📄Работа №8387
Тема: Эконометрика, вариант №4
Характеристики работы
Тип работы
Контрольные работы
Предмет
Статистика
Объем:
30 стр. листов
Год:
2008
Просмотров:
974
350
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Задача №1.
Задача №2.
В 6.xls
Задача №2.
В 6.xls
📖 Введение
Задача №1.
Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Наименование показателей и исходных данных для эконометрического моделирования представлены в таблице:
№ п.п. Цена квартиры, тыс.долл.
(Y) Город области, 1 – Подольск, 0 – Люберцы
(Х1) Число комнат в квартире
(Х2) Жилая площадь квартиры, кв. м
(Х4)
1 38 1 1 19
2 62,2 1 2 36
3 125 0 3 41
4 61,1 1 2 34,8
5 67 0 1 18,7
6 93 0 2 27,7
7 118 1 3 59
8 132 0 3 44
9 92,5 0 3 56
10 105 1 4 47
11 42 1 1 18
12 125 1 3 44
13 170 0 4 56
14 38 0 1 16
15 130,5 0 4 66
16 85 0 2 34
17 98 0 4 43
18 128 0 4 59,2
19 85 0 3 50
20 160 1 3 42
21 60 0 1 20
22 41 1 1 14
23 90 1 4 47
24 83 0 4 49,5
25 45 0 1 18,9
26 39 0 1 18
27 86,9 0 3 58,7
28 40 0 1 22
29 80 0 2 40
30 227 0 4 91
31 235 0 4 90
32 40 1 1 15
33 67 1 1 18,5
34 123 1 4 55
35 100 0 3 37
36 105 1 3 48
37 70,3 1 2 34,8
38 82 1 3 48
39 280 1 4 85
40 200 1 4 60
Задание:
1. Расширить матрицу парных коэффициентов корреляции; оценить статистическую значимость коэффициентов корреляции.
2. Построить поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.
3. Рассчитать параметры линейных парных регрессий для всех факторов Х.
4. Оценить качество каждой модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F – критерия Фишера. Выбрать лучшую модель.
5. С использованием лучшей модели осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значение фактора Х составит 80% от его максимального значения. Представить графически и модельные значения Y, результаты прогнозирования.
6. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), построить модель формирования цены квартиры за счет значимых факторов. Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
7. Оценить качество модели. Улучшилось ли качество модели по сравнению с однофакторной моделью? Дать оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициента эластичности, β- и Δ-коэффициентов.
Задача №2.
Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(t) (млн. руб.) на кредитные ресурсы финансовой компании. Временной ряд Y(t) этого показателя приведен в таблице.
t 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Y(t) 30 28 33 37 40 42 44 49 47
Задание:
1. Проверить наличие аномальных наблюдений.
2. Построить линейную модель временного ряда Yt = a + b * t, параметры которой оценить МНК.
3. Оценить адекватность построенной модели, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения.
4. Оценить точность модели на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.
5. Осуществить прогноз спроса на следующие 2 недели (прогнозный интервал рассчитать при доверительной вероятности 70%).
6. Представить графически фактические значения показателя, результаты моделирования и прогнозирования.
Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Наименование показателей и исходных данных для эконометрического моделирования представлены в таблице:
№ п.п. Цена квартиры, тыс.долл.
(Y) Город области, 1 – Подольск, 0 – Люберцы
(Х1) Число комнат в квартире
(Х2) Жилая площадь квартиры, кв. м
(Х4)
1 38 1 1 19
2 62,2 1 2 36
3 125 0 3 41
4 61,1 1 2 34,8
5 67 0 1 18,7
6 93 0 2 27,7
7 118 1 3 59
8 132 0 3 44
9 92,5 0 3 56
10 105 1 4 47
11 42 1 1 18
12 125 1 3 44
13 170 0 4 56
14 38 0 1 16
15 130,5 0 4 66
16 85 0 2 34
17 98 0 4 43
18 128 0 4 59,2
19 85 0 3 50
20 160 1 3 42
21 60 0 1 20
22 41 1 1 14
23 90 1 4 47
24 83 0 4 49,5
25 45 0 1 18,9
26 39 0 1 18
27 86,9 0 3 58,7
28 40 0 1 22
29 80 0 2 40
30 227 0 4 91
31 235 0 4 90
32 40 1 1 15
33 67 1 1 18,5
34 123 1 4 55
35 100 0 3 37
36 105 1 3 48
37 70,3 1 2 34,8
38 82 1 3 48
39 280 1 4 85
40 200 1 4 60
Задание:
1. Расширить матрицу парных коэффициентов корреляции; оценить статистическую значимость коэффициентов корреляции.
2. Построить поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.
3. Рассчитать параметры линейных парных регрессий для всех факторов Х.
4. Оценить качество каждой модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F – критерия Фишера. Выбрать лучшую модель.
5. С использованием лучшей модели осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значение фактора Х составит 80% от его максимального значения. Представить графически и модельные значения Y, результаты прогнозирования.
6. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), построить модель формирования цены квартиры за счет значимых факторов. Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
7. Оценить качество модели. Улучшилось ли качество модели по сравнению с однофакторной моделью? Дать оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициента эластичности, β- и Δ-коэффициентов.
Задача №2.
Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(t) (млн. руб.) на кредитные ресурсы финансовой компании. Временной ряд Y(t) этого показателя приведен в таблице.
t 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Y(t) 30 28 33 37 40 42 44 49 47
Задание:
1. Проверить наличие аномальных наблюдений.
2. Построить линейную модель временного ряда Yt = a + b * t, параметры которой оценить МНК.
3. Оценить адекватность построенной модели, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения.
4. Оценить точность модели на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.
5. Осуществить прогноз спроса на следующие 2 недели (прогнозный интервал рассчитать при доверительной вероятности 70%).
6. Представить графически фактические значения показателя, результаты моделирования и прогнозирования.
ИЛИ
Поиск аналога
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.