База решенных задач по эконометрике (17)

В этом разделе можно приобрести готовые решенные задачи по эконометрике. Примеры оформления решений выложены в разделе бесплатных задач. Оплата и скачивание в автоматическом режиме, займет не более минуты.

Тут Вы можете заказать контрольную работу по эконометрике без предоплаты

Количество страниц - 16

Excel + Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

1. Составить матрицу парных коэффициентов корреляции: а) исходных переменных; б) логарифмов исходных переменных;

2. Построить уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов в линейной и логарифмической форме. Определите множественные коэффициенты детерминации и сделайте вывод о качестве построенных моделей на основе анализа коэффициентов детерминации и F-критерия Фишера.

3. Установите, какие факторы являются мульти коллинеарными и в какой модели мультиколлинеарность выражены сильнее.

4. На основе анализа матрицы парных коэффициентов корреляции уменьшите количество факторов в модели, оставив наиболее существенные. Обоснуйте свой выбор.

5. Постройте уравнение регрессии в линейной и логарифмической форме, характеризующее зависимость цены не от всех, а только от отобранных факторов.

6. На основании коэффициентов регрессии линейной модели сделайте вывод о том, как зависит цена квартиры от каждого из существенных факторов, вошедших в модель. Совпадают ли полученные результаты с вашими представлениями о том, какие факторы могут влиять на цену недвижимости.

Исходные данные: (район не учитываем при составлении регрессии)

