- Arts & Culture 5939
- Business & Economics 689
- Computers 310
- Dictionaries & Encyclopedias 81
- Education & Science 71767
- Abstracts 252
- Astrology 4
- Astronomy 1
- Biology 8
- Chemistry 2021
- Coursework 15546
- Culture 9
- Diplomas 411
- Drawings 574
- Ecology 6
- Economy 83
- English 75
- Ethics, Aesthetics 3
- For Education Students 14480
- Foreign Languages 11
- Geography 3
- Geology 1
- History 89
- Maps & Atlases 5
- Mathematics 13856
- Musical Literature 2
- Pedagogics 19
- Philosophy 23
- Physics 14190
- Political Science 5
- Practical Work 101
- Psychology 60
- Religion 4
- Russian and culture of speech 8
- School Textbooks 7
- Sexology 42
- Sociology 9
- Summaries, Cribs 87
- Test Answers 150
- Tests 9129
- Textbooks for Colleges and Universities 32
- Theses 24
- To Help Graduate Students 14
- To Help the Entrant 36
- Vetting 364
- Works 13
- Информатика 10
- Engineering 3058
- Fiction 696
- House, Family & Entertainment 107
- Law 132
- Website Promotion 71
4 tasks of econometrics, option 47
Uploaded: 06.07.2013
Content: 30706234549107.zip 197 kB
Product description
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.
Additional information
25 pages
Feedback
0Period | |||
1 month | 3 months | 12 months | |
0 | 0 | 0 | |
0 | 0 | 0 |