МЭБИК Эконометрика (тест 40 вопросов) 2020 год

МЭБИК Эконометрика 40 вопросов

Ответы на обязательные задания для выполнения обучающимися по дисциплине «Эконометрика» направления подготовки 38.03.01 «Экономика» – Курск: типография МЭБИК. – 10с. Идентификатор публикации: ИБ-009/148.

Уважаемые студенты!
В процессе изучения дисциплины Вам необходимо выполнить обязательные
задания.
В качестве заданий для обязательного выполнения представлены тесты по темам дисциплины.
Бланк для ответов предоставляется в распечатанном виде.
Внимание! Во всех вопросах правильным может быть только один вариант ответа!

Эконометрика МЭБИК 40 вопросов оценка Отлично

Тест
1. При расчете t-статистики через коэффициент детерминации для оценки статистики через коэффициент детерминации для оценки уравнения множественной регрессии используется формула:
2. При использовании метода Монте-статистики через коэффициент детерминации для оценки Карло результаты наблюдений генерируются с помощью:
1) анализа зависимостей
2) решения системы уравнений
3) опросов
4) датчика случайных чисел
3. Тест Фишера является:
1) двусторонним
2) односторонним
3) многосторонним
4) многокритериальным
4. Выборочная корреляция является __________оценкой теоретической корреляции:
1) точной
2) состоятельной
3) несмещенной
4) случайной
5. Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R2 для модели парной регрессии равен:
1) нулю
2) 2/3
3) единице
4) .

ВНИМАНИЕ! В течение 5-10 минут после оплаты товар в прикреплённом файле высылается на электронный адрес, указанный Вами в платёжной форме. Если Вы по каким-либо причинам не получили оплаченный товар, свяжитесь с нами звонком или смс с 10.30 до 19.00 по московскому времени по Тел./WhatsApp/Viber +7(906)657-69-44, укажите артикул товара и приблизительное время оплаты.

6. МНК автоматически дает ___________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R2:
1) минимальное
2) максимальное
3) среднее
4) средневзвешенное
7. Для автокорреляции характерным является соотношение COV(ukui) __ 0:
1) >
2) <
3) ≠
4) =
8. При автокорреляции оценка коэффициентов регрессии становится:
1) смещенной
2) невозможной
3) неэффективной
4) равной 0
9. Число степеней свободы для уравнения m-статистики через коэффициент детерминации для оценки мерной регрессии при достаточном численаблюдений n составляет: 1) n/m 2) n-m 3) n-m+1 4) n-статистики через коэффициент детерминации для оценки m-статистики через коэффициент детерминации для оценки 1
10. Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в положительной направленности воздействия ________ переменных:
1) не включенных в уравнение
2) сезонных
3) фиктивных
4) циклических
11. Наилучший способ устранения автокорреляции –установление ответственного за неефактора и включение соответствующей ___________ переменной в регрессию:
1) фиктивной
2) объясняющей
3) сезонной
4) зависимой
12. Значения t-статистики через коэффициент детерминации для оценки статистики для фиктивных переменных незначимо отличается от:
1) 1
2) 0
3) -1
4) .
13. Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член примет какое-статистики через коэффициент детерминации для оценки либо конкретное значение ________ наблюдений:
1) зависит от числа
2) зависит от времени проведения
3) зависит от номера
4) одинакова для всех
14. Чем больше число наблюдений, тем __________ зона неопределенности для критерия Дарбина-статистики через коэффициент детерминации для оценки Уотсона:
1) левее расположена
2) уже
3) шире
4) неизменна
15. Коэффициенты при сезонных фиктивных переменных показывают _________ при сменесезона:
1) направление изменения, происходящего
2) трендовые изменения
3) изменение числа потребителей
4) численную величину изменения, происходящего
16. Фиктивная переменная –переменная, принимающая в каждом наблюдении:
1) ряд значений от 0 до 1
2) только отрицательные значения
3) только два значения 0 или 1
4) только положительные значения
17. Стандартные отклонения коэффициентов регрессии обратно пропорциональны величине _________, где n –число наблюдений:
1) n2
2) n3
3) n
4) n4
18. Параметры множественной регрессии β1 , β2 ,…βм показывают _________ соответствующих экономических факторов:
1) степень влияния
2) случайность
3) уровень независимости
4) непостоянство
19. Строгая линейная зависимость между переменными –ситуация, когда ________ двухпеременных равна 1 или -статистики через коэффициент детерминации для оценки 1:
1) выборочная корреляция
2) разность
3) сумма
4) теоретическая корреляция
20. К зоне неопределенности в тесте Дарбина-статистики через коэффициент детерминации для оценки Уотсона относится случай, при котором ________ (d1, d2 –нижняя и верхняя границы): 1) DW > d2
2) DW < d1
3) d1< DW< d2
4) DW = 0
21. Если автокорреляция отсутствует, то DW ≈ 1) 1
2) -1
3) 2
4) 0
22. Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае, если она:
1) подвержена сезонным колебаниям
2) является качественной по своему характеру
3) трудноизмерима
4) имеет трендовую составляющую
23. Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется:
1) временной
2) замещающей
3) лаговой
4) сезонной
24. Фиктивные переменные включаются в модель множественной регрессии, если необходимо установить влияние каких-статистики через коэффициент детерминации для оценки либо ___________ факторов:
1) непрерывных
2) дискретных
3) трудноизмеримых
4) случайных
25. При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент
детерминации:
1) остается неизменным
2) уменьшается
3) не уменьшается
4) не увеличивается
26. Во множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет _______регрессией:
1) долю дисперсии x, объясненную
2) долю дисперсии y, объясненную
3) долю дисперсии x, необъясненную
4) долю дисперсии y, необъясненную
27. Автокорреляция первого порядка –ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в __________ наблюдениях:
1) нечетных
2) последовательных
3) k первых и k последних
4) четных
28. Гиперболическая регрессия