N region distc distm totsq kitsq livsq floor cat price
1 Фрунзенская 4 10 34,00 7,50 19,00 1 1 54
2 Ленинский пр. 5,7 7 36,00 10,00 20,00 0 0 35
3 Ленинский пр. 5,7 12 45,00 13,00 20,00 1 1 59
4 Академическая 7,6 10 35,30 10,00 20,00 1 0 35
5 Университет 8,7 6 33,00 5,50 22,00 1 0 33
6 Нов.Черемуш. 10,3 3 33,00 8,50 18,00 1 1 57
7 Юго-Западная 13,3 10 37,00 10,00 19,00 1 0 43
8 Коньково 14,8 2 38,00 8,50 19,10 1 0 39
9 Фрунзенская 4 15 54,00 9,20 27,20 1 1 70
10 Университет 8,7 15 35,00 6,00 20,00 0 1 43
11 Пр.Вернадск. 11,4 10 31,40 5,20 21,30 1 0 33
12 Ленинский пр. 5,7 7 32,00 6,00 21,00 1 0 37
13 Нов.Черемуш 10,3 7 38,00 8,00 19,00 0 0 33
14 Университет 8,7 10 31,60 8,80 14,00 0 0 31
15 Юго-Запад 13,3 5 32,00 8,00 17,00 1 0 37
16 Юго-Запад 13,3 10 37,00 10,00 19,00 1 0 43
17 Ленинский пр. 5,7 5 32,00 8,00 17,00 1 1 38
18 Академическая 7,6 10 37,00 8,00 19,00 1 1 51
19 Академическая 7,6 15 32,20 6,50 17,00 0 1 30
20 Коньково 14,8 3 33,00 8,00 19,00 1 0 30
21 Коньково 14,8 5 37,50 9,60 19,80 1 0 36
22 Коньково 14,8 10 33,00 7,00 19,00 1 0 33
23 Университет 8,7 15 32,00 6,00 21,50 1 0 35
24 Пр.Вернадск. 11,4 5 29,70 6,00 16,10 0 0 28
25 Пр.Вернадск. 11,4 15 36,00 8,60 18,00 0 0 40
26 Юго-Запад 13,3 15 36,00 10,00 19,00 0 0 33
27 Ленинский пр. 5,7 2 31,60 6,00 21,60 1 1 35
28 Ленинский пр 5,7 5 52,00 12,00 34,00 1 1 75
29 Коньково 14,8 3 36,00 10,00 19,00 1 0 40
30 Коньково 14,8 5 33,00 8,00 18,00 1 0 30
31 Университет 8,7 5 32,00 5,50 20,10 1 0 31
32 Академическая 7,6 15 35,00 9,80 20,00 1 0 37
33 Нов.Черемуш 10,3 15 38,00 10,00 19,50 1 0 40
34 Коньково 14,8 1 39,00 8,50 19,00 1 0 40
35 Фрунзенская 4 5 34,00 8,00 19,00 1 1 58
36 Фрунзенская 4 10 38,00 6,50 18,00 0 1 48
37 пр.Вернадск. 11,4 3 35,00 10,00 20,00 1 0 40
38 Юго-запад 13,3 7 36,00 9,00 19,50 1 0 42
39 Нов.Черемуш. 10,3 7 34,00 8,00 18,00 1 1 51
40 Коньково 14,8 5 38,00 8,50 19,00 1 0 43
41 Коньково 14,8 7 33,00 6,00 19,00 1 0 30
42 Коньково 14,8 10 32,00 8,00 17,00 1 0 40
43 Коньково 14,8 10 38,00 8,50 19,10 1 0 43
44 Академическая 7,6 5 43,00 8,50 25,00 0 1 53
45 Академическая 7,6 10 30,00 6,00 18,30 1 1 28
46 Коньково 14,8 7 34,80 7,80 17,80 0 0 29
47 Коньково 14,8 15 35,00 10,00 19,60 1 0 37
48 Коньково 14,8 3 32,80 6,50 18,50 1 0 30
49 НовЧеремуш. 10,3 10 39,00 9,00 19,00 1 0 45
50 Университет 8,7 15 49,00 9,00 20,50 0 1 52
51 Фрунзенская 4 3 32,00 6,20 19,00 1 1 53
52 Пр.Вернадск. 11,4 10 33,00 6,50 19,00 1 0 32
53 Пр.Вернадск. 11,4 15 32,30 6,00 21,90 0 0 28
54 Юго-Запад 13,3 10 30,00 7,00 19,80 1 0 34
55 Юго-Запад 13,3 10 34,00 9,00 19,00 1 0 42
56 Юго-Запад 13,3 7 33,00 7,00 19,00 0 0 33
57 Академическая 7,6 10 30,00 6,00 18,30 1 1 28
58 Академическая 7,6 15 32,00 6,00 18,00 1 0 30
59 Коньково 14,8 5 33,10 7,50 18,00 1 0 32
60 Коньково 14,8 2 38,00 7,50 19,00 1 0 41
61 Коньково 14,8 7 38,00 8,60 19,00 1 0 43
62 Коньково 14,8 5 37,30 6,50 19,00 1 0 31
63 Ленинский пр. 5,7 8 31,40 5,60 21,00 1 0 33
64 Ленинский пр. 5,7 7 52,00 10,00 34,00 1 1 60
65 Нов.Черемуш 10,3 15 30,00 6,00 17,00 1 1 37
66 Нов.Черемуш 10,3 5 36,00 11,00 20,00 1 0 41
67 Пр.Вернадск. 11,4 5 28,00 6,70 14,40 1 0 35
68 Пр.Вернадск. 11,4 10 31,40 5,20 21,30 1 0 33
69 Юго-Запад 13,3 5 32,00 8,00 17,00 1 0 37

distc – удаленность от центра, км.

distm – удаленность от метро, мин.

totsq – общий метраж, кв.м. kitsq – кухня, кв.м.

livsq – комната, кв.м.

floor – этаж (0,1) 0 – первый/последний, 1 - нет

cat – категория дома, 1-кирпичный

price – цена, тыч. USD

Количество страниц - 6

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

На основе данных по группе хозяйств о среднегодовой численности работников, человек (x), и о стоимости валовой продукции, тыс.руб.(y), требуется построить уравнение регрессии вида y=a+bx. Дать математическую и экономическую интерпретацию ее параметров. Рассчитать коэффициент корреляции.

Оценить статистическую значимость параметров регрессии. Для среднего значения определите с помощью коэффициента эластичности силу влияния фактора на результат.

