Распродажа!

1,500.00₽ 800.00₽

Купить

Артикул: 37190614
Дисциплина

Эконометрика и экономико-математические методы
Направление

Математика
Тип работы

Контрольная
Год

2018
Категория:

Чтобы узнать наличие других готовых вариантов или заказать авторское
решение Вашей работы со скидкой – перейдите по кнопке “Купить” и
нажмите “Связаться” (указывайте артикул работы)

ВАРИАНТ 5

Задача 1. По территориям региона приводятся данные за 199X г.

Требуется:

  1. Построить линейное уравнение парной регрессии y от x.
  2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.
  3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.
  4. Выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, 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.

Вариант 5

Номер региона Среднедушевой прожиточный минимум в день одного трудоспособного, руб., x Среднедневная заработная плата, руб., y
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

 

 

 

2 задача

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника y (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов x1 (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x2 (%) (смотри таблицу своего варианта).

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 F–критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации R2yx1x2.
  5. С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x1 после x2 и фактора x2 после x1.
  6. Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.

Вариант 5

Номер предприятия y x1 x2 Номер предприятия y x1 x2
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

 

3 задача

Даны системы эконометрических уравнений.

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.

 

Модель денежного и товарного рынков:

 

Где R – процентные ставки; Y – реальный ВВП; M – денежная масса; I – внутренние инвестиции; G– реальные государственные расходы.

 

 

 

4 задача

 

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

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.

Варианты 5, 6

t yt t yt
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