ГОТОВЫЕ ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ, КУРСОВЫЕ РАБОТЫ, ДИССЕРТАЦИИ И РЕФЕРАТЫ
Контрольная работа №1. | |
Автор | Никулина Елена Геннадьевна |
Вуз (город) | Москва |
Количество страниц | 21 |
Год сдачи | 2006 |
Стоимость (руб.) | 500 |
Содержание | Контрольная работа по эконометрике содержит задачи по следующим разделам: парная регрессия (линейная и нелинейная), проверка предпосылок МНК, сравнение моделей регрессии, прогнозирование, множественная линейная регрессия, проверка систем уравнений на идентифицируемость, построение структурной формы модели. |
Список литературы | 1. Эконометрика./Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2004. 2. Практикум по эконометрике. /Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2004. |
Выдержка из работы | Задание 1. По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн. руб.) от объема капиталовложений (X, млн. руб.). X 36 28 43 52 51 54 25 37 51 29 Y 85 60 99 117 118 125 56 86 115 68 Требуется: 1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии. 2. Вычислить остатки, найти остаточную сумму квадратов, оценить дисперсию остатков ; построить график остатков. 3. Проверить выполнение предпосылок МНК. 4. Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента ( ). 5. Вычислить коэффициент детерминации, проверить значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера ( ), найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о качестве модели. 6. Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости , если прогнозное значение фактора X составит 80% от его максимального значения. 7. Представить графически: фактические и модельные значения Y, точки прогноза. 8. Составить уравнения нелинейной регрессии: - гиперболической; - степенной; - показательной. Привести графики построенных уравнений регрессии. 9. Для указанных моделей найти коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Сравнить модели по этим характеристикам и сделать вывод. |