Номер хозяйства Численности работников, чел.  Стоимости валовой продукции, тыс.руб. 
1 49 3204
2 251 14205
3 45 2516
4 123 9297
5 114 3414
6 78 1939
7 88 3299
8 188 13080
9 73 3641
10 180 6373
11 196 11060
12 72 4118
13 76 688
14 74 2964
15 121 2653

Количество страниц - 2

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

По условиям предыдущей задачи для уравнения регрессии:

1.Вычислить отклонения между фактическими и прогнозными значениями;

2.Вычислить прогноз валового производства при значении среднегодового количества работников, составляющем 115% от среднего уровня;

3.Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.

Номер хозяйства Численности работников, чел.  Стоимости валовой продукции, тыс.руб. 
1 49 3204
2 251 14205
3 45 2516
4 123 9297
5 114 3414
6 78 1939
7 88 3299
8 188 13080
9 73 3641
10 180 6373
11 196 11060
12 72 4118
13 76 688
14 74 2964
15 121 2653

Количество страниц - 4

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

На основе данных по группе хозяйств о средней стоимости оборотных средств тыс. руб.(x), и о стоимости валовой продукции, тыс. руб.(y). Требуется построить уравнение регрессии вида Y=aXb. Рассчитать коэффициент регрессии и корреляции. По полученным показателям сделать выводы. Для среднего значения х определить с помощью коэффициента эластичности силу влияния фактора на результат. Оценить статистическую значимость регрессии.

x y
2246 3204
11660 14205
2502 2516
6630 9297
4780 3414
870 1939
1889 3299
7601 13080
1653 3641
3274 6373
3973 11060
1112 4118
859 688
676 2964
1906 2653

Количество страниц - 3

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

Приведены данные по группе хозяйств о среднегодовой численности работников (таб.1), чел. (x1), среднегодовой стоимости оборотных средств (таб.2), тыс. руб. (x2) и стоимости валовой продукции (таб.3) тыс. руб. (y).

Требуется построить двухфакторную модель множественной регрессии. Оценить построенную модель с помощью критерия Фишера и коэффициента детерминации.

x1 x2 y
49 2246 3204
251 11660 14205
45 2502 2516
123 6630 9297
114 4780 3414
78 870 1939
88 1889 3299
188 7601 13080
73 1653 3641
180 3274 6373
196 3973 11060
72 1112 4118
76 859 688
74 676 2964

Количество страниц - 15

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

Для характеристики зависимости от рассчитать следующие показатели:

1) линейной, степенной, показательной, равносторонней гиперболы.

2) оценить каждую модель через среднюю ошибку аппроксимации и критерий Фишера. Исходные данные:

Район Денежные доходы на душу населения,  Потребительские расходы на душу населения, тыс.руб. 
 x
Республика Бурятия 524 408
Республика Тува 371 249
Республика Хакасия 453 253
Красноярский край 1006 580
Иркутская область 997 651
Бурятский авт. Округ 217 139
Читинская область 486 322
Республика Саха Якутия 1989 899
Еврейская авт. обл. 595 330
Чукотский авт. округ 1550 446

Количество страниц - 15

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

Для характеристики зависимости x от y рассчитать следующие показатели:

1) линейной, степенной, показательной, равносторонней гиперболы.

2) оценить каждую модель через среднюю ошибку аппроксимации и критерий Фишера. Исходные данные:

Район Денежные доходы на душу населения,  Потребительские расходы на душу населения, тыс.руб. 
 x
Республика Бурятия 524 408
Республика Тува 371 249
Республика Хакасия 453 253
Красноярский край 1006 580
Иркутская область 997 651
Бурятский авт. Округ 217 139
Читинская область 486 322
Республика Саха Якутия 1989 899
Еврейская авт. обл. 595 330
Чукотский авт. округ 1550 446

Количество страниц - 12

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

Модель парной регрессии и ее анализ

По варианту необходимо:

  • Построить поле корреляции Y и X и сформулировать гипотезу о форме и направлении связи.

  • Оценить тесноту связи показателя Y с фактором X с помощью показателей корреляции и детерминации.

  • Рассчитать неизвестные параметры уравнения парной регрессии с помощью приложения Excel «Анализ данных»

  • Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования, используя критерий Фишера.

  • Найти среднюю ошибку аппроксимации уравнения и сделать вывод о качестве модели.

