Учебная работа № /7987. «Контрольная Эконометрика, 4 задания 36

Учебная работа № /7987. «Контрольная Эконометрика, 4 задания 36

Количество страниц учебной работы: 18
Содержание:
«Оглавление

Задание №1 3
Задание №2 8
Задание №3 10
Задание №4 15
Список использованных источников 19

Задание №1
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 xi денежных средств. При этом фиксировалось число продаж yi. Предполагая, что для данного случая количество продаж Y пропорционально расходам на рекламу X, необходимо:
1. Вычислить точечные оценки для математического ожидания, дисперсии и среднеквадратического отклонения показателей Х и Y.
2. В соответствии с методом наименьших квадратов найти уравнение линейной регрессии .
3. Найти парный коэффициент линейной корреляции и с доверительной вероятностью проверить его значимость.
4. Сделать точечный и интервальный прогноз для случая расходов на рекламу, равных 5 млн. руб.
5. Построить график линии регрессии с нанесением на него опытных данных.
Расходы на рекламу xi, млн. руб. 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5
Количество продаж yi, тыс. ед. 23,7 24,8 25,8 27,6 26,9 25,2 26,6 26,3 29,0 30,4

Задание №2
Имеются данные о доли расходов на товары длительного пользования yi и среднемесячного дохода семьи xi. Предполагается, что эта зависимость носит характер . Необходимо:
1. В соответствии с методом наименьших квадратов найти уравнение регрессии .
2. Найти парный коэффициент корреляции и с доверительной вероятностью проверить его значимость.
Доход семьи xi, тыс. руб. на 1 чел. 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5
Процент расходов на товары длительного пользования yi 27,8 25,3 25,2 24,9 24,7 24,8 23,4 22,9 21,4 22,0

Задание №3
Исследуется зависимость месячного расхода семьи на продукты питания zi, тыс. руб. от месячного дохода на одного члена семьи xi тыс. руб. и от размера семьи yi, чел. Необходимо:
1. В соответствии с методом наименьших квадратов найти уравнение линейной регрессии .
2. Найти парные коэффициенты корреляции , , .
3. С доверительной вероятностью проверить коэффициенты корреляции на значимость.
4. Вычислить индекс множественной корреляции и проверить с доверительной вероятностью его статистическую значимость.
xi 2 3 4 2 3 4 3 4 5 3 4 5 2 3 4
yi 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5
zi 2,3 2,1 2,4 2,6 2,7 2,7 3,5 3,9 3,9 4,0 4,3 4,2 4,9 5,0 4,9

Задание №4
Дана выборка курса биржевой стоимости акции некоторого предприятия за 12 месяцев.
1. Найти коэффициенты автокорреляции со смещением на 1, 2, 3 и 4 месяца.
2. Проверить найденные коэффициенты автокорреляции на значимость с доверительной вероятностью .
3. Построить коррелограмму.
4. Построить модель тенденции временного ряда.
Стоимость акции по месяцам, руб.
73,2 72,8 73,4 79,6 77,9 78,4 84,1 82,5 84 89,9 88,6 88

Список использованных источников

1. Кремер Н.Ш. Эконометрика. / Н.Ш. Кремер, Б.А.Путко. — М., ЮНИТИ, 2011. – 456 с.
2. Катышев П.К. Сборник задач к начальному курсу эконометрики / П.К. Катышев, А.А. Пересецкий – М.: Дело, 2009. – 72 с.
3. Магнус Я.Р. Эконометрика. Начальный курс / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий – М.: Дело, 2010. – 400 с.
4. Практикум по эконометрике: учеб. пособие / под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 192 с.
5. Эконометрика: учебное пособие / под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 245 с.
»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № /7987.  "Контрольная Эконометрика, 4 задания 36

    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

    ) от объема товарооборота х (тыс, руб,) обследовал 10 магазинов торгующих одним товаром и получил следующие данные:

    x

    165

    125

    115

    85

    95

    135

    155

    75

    105

    65

    X*=110

    y

    12,6

    9,4

    9,3

    6,2

    7,6

    11,7

    13,2

    5,3

    8,0

    4,5

    1, Построить поле корреляции и сформировать гипотезу о форме связи;
    2, Оценить данную зависимость линейной, степенной и гиперболической регрессией;
    3, Оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации;
    4, Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений;
    5, Найти коэффициент эластичности и сделать вывод;
    6, Оценить с помощью критерия Фишера (F) статистическую надежность модели и выбрать лучшее уравнение регрессии;
    7, Для лучшего уравнения сделать дисперсионный анализ и найти доверительный интервал для параметров: a, b, r;
    8, Рассчитать прогнозное значение для x* и определить доверительный интервал прогноза для 0,05;
    9, Аналитическая записка (вывод),

