Учебная работа № /7093. «Контрольная Эконометрика, вариант 2 52

Учебная работа № /7093. «Контрольная Эконометрика, вариант 2 52

Количество страниц учебной работы: 8
Содержание:
«Задание № 1
По данной производственной функции y = ax_1 x_2^b + c найти средние и предельные
производительности каждого ресурса, частные эластичности выпуска по каждому
ресурсу, эластичность производства и предельную технологическую норму замены.
Задание № 2
Некоторое предприятие затрачивает 5 тыс. тонн ресурса и 25 тыс. часов труда
для выпуска 57 тыс. единиц продукции. В результате расширения производства
оказалось, что при затратах 6 тыс. тонн ресурса выпуск возрос до 60 тыс.
единиц продукции, а при увеличении трудоемкости с 26 тыс. часов выпуск
возрос до 63 тыс. единиц продукции. Найти линейную производственную
функцию и производственную функцию Кобба-Дугласа.
Задание № 3
Целевая функция потребления имеет вид: y = √(x_1 x_(2)). Цена на первое благо
равна 15, а на второе 15 . Доход составляет 550. Найти:
а) оптимальный набор благ x_1, x_2 ;
б) функцию спроса по цене на первое благо x_1(p_1 ) ;
в) функцию спроса по доходу на первое благо x_1(D ).
Задание № 4
Межотраслевой баланс производства и распределения продукции для четырех
отраслей имеет вид
Производящие отрасли Потребляющие отрасли
Валовой продукт
1 2 3 4
1 90 100 60 85 775
2 70 25 100 65 825
3 35 70 85 10 825
4 25 65 65 90 600
Найти конечный продукт каждой отрасли, чистую продукцию каждой отрасли, матрицу коэффициентов прямых затрат. Какой будет конечный продукт каждой отрасли, если валовой продукт первой отрасли увеличится в 2 раза, у второй увеличится на половину, у третьей не изменится, у четвертой —уменьшится на 10 процентов.
Задание № 5
Имеется баланс двух взаимосвязанных отраслей (машиностроение и
сельское хозяйство) за предыдущий год:
Производство Потребление Валовой продукт
с/х м/с
с/х 20 20 100
м/с 10 15 105
Найти конечный продукт каждой отрасли, чистую продукцию каждой отрасли, матрицу коэффициентов прямых затрат. Какой будет валовой продукт каждой отрасли, если конечный продукт сельского хозяйства необходимо увеличить на 40 %, а машиностроения уменьшить на 20 %?
Задание № 6
Некоторая фирма, производящая товар, хочет проверить, эффективность рекламы этого товара. Для этого в 10 регионах, до этого имеющих одинаковые средние количества продаж, стала проводиться разная рекламная политика и на рекламу начало выделяться x_i (млн. руб.) денежных средств. При этом фиксировалось число продаж y_i (тыс. ед.).
x_i 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5
y_i 39,5 40,3 40,7 40,8 43,1 42,7 45,3 46,2 47,4 49,5
Предполагая, что для данного случая количество продаж пропорционально расходам на рекламу, необходимо:
1. В соответствии с методом наименьших квадратов найти уравнение линейной
регрессии ỹ = ax + b .
2. Найти коэффициент линейной корреляции и с доверительной вероятности
p = 0,95 проверить его значимость.
3. Построить графики данных и уравнения регрессии.
4. Сделать прогноз для количества продаж, если затраты на рекламу составят х=5 млн. руб.
Задание № 7
Имеются данные о доли расходов на товары длительного пользования y_i от среднемесячного дохода семьи x_i. Предполагается, что эта зависимость носит показательный характер
y = ab^x
x_i 2 3,5 4 5 5,5 6,5 8 9 11 14
y_i 31,2 27 26,1 26,1 23,1 23,8 22,3 21,4 21,8 22,5
Необходимо:
1. Найти уравнение показательной регрессии y = ab^x
2. Найти нелинейный коэффициент парной корреляции и с доверительной
вероятности p = 0,9 проверить его значимость.
3. Если коэффициент корреляции значим, то необходимо сделать прогноз доли
расходов на товары длительного пользования при доходе семьи x=7,2.