  • Оценить статистическую надёжность параметров уравнения парной регрессии и показателя корреляции, используя критерий Стьюдента.

  • С помощью коэффициента эластичности дать сравнительную оценку тесноты связи фактора и результата.

  • Оценить полученные результаты, вывод оформить в отчете в электронном виде.

 x  y
32,2 10,3
31,9 12,7
31,4 15
30,8 16,8
30,1 17,1
29,7 18,5
29,3 20,1
28,5 22,2
27,6 23,4
27 26
26,4 27,3
26,1 29,5
25,9 32,1
25,3 33,8
24,8 35,2
24,2 36,4
23,9 37,9
23 39,3
22,5 42,7
21,7 43,8
32,2 10,3

Количество страниц - 13

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

  1. Построить диаграмму рассеяния (поле корреляции).

  2. Найти точечные оценки параметров линейной регрессии, записать оценку функции регрессии.

  3. Найти коэффициенты корреляции и детерминации.

  4. При уровне значимости 0,05 проверить значимость линейной функции регрессии.

  5. Проверить гипотезы о равенстве отдельных коэффициентов нулю (при альтернативе не равно).

  6. Найти доверительные интервалы для коэффициентов регрессии.

  7. Найти точечное и интервальное предсказания зависимой переменной при значении объясняющей, равной максимальному наблюдаемому ее значению, увеличенному на 10%.

  8. Построить график регрессии на диаграмме рассеяния вместе с границами 90% интервалов для предсказаний.

  9. Найти средний коэффициент эластичности зависимой переменной по независимой.

  10. Найти среднюю ошибку аппроксимации.

  11. Проверить выполнение предпосылок метода наименьших квадратов.

  12. Дать интерпретацию полученных параметров.

  Регион Основные фонды по субъектам РФ р. Среднедушевые денежные доходы (в месяц), р.
1 Белгородская область 295572 5247,9
2 Брянская область 218523 4768,3
3 Владимирская область 218683 4131,9
4 Воронежская область 428766 5456,8
5 Ивановская область 146922 3468
6 Калужская область 202305 5357,9
7 Орловская область 135761 4794,8
8 Рязанская область 292579 4741,8
9 Смоленская область 276228 5555,3
10 Тамбовская область 243824 5610,4
11 Тверская область 368001 5002,6
12 Ярославская область 48074 6194,3

Количество страниц - 8

Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type

Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции для выявления коллинеарности факторов. Построить уравнения со всеми факторами. Проанализировать значимость уравнения в целом и каждого фактора. Построить модель со всеми значимыми факторами, используя метод пошаговой регрессии вперед, начиная от самого значимого фактора. Проанализировать результаты, дать интерпретацию коэффициентов модели. Найти средние коэффициенты эластичности. Построить точечный прогноз для х1, х2 увеличенного на 10%, и для х3 уменьшенного на 15%. Построить интервальный прогноз для у.

Субъекты РФ y x1 x2 x3 x4 x5
Брянская обл. 31 65,3 3,9 -0,14 3,7 26,2
Владимирская обл. 43,5 80,5 8 2,69 6,3 35,4
Ивановская обл. 25,3 33,1 6,9 1,2 2,4 18,1
Калужская обл. 31,8 33,1 6,4 0,96 6,5 26,1
Костромская обл. 20,2 22,8 4,6 0,31 4,1 18,2
Курская обл. 31,2 65 5,4 -1,29 6,2 31,9
Липецкая обл. 39 39,8 6,3 5,05 8,3 48,2
Орловская обл. 24 34,3 3 1,51 5,8 25,5
Рязанская обл. 33,2 66,7 7,2 -0,38 10,1 32
Смоленская обл. 31,6 55,1 4 -1,44 8,8 29,9
Тамбовская обл. 26,4 67,4 3,2 -2,62 3,5 25,9
Тверская обл. 43,9 60,4 7,7 -0,31 10,9 38,7
Тульская обл. 49,3 43,4 8,3 -1,87 8,1 43,7
Ярославская обл. 47,3 52 13,1 1,53 14,5 46,9
Страница 1 из 2

Статистика

Эконометрика

Английский язык

Матметоды в экономике

Теоретическая механика