    Поле корреляции

    2) Оценим данную зависимость:
    I, Линейная регрессия


    п/п

    x

    y

    xy

    Ai

    1

    165

    12,6

    2079

    27225

    158,76

    13,5

    -0,9

    0,81

    3,82

    14,59

    7,14

    2

    125

    9,4

    1175

    15625

    88,36

    9,9

    -0,5

    0,25

    0,62

    0,38

    5,31

    3

    115

    9,3

    1069,5

    13225

    86,49

    9,0

    0,3

    0,09

    ,52

    0,27

    3,22

    4

    85

    6,2

    527

    7225

    38,44

    6,5

    -0,2

    0,04

    -2,58

    6,65

    3,22

    5

    95

    7,6

    722

    9025

    57,76

    7,3

    0,3

    0,09

    -1,18

    1,39

    3,94

    6

    135

    11,7

    1579,5

    18225

    136,89

    10,8

    0,9

    0,81

    2,92

    8,52

    7,69

    7

    155

    13,2

    2046

    24025

    174,24

    12,6

    0,6

    0,36

    4,42

    19,53

    4,54

    8

    75

    5,3

    397,5

    5625

    28,09

    5,5

    -0,2

    0,04

    -3,48

    12,11

    3,77

    9

    105

    8,0

    840

    11025

    64

    8,2

    -0,2

    0,04

    -0,78

    0,60

    2,5

    10

    65

    4,5

    292,5

    4225

    20,25

    4,6

    -0,1

    0,01

    -4,28

    18,31

    2,22

    ?

    1120

    87,8

    10728

    135450

    853,28

    87,73

    0

    2,54

    0

    82,35

    43,55

    Сз, зн,

    112

    8,78

    1072,8

    13545

    85,328

    8,773

    0

    0,254

    0

    8,235

    4,355

    Чтобы найти коэффициенты a и b решим систему:
    Отсюда
    a= -1,188
    b= 0,089
    3) Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации:
    По шкале Чаддока коэффициент корреляции показывает весьма высокую тесноту связи,
    4) Оценим с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений:

    Если , то точность полученного уравнения регрессии высока,
    В данном случае , Можно говорить что полученное уравнение регрессии весьма точно,
    5) Найдём коэффициент эластичности:
    В случае линейной функции коэффициент эластичности выглядит так:
    При изменении факторов на 1% результат в среднем изменится на …%
    6) Оценим с помощью критерия Фишера (F) статистическую надежность модели:
    Таблица дисперсионного анализа:

    Источники вариаций

    Число степеней свободы

    Сумма кв-в отклонений

    Дисперсия на 1 степ, свободы

    Fотн,

    Факт,

    Табл,

    Общая

    n-1=9

    82,35

    Объясненная

    1

    78,21

    245

    5,32

    Остаточная

    n-2=8

    2,54

    Отсюда можно сделать вывод, что уравнение регрессии статистически значимо и надёжно,


    п/п

    x

    y

    X

    Y

    YX

    Ai

    1

    165

    12,6

    5,1059

    2,5336

    12,9363

    26,0702

    6,4191

    13,7

    -1,1

    1,21

    14,5924

    8,7302

    2

    125

    9,4

    4,8283

    2,2407

    10,8187

    23,3124

    5,0207

    9,8

    -0,4

    0,16

    0,3844

    4,2553

    3

    115

    9,3

    4,7449

    2,2300

    10,5811

    22,5140

    4,9729

    9,0

    0,3

    0,09

    0,2704

    3,2258

    4

    85

    6,2

    4,4426

    1,8245

    8,1055

    19,7366

    3,3288

    6,3

    -0,1

    0,01

    6,6564

    1,6129

    5

    95

    7,6

    4,5538

    2,0281

    9,2355

    20,7370

    4,1131

    7,2

    0,4

    0,16

    1,3924

    5,2631

    6

    135

    11,7

    4,9052

    2,4595

    12,0643

    24,0609

    6,0491

    10,8

    0,9

    0,81

    8,5264

    7,6923

    7

    155

    13,2

    5,0434

    2,5802

    13,0129

    25,4358

    6,6574

    12,7

    0,5

    0,25

    19,5364

    3,7879

    8

    75

    5,3

    4,3174

    1,6677

    7,2001

    18,6399

    2,7812

    5,4

    -0,1

    0,01

    12,1104

    1,8868

    9

    105

    8,0

    4,6539

    2,0794

    9,6773

    21,6587

    4,3239

    8,0

    0

    0

    0,6084

    0

    10

    65

    4,5

    4,1743

    1,5040

    6,2781

    17,4247

    4,3239

    4,6

    -0,1

    0,01

    18,3184

    2,2222

    ?

    1120

    87,8

    46,7697

    21,1477

    99,9098

    219,5902

    47,9901

    87,5

    0,3

    2,71

    82,396

    38,6765

    Ср, зн,

    112

    8,78

    4,67697

    2,11477

    9,99098

    21,95902

    4,79901

    8,75

    0,03

    0,271

    8,2396

    3,86765

    3) Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации:

    По шкале Чаддока индекс корреляции показывает весьма высокую тесноту связи,
    4) Оценим с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений:
    В данном случае «