

5,3

19

17

13

8,4

31

8

9

5,5

20

18

14

8,6

33

9

10

5,6

21

19

14

9,5

35

10

10

6,1

21

20

15

9,6

36


Вариант 5

Номер предприятия




Номер предприятия




1

7

3,6

9

11

10

6,3

21

2

7

3,6

11

12

11

6,9

23

3

7

3,7

12

13

11

7,2

24

4

8

4,1

16

14

12

7,8

25

5

8

4,3

19

15

13

8,1

27

6

8

4,5

19

16

13

8,2

29

7

9

5,4

20

17

13

8,4

31

8

9

5,5

20

18

14

8,8

33

9

10

5,8

21

19

14

9,5

35

10

10

6,1

21

20

14

9,7

34


Вариант 6

Номер предприятия




Номер предприятия




1

7

3,5

9

11

10

6,3

21

2

7

3,6

10

12

10

6,8

22

3

7

3,8

14

13

11

7,2

24

4

7

4,2

15

14

12

7,9

25

5

8

4,3

18

15

12

8,1

26

6

8

4,7

19

16

13

8,3

29

7

9

5,4

19

17

13

8,4

31

8

9

5,6

20

18

13

8,8

32

9

10

5,9

20

19

14

9,6

35

10

10

6,1

21

20

14

9,7

36


Вариант 7

Номер предприятия




Номер предприятия




1

7

3,8

11

11

10

6,8

21

2

7

3,8

12

12

11

7,4

23

3

7

3,9

16

13

11

7,8

24

4

7

4,1

17

14

12

7,5

26

5

7

4,6

18

15

12

7,9

28

6

8

4,5

18

16

12

8,1

30

7

8

5,3

19

17

13

8,4

31

8

9

5,5

20

18

13

8,7

32

9

9

6,1

20

19

13

9,5

33

10

10

6,8

21

20

14

9,7

35


Вариант 8

Номер предприятия




Номер предприятия




1

7

3,8

9

11

11

7,1

22

2

7

4,1

14

12

11

7,5

23

3

7

4,3

16

13

12

7,8

25

4

7

4,1

17

14

12

7,6

27

5

8

4,6

17

15

12

7,9

29

6

8

4,7

18

16

13

8,1

30

7

9

5,3

20

17

13

8,5

32

8

9

5,5

20

18

14

8,7

32

9

11

6,9

21

19

14

9,6

33

10

10

6,8

21

20

15

9,8

36


Вариант 9

Номер предприятия




Номер предприятия




1

7

3,9

12

11

11

7,1

22

2

7

4,2

13

12

12

7,5

25

3

7

4,3

15

13

13

7,8

26

4

7

4,4

17

14

12

7,9

27

5

8

4,6

18

15

13

8,1

30

6

8

4,8

19

16

13

8,4

31

7

9

5,3

19

17

13

8,6

32

8

9

5,7

20

18

14

8,8

32

9

10

6,9

21

19

14

9,6

34

10

10

6,8

21

20

14

9,9

36


Вариант 10

Номер предприятия




Номер предприятия




1

7

3,6

12

11

10

7,2

23

2

7

4,1

14

12

11

7,6

25

3

7

4,3

16

13

12

7,8

26

4

7

4,4

17

14

11

7,9

28

5

7

4,5

18

15

12

8,2

30

6

8

4,8

19

16

12

8,4

31

7

8

5,3

20

17

12

8,6

32

8

8

5,6

20

18

13

8,8

32

9

9

6,7

21

19

13

9,2

33

10

10

6,9

22

20

14

9,6

34




Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии () жителями региона за 16 кварталов.

Требуется:

  1. 1. Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.
  2. 2. Построить аддитивную модель временного ряда (для нечетных вариантов) или мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов).
  3. 3. Сделать прогноз на 2 квартала вперед.

Варианты 1, 2

 

 

 

 

1

5,8

9

7,9

2

4,5

10

5,5

3

5,1

11

6,3

4

9,1

12

10,8

5

7,0

13

9,0

6

5,0

14

6,5

7

6,0

15

7,0

8

10,1

16

11,1


Варианты 3, 4

 

 

 

 

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


Варианты 5, 6

 

 

 

 

1

5,3

9

8,2

2

4,7

10

5,5

3

5,2

11

6,5

4

9,1

12

11,0

5

7,0

13

8,9

6

5,0

14

6,5

7

6,0

15

7,3

8

10,1

16

11,2


Варианты 7, 8

 

 

 

 

1

5,5

9

8,3

2

4,8

10

5,4

3

5,1

11

6,4

4

9,0

12

10,9

5

7,1

13

9,0

6

4,9

14

6,6

7

6,1

15

7,5

8

10,0

16

11,2


Варианты 9, 10

 

 

 

 

1

5,6

9

8,2

2

4,7

10

5,6

3

5,2

11

6,4

4

9,1

12

10,8

5

7,0

13

9,1

6

5,1

14

6,7

7

6,0

15

7,5

8

10,2

16

11,3