Эконометрика, вариант 47 (решение 4 заданий).

Задание № 1. Линейный парный регрессионный анализ На основе данных, приведенных в Приложении 1 и соответствующих Вашему варианту (таблица 2), требуется: 1. Рассчитать коэффициент линейной парной корреляции и построить уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Один из признаков, соответствующих Вашему варианту, будет играть роль факторного (х), другой – результативного (y). Причинно-следственные связи между признаками установить самим на основе экономического анализа. Пояснить смысл параметров уравнения. 2. Определить теоретический коэффициент детерминации и остаточную (необъясненную уравнением регрессии) дисперсию. Сделать вывод. 3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом на пятипроцентном уровне с помощью F-критерия Фишера. Сделать вывод. 4. Выполнить прогноз ожидаемого значения признака-результата y при прогнозном значении признака-фактора х, составляющим 105% от среднего уровня х. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал с вероятностью 0,95. Задание № 2. Множественный регрессионный анализ На основе данных, приведенных в Приложении и соответствующих Вашему варианту (таблица 2), требуется: 1. Построить уравнение множественной регрессии. При этом признак-результат и один из факторов остаются теми же, что и в первом задании. Выберите дополнительно еще один фактор из приложения 1 (границы наблюдения должны совпадать с границами наблюдения признака-результата, соответствующего Вашему варианту). При выборе фактора нужно руководствоваться его экономическим содержанием или другими подходами. Пояснить смысл параметров уравнения. 2. Рассчитать частные коэффициенты эластичности. Сделать вывод. 3. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии (-коэффициенты). Сделать вывод. 4. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделать выводы. 5. Оценить значимость параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента, а также значимость уравнения регрессии в целом с помощью общего F-критерия Фишера. Предложить окончательную модель (уравнение регрессии). Сделать выводы. Задание № 3. Системы эконометрических уравнений На основе данных, приведенных в таблице 3 и соответствующих Вашему варианту (таблица 4) провести идентификацию модели и описать процедуру оценивания параметров уравнений структурной формы модели. Задание № 4. Временные ряды в эконометрических исследованиях. На основе данных, приведенных в таблице 10 и соответствующих Вашему варианту (таблица 11), постройте модель временного ряда. Для этого требуется: 1. Построить коррелограмму и определить имеет ли ряд тенденцию и сезонные колебания. 2. Провести сглаживание ряда скользящей средней и рассчитать значения сезонной составляющей. 3. Построить уравнения тренда и сделать выводы. 4. На основе полученной модели сделать прогноз на следующие два квартала с учетом выявленной сезонности.

Задание № 1. Линейный парный регрессионный анализ На основе данных, приведенных в Приложении 1 и соответствующих Вашему варианту (таблица 2), требуется: 1. Рассчитать коэффициент линейной парной корреляции и построить уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Один из признаков, соответствующих Вашему варианту, будет играть роль факторного (х), другой – результативного (y). Причинно-следственные связи между признаками установить самим на основе экономического анализа. Пояснить смысл параметров уравнения. 2. Определить теоретический коэффициент детерминации и остаточную (необъясненную уравнением регрессии) дисперсию. Сделать вывод. 3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом на пятипроцентном уровне с помощью F-критерия Фишера. Сделать вывод. 4. Выполнить прогноз ожидаемого значения признака-результата y при прогнозном значении признака-фактора х, составляющим 105% от среднего уровня х. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал с вероятностью 0,95. Задание № 2. Множественный регрессионный анализ На основе данных, приведенных в Приложении и соответствующих Вашему варианту (таблица 2), требуется: 1. Построить уравнение множественной регрессии. При этом признак-результат и один из факторов остаются теми же, что и в первом задании. Выберите дополнительно еще один фактор из приложения 1 (границы наблюдения должны совпадать с границами наблюдения признака-результата, соответствующего Вашему варианту). При выборе фактора нужно руководствоваться его экономическим содержанием или другими подходами. Пояснить смысл параметров уравнения. 2. Рассчитать частные коэффициенты эластичности. Сделать вывод. 3. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии (-коэффициенты). Сделать вывод. 4. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделать выводы. 5. Оценить значимость параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента, а также значимость уравнения регрессии в целом с помощью общего F-критерия Фишера. Предложить окончательную модель (уравнение регрессии). Сделать выводы. Задание № 3. Системы эконометрических уравнений На основе данных, приведенных в таблице 3 и соответствующих Вашему варианту (таблица 4) провести идентификацию модели и описать процедуру оценивания параметров уравнений структурной формы модели. Задание № 4. Временные ряды в эконометрических исследованиях. На основе данных, приведенных в таблице 10 и соответствующих Вашему варианту (таблица 11), постройте модель временного ряда. Для этого требуется: 1. Построить коррелограмму и определить имеет ли ряд тенденцию и сезонные колебания. 2. Провести сглаживание ряда скользящей средней и рассчитать значения сезонной составляющей. 3. Построить уравнения тренда и сделать выводы. 4. На основе полученной модели сделать прогноз на следующие два квартала с учетом выявленной сезонности.

-