»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № /7093.  "Контрольная Эконометрика, вариант 2 52

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Выдержка из похожей работы


    Модель: Y = (2/X) + 5; X = 0;
    3, Убыточность выращивания овощей в сельскохозяйственных предприятиях и уровни факторов (сбор овощей с 1 га, ц и затраты труда, человеко-часов на 1 ц), ее формирующих, характеризуются следующими данными за год:

    № района

    Фактор

    Уровень убыточности, %

    Сбор овощей с 1 га, ц

    Затраты труда, человеко-часов на 1 ц

    1

    93,2

    2,3

    8,8

    2

    65,9

    26,8

    39,4

    3

    44,6

    22,8

    26,2

    4

    18,7

    56,6

    78,8

    5

    64,6

    16,4

    34

    6

    25,6

    26,5

    47,6

    7

    47,2

    26

    43,7

    8

    48,2

    12,4

    23,6

    9

    64,1

    10

    19,9

    10

    30,3

    41,7

    50

    11

    28,4

    47,9

    63,1

    12

    47,8

    32,4

    44,2

    13

    101,3

    20,2

    11,2

    14

    31,4

    39,6

    52,8

    15

    67,6

    18,4

    20,2

    Нелинейную зависимость принять
    1, Метод наименьших квадратов для однофакторной линейной регрессии

    Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике в виде четкой эконометрической интерпретации ее параметров, Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида:
    Y = а + bx или Y = a + bx + ?;
    Уравнение вида Y = а + bx позволяет по заданным значениям фактора x иметь теоретические значения результативного признака, подставляя в него фактические значения фактора X, На графике теоретические значения представляют линию регрессии,
    Рисунок 1 — Графическая оценка параметров линейной регрессии
    Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров — а и b, Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами, Можно обратится к полю корреляции и, выбрав на графике две точки, провести через них прямую линию, Далее по графику можно определить значения параметров, Параметр a определим как точку пересечения линии регрессии с осью OY, а параметр b оценим, исходя из угла наклона линии регрессии, как dy/dx, где dy — приращение результата y, а dx — приращение фактора x, т,е, Y = а + bx,
    Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов(МНК),
    МНК позволяет получить такие оценки параметров a и b, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака (y) от расчетных (теоретических) минимальна:
    ?(Yi — Y xi)2 > min
    Иными словами, из всего множества линий линия регрессии на графике выбирается так, чтобы сумма квадратов расстояний по вертикали между точками и этой линией была бы минимальной,
    ?i = Yi — Y xi,
    следовательно ??i2 > min
    Рисунок 2 — Линия регрессии с минимальной дисперсией остатков
    Чтобы найти минимум функции, надо вычислить частные производные по каждому из параметров a и b и приравнять их к нулю,
    Обозначим ??i2 через S, тогда
    S = ? (Y -Y xi)2 =?(Y-a-bx)2;
    Дифференцируем данное выражение, решаем систему нормальных уравнений, получаем следующую формулу расчета оценки параметра b:
    b = (ух — у*x)/(x2-x2),
    Параметр b называется коэффициентом регрессии, Его величина показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу, Например, если в функции издержек Y = 3000 + 2x (где x — количество единиц продукции, у — издержки, тыс, грн,) с увеличением объема продукции на 1 ед, издержки производства возрастают в среднем на 2 тыс, грн,, т,е, дополнительный прирост продукции на ед, потребует увеличения затрат в среднем на 2 тыс, грн,
    Возможность четкой экономической интерпретации коэффициента регрессии сделала линейное уравнение регрессии достаточно распространенным в эконометрических исследованиях,
    2″