Учебная работа № /8706. «Контрольная Эконометрика (4 задачи)

Учебная работа № /8706. «Контрольная Эконометрика (4 задачи)

Количество страниц учебной работы: 7
Содержание:
Контрольное задание по дисциплине «Эконометрика»
Вариант 1.
Задача 1. В таблице приведены данные по объемам выпуска Q, затрат капитала K и труда L в некоторой отрасли за 10 лет. Используя эти данные, оценить производствен-ную функцию Кобба-Дугласа :
1) свести данную модель к линейной ;
2) оценить коэффициенты , используя метод наименьших квадра-тов;
3) дать экономическую интерпретацию коэффициентов .
Y 70500 71000 108000 90500 74000 160000 225000 167500 88500 55500
K 2 6,5 2 6,5 2 10,4 5,6 10,4 9,4 2
L 2 2 4 2 6 2 6 4 6 2
Задача 2. Имеются следующие данные о цене на нефть х (ден. ед.) и индексе ак-ций нефтяных компаний у (усл. ед.). Предполагая, что между переменными х и у суще-ствует линейная зависимость, найти эмпирическую формулу вида у = а + bx, используя метод наименьших квадратов.
х 15,7 15,5 15,3 16 16,5 17
у 430 428 445 450 545 460
Задача 3. По территориям России изучаются следующие данные, представлен-ные в таблице: зависимость среднегодового душевого дохода y (тыс. руб.) от доли за-нятых тяжелым физическим трудом в общей численности занятых x1 (%) и от доли экономики активного населения в численности всего населения x2 (%).
Требуется:
1) составить таблицу дисперсионного анализа для проверки при уровне зна-чимости ? = 0,05 статистической значимости уравнения множественной регрессии и его показателя тесноты связи;
2) с помощью частных F-критериев Фишера оценить, насколько целесооб-разно включение в уравнение множественной регрессии фактора x1 после фактора x2 и насколько целесообразно включение x2 после x1;
3) оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов при переменных x1 и x2 множественного уравнения регрессии.
Признак Среднее значение Среднее квад-ратическое от-клонение Характеристика тесноты связи Уравнение связи
y 108,76 29,58
x1 5,25 3,24
x2 50,45 1,54
Задача 4. Имеются структурная модель и приведенная форма модели. Требуется:
1) оценить данную структурную модель на идентификацию;
2) исходя из приведенной формы модели уравнений найти структурные ко-эффициенты модели.
Структурная модель:
,
,
.
Приведенная форма:
,
,
.

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № /8706.  "Контрольная Эконометрика (4 задачи)

    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

    ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
    3, ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПАРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ИХ ПАРАМЕТРОВ
    ЛИТЕРАТУРА

    1, Методологические основы эконометрики
    Эконометрика — это наука, изучающая количественные закономерности и связи в экономике методами математической статистики, Термин «эконометрика» («эконометрия») введен в научную литературу в 1930 году норвежским статистиком Рагнаром Фришем для обозначения нового направления научных исследований, возникшего из необходимости научно-обоснованного подтверждения и доказательства концепций и выводов экономической теории результатами количественного анализа рассматриваемых процессов,
    Цель эконометрики — эмпирический вывод экономических закономерностей, Задачи эконометрики — построение моделей, выражающих эти закономерности, оценка их параметров, проверка гипотез о закономерностях изменения и связях экономических показателей, Предмет исследования эконометрики — это массовые экономические процессы и явления, Предметы исследования эконометрики и статистики очень схожи, т,к, большинство эконометрических методов изучения социально-экономических закономерностей позаимствованы из статистики, однако в эконометрике применяются специально разработанные некоторые дополнения методов, не применяемые в статистике,
    Эконометрика как наука является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики и представляет на современном этапе своего развития сочетание экономической теории, математики, математической и экономической статистики, Эконометрика с помощью статистических и математических методов анализирует экономические закономерности, доказанные экономической теорией, Помимо вышеназванных дисциплин, одним из основных факторов развития эконометрики является развитие компьютерных технологий и специализированных пакетов прикладных программ, Простейшие задачи эконометрики могут быть решены с помощью функций анализа данных в среде электронных таблиц (например, Microsoft Excel),
    З��дачи, решаемые с помощью эконометрики, можно классифицировать следующим образом:
    — по конечным прикладным целям:
    — задачи прогноза социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие изучаемой системы;
    — задачи моделирования возможных вариантов социально-экономического развития системы для определения параметров, оказывающих наиболее сильное влияние на состояние системы в целом;
    — по уровню иерархии:
    — задачи макроуровня (страна в целом);
    — задачи мезоуровня (уровень отраслей, регионов);
    — задачи микроуровня (уровень организации, предприятия, фирмы, семьи);
    — по области решения проблем изучаемой экономической системы:
    — задачи изучения рынка;
    — задачи изучения инвестиционной, социальной, финансовой политики;
    — задачи изучения ценообразования;
    — задачи изучения распределительных отношений;
    — задачи изучения спроса и потребления;
    — задачи изучения отдельно выделенного комплекса проблем,
    Решение задач эконометрики осуществляется с использованием математических моделей, построенных на основе эмпирических данных,
    Существует три основных класса эконометрических моделей:
    1) модели временных рядов:
    — модели временных рядов, в которых переменная зависит от времени: модель тренда, модель сезонности, модель тренда и сезонности;
    — модели временных рядов, в которых результативная переменная зависит от переменных датированных другими моментами времени: модели с распределенным лагом, модели авторегрессии, модели ожидания,
    Модели временных рядов могут быть построены на основе стационарных и нестационарных временных рядов, Для стационарного временного ряда характерны постоянные во времени средняя, дисперсия и автокорреляция,
    2) регрессионные модели с одним уравнением, По количеству факторных переменных регрессионные модели делятся на модели парной (с одной переменной) и множественной регрессии, По виду функции регрессионные модели делятся на линейные и нелинейные;
    3) системы одновременных уравнений, Системы состоят из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя как факторные переменные, так и результативные переменные из других уравнений системы, Отличие тождеств от регрессионных уравнений заключается в том, что их вид и значения параметров известны, Регрессионные уравнения, входящие в состав системы, называются поведенческими уравнениями, Значения параметров этих уравнений являются неизвестными и подлежат оцениванию, Примером системы одновременных уравнений служит модель спроса и предложения,
    В эконометрическом моделировании наиболее распространенными являются следующие эконометрические модели: а) модели потребительского и сберегательного поведения; б) модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг; в) модели предложения труда; г) макроэкономические модели; д) модели инвестиций,
    В эконометрике применяются два основных типа выборочных данных: пространственные данные и временные данные,
    Существуют определенные отличия временного ряда (или ряда динамики) от пространственной выборки: 1) элементы ряда динамики естественным образом упорядочены во времени в отличие от пространственных данных; 2) элементы ряда динамики не являются статистически независимыми в отличие от элементов случайной пространственной выборки, т,е»