Учебная работа № 6516. «Контрольная Эконометрика, в-7
Учебная работа № 6516. «Контрольная Эконометрика, в-7
Содержание:
Вариант № 7.
Задание: Найти связаны ли два показателя, используя графический метод, дисперсионный, корреляционно-регрессионный анализ. После определения модели связи найти: коэффициент регрессии, корреляции, детерминации, случайную ошибку.
Таблица 1
Данные для расчётов
Номер предприятия Валовой доход за год, млн. руб. Среднегодовая стоимость, млн. руб. основных фондов
1 203 118
2 63 28
3 45 17
4 113 50
5 121 56
6 88 102
7 110 116
8 56 124
9 80 114
10 237 154
Задание: Построить модель множественной корреляции, используя уравнение множественной регрессии. Найти коэффициент парной корреляции. Найти коэффициент множественной корреляции.
Таблица 1
Данные для расчётов
Номер предприятия Чистый доход, млрд. долларов США (х1) Численность служащих, тыс. чел. (х2) Рыночная капитализация компании, млрд. долларов США (у)
1 0,8 33,5 32,1
2 1,8 142,0 30,5
3 0,9 96,0 29,8
4 1,1 140,0 25,4
5 1,9 59,3 29,3
6 0,9 131,0 29,2
7 1,3 70,7 29,2
8 2,0 65,4 29,1
9 0,6 23,1 27,9
10 0,7 80,8 27,2
Форма заказа готовой работы
Выдержка из похожей работы
предмета эконометрики было выработано
в уставе Эконометрического
общества,
которое главными целями назвало
использование статистики и математики для
развития экономической
теории,
Теоретическая эконометрика рассматривает
статистические свойства оценок и испытаний,
в то время как прикладная эконометрика
занимается применением эконометрических
методов для оценки экономических теорий,
Эконометрика даёт инструментарий для
экономических измерений,
а также методологию оценки
параметров моделей микро- и макроэкономики,
Кроме
того, эконометрика активно используется
для прогнозирования экономических
процессов как в масштабах экономики в
целом, так и на уровне отдельных предприятий,
При этом эконометрика является
частью экономической
теории,
наряду с макро- и микроэкономикой,
Парная регрессия
и корреляция
Парная регрессия
представляет собой регрессию между
двумя переменными – y и x , т, е, модель
вида:
где y – зависимая
переменная (результативный признак);
x – независимая,
или объясняющая, переменная (признак-фактор),
Знак «^» означает,
что между переменными x и y нет строгой
функциональной зависимости, поэтому
практически в каждом отдельном случае
величина y складываетсяиз двух слагаемых:
y
=+e,
где y – фактическое
значение результативного признака;
–теоретическое
значение результативного признака,
найденное исходя из уравнения регрессии;
ε – случайная
величина, характеризующая отклонения
реального значения результативного
признака от теоретического, найденного
по уравнению регрессии,
Случайная
величина ε называется также возмущением,
Она включает влияние не учтенных в
модели факторов, случайных ошибок и
особенностей измерения, Ее присутствие
в модели порождено тремя источниками:
спецификацией модели, выборочным
характером исходных данных, особенностями
измерения переменных, От правильно
выбранной спецификации модели зависит
величина
случайных ошибок:
они тем меньше, чем в большей мере
теоретические значения результативного
признака
подходят к фактическим даннымy
,
К ошибкам
спецификации относятся неправильный
выбор той или иной математической
функции для
и недоучет в уравнении регрессии
какого-либо существенного фактора, т,
е, использование парной регрессии вместо
множественной, Наряду с ошибками
спецификации могут иметь место ошибки
выборки, которые имеют место в силу
неоднородности данных в исходной
статистической совокупности, что, как
правило, бывает при изучении экономических
процессов, Если совокупность неоднородна,
то уравнение регрессии не имеет
практического смысла, Для получения
хорошего результата обычно исключают
из совокупности единицы с аномальными
значениями исследуемых признаков, И в
этом случае результаты регрессии
представляют собой выборочные
характеристики
