Geum.ru

Определение зависимости цены товара

Контрольная работа - Экономика

Другие контрольные работы по предмету Экономика

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ

ИНСТИТУТ

 

 

 

 

 

 

 

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ

Вариант1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Смоленск, 2007

Имеются следующие данные:

 

№priseDENpolyamidlykrafirm YX1X2X3X4149,362086140222,51209731322,62209731459,892090170571,943079210671,943079210789,93085151874,314085131977,6940881011060,26408614111111,1940821801273,5640831411384,6140841601449,940821811589,940851501696,8750851501739,996098211849,9960762401949,9970831712049,9970881012149,9970762402249,9980428123129,98050420248440821802561208614026164,930163012749,940821812889,9308515129129,980504203089,9408614131105,540851513279,915881213399,920881213499,9307325135119,9208512136109,920831413759,920861403879,940821803982,9208614040111,840821804183,64082180426020861404380408218044905076240451207074260

Задача состоит в построении линейной модели зависимости цены колготок от их плотности, состава и фирмы-производителя в торговых точках города Москвы и Московской области весной 2006 года.

Цена колготок это зависимая переменная Y. В качестве независимых, объясняющих переменных были выбраны: плотность (DEN) X1, содержание полиамида X2 и лайкры X3, фирма-производитель X4.

Описание переменных содержится в Таблице 1.1:

 

Таблица 1.1.

ПеременнаяОписание№номер торговой точкиpriceцена колготок в рубляхDENплотность в DENpolyamidсодержание полиамида в %lykraсодержание лайкры в %firmфирма-производитель:

0 - Sanpellegrino, 1 - Грация

Задание:

  1. Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции; оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции. Поясните выбор факторов для включения в модель.
  2. Постройте уравнение регрессии. Оцените статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; нулевую гипотезу о значимости уравнения проверьте с помощью F-критерия; оцените качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации

    .

  3. Постройте уравнение множественной регрессии только со статистически значимыми факторами. Рассчитайте доверительный интервал для каждого наблюдения (уровень значимости примите равным 5%). Результаты п.3 отобразить графически (исходные данные,

    4. Решение.

1.Для проведения корреляционного анализа необходимо выполнить следующие действия:

Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных диапазонах ячеек.

Выбрать команду Сервис Анализ данных.

В диалоговом окне анализ данных выберите инструмент Корреляция, а затем щелкнуть на кнопке ОК.

В диалогом окне Корреляция в поле Входной интервал необходимо ввести диапазон ячеек, содержащих исходные данные(значения Х и У).Если выделены и заголовки столбцов, то установить флажок Метки в первой строке.

Выбрать параметры вывода. ОК.

 

Матрица парных коэффициентов корреляции.

 

Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что фактор Х3(содержание лайкры) оказывает наибольшее влияние на У(цена колготок), т.к.

 

КПК ¦rx2x3=-0.67¦ < 0.8

 

значит, мультиколлинеарность отсутствует.

Посмотрим как влияют коэффициенты Х2 и Х3 на У.

 

¦ ryx2= -0.56 ¦ < ¦ryx3=0.6¦,

 

следовательно фактор Х3 оказывает большее влияние на У, но в ММР включаем и Х2 и Х3, т.к. Явление МК отсутствует.

2.Для проведения регрессионного анализа выполним:

Команду Сервис Анализ данных. В диалоговом окне выберем инструмент Регрессия, а затем ОК. В поле Входной интервал У введем адрес значений У из заданной таблицы. В поле Входной интервал Х адрес значений Х.

 

Данные регрессионного анализа:

 

 

 

 

Запишем модель регрессии в линейной форме:

 

У=104,16 0,48Х1 0,59Х2 + 2,25Х3 + 7,55Х4

 

Оценим значимость факторов с помощью Т критерия Стьюдента, для этого, определим его табличное значение при уровне значимости 0,05.

 

к =n-m-1=45-4-1=40 t-кр.таб=2.0211

 

Сравним расчетные значения с табличным по модулю:

 

¦t X1= -2.334¦ > t табл. = 2,021,

следовательно фактор Х1(плотность) является статистически значимым, и статистически значимым признается влияние плотности колготок на их цену.

 

¦t X2= -1,763¦< t табл. = 2,021,

 

следовательно фактор Х2 содержание полиамида является статистически незначимым.

 

¦t X3= 3,269 ¦> t табл. = 2,021,

 

следовательно фактор Х3 содержание лайкры является статистически значимым, и статистически значимым признается влияние содержания лайкры в колготках на их цену.

 

¦t X4= 0,966 ¦< t табл. = 2,021,

 

следовательно фактор Х4 фирма-производитель является статистически незначимым.

Оценка статистической значимости уравнения регрессии в целом осуществляется по F критерию Фишера: Fтабл.= 2,61

Так как Fрасч. > Fтабл.(9,59 > 2.61), то уравнение регрессии можно признать статистически значимым (адекватным).

Оценка общего качества уравнения регрессии происходит с использованием коэффициента детерминации.

Так как R=0.489, то 48,9% вариации результативного показателя цены колготок объясняется вариацией факторных признаков, включенных в модель регрессии плотность, содержание лайкры и полиамида, фирмы производителя.

3.Постройте уравнение множественной регрессии только со статистически значимыми факторами. Рассчитайте доверительный интервал для каждого наблюдения, (уровень значимости примите равным 5%). Укажите торговые точки, в которых цены завышены.

 

?p>