- •Контрольная работа №1 По дисциплине: «Эконометрика» Вариант 6
- •Задания для выполнения контрольной работы
- •Диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимость y от каждого из факторов X
- •Результат корреляционного анализа
- •Матрица r1
- •Получение табличного значения χ
- •Модель регрессии по всем трём факторам
- •Оценка параметров модели. Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии
- •Результат работы с инструментом Регрессия
- •Оценка качества модели регрессии
- •Оценка значимости уравнения регрессии и его коэффициентов
- •Определение объясняющей переменной, от которой
- •Может зависеть дисперсия случайных возмущений.
- •Проверка выполнения условия гомоскедастичности
- •Остатков по тесту Гольдфельда–Квандта
- •Оценка влияния факторов, включенных в модель, на прибыль
Федеральное Государственное Образовательное Бюджетное Учреждение Высшего Профессионального Образования
«Финансовый Университет при Правительстве РФ»
Владимирский филиал Финансового Университета
Заочный факультет экономики. Специальность: Бакалавриат экономики.
Профиль: Бухгалтерский учет, анализ и аудит.
Контрольная работа №1 По дисциплине: «Эконометрика» Вариант 6
Студент: Костенко А. В.
Курс: 3
Группа: ЗБ3-ЭК303
Личное дело № 100.06/120013
Преподаватель: Бутковский О.Я.
Владимир 2014г.
Задания для выполнения контрольной работы
На основании данных, приведенных в таблице:
1. Построить диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из факторов Х. Сделать выводы о характере взаимосвязи переменных.
2. Осуществить двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:
а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных (тест на выявление мультиколлинеарности Фаррара–Глоубера);
б) с помощью пошагового отбора методом исключения.
3. Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
4. Дать сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, β и ∆-коэффициентов.
5. Рассчитать параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj.
6. Оценить качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, средней относительной ошибки аппроксимации и F-критерия Фишера.
7. Проверить выполнение условия гомоскедастичности.
8. Используя результаты регрессионного анализа, ранжировать компании по степени эффективности.
9. Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значение фактора Хj составит 80% от его максимального значения. Представить на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки и границы доверительного интервала.
10. Составить уравнения нелинейной регрессии:
а) гиперболической;
б) степенной;
в) показательной.
11. Привести графики построенных уравнений регрессии.
12. Для нелинейных моделей найти коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Сравнить модели по этим характеристикам и сделать вывод о лучшей модели.
1. Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из факторов Х. Сделайте выводы о характере взаимосвязи переменных.
Таблица с первоначальными данными
Y |
X2 |
X4 |
X6 |
1440075 |
61749 |
3490541 |
31365 |
5146 |
17532 |
23014 |
0 |
13612 |
20268 |
8678 |
84 |
964 |
211 |
4821 |
0 |
19513178 |
52034182 |
23780450 |
1696853 |
28973 |
602229 |
204181 |
19474 |
-780599 |
311268 |
1456438 |
176 |
2598165 |
464651 |
5566412 |
127937 |
628091 |
214411 |
4285041 |
73823 |
29204 |
12039 |
624393 |
130 |
1945560 |
9670 |
2918345 |
39667 |
366170 |
287992 |
484537 |
5733 |
-20493 |
1105293 |
9865 |
3319 |
381558 |
27265 |
196045 |
5763 |
1225908 |
431231 |
1095263 |
430844 |
3293989 |
37315847 |
2477424 |
38133 |
416616 |
2122138 |
48174 |
28393 |
-564258 |
1395080 |
286058 |
236642 |
221194 |
13429 |
72854 |
4548 |
701035 |
75554 |
1304084 |
8773 |
62200 |
22195 |
294575 |
0 |
123440 |
12350 |
44889 |
24866 |
55528 |
14686 |
24275 |
3949 |
422070 |
52443 |
140535 |
8212 |
-468 |
239255 |
114444 |
940 |
225452 |
1292 |
272147 |
0 |
-61237 |
924951 |
76561 |
11218 |
-540 |
0 |
25017 |
127 |
40588 |
1638 |
18072 |
7569 |
53182 |
54758 |
496994 |
0 |
-210 |
8 |
602 |
46 |
63058 |
235731 |
474612 |
0 |
1197196 |
2232742 |
1040387 |
25862 |
221177 |
4682 |
55155 |
1260 |
1548768 |
84262 |
7613662 |
14716 |
-33030 |
106 |
5038 |
0 |
-34929 |
103567 |
61353 |
833099 |
115847 |
275386 |
122062 |
6824 |
35198 |
20624 |
168314 |
3227 |
788567 |
33879 |
317153 |
14021 |
309053 |
99670 |
212882 |
1909 |
8552 |
257 |
63550 |
2558 |
173079 |
6120 |
147549 |
16197 |
1227017 |
33757 |
171162 |
63810 |
701728 |
381050 |
237083 |
3886 |
17927 |
53260 |
73343 |
963 |
2557698 |
4537040 |
33477251 |
26578 |
0 |
194091 |
15161 |
7 |
5406 |
1185 |
7540 |
6465 |
40997 |
101706 |
58762 |
1035 |
Где X2 – долгосрочные обязательства, X4 – краткосрочная дебиторская задолженность, X6 – запасы готовой продукции и товаров для перепродажи, Y – прибыль (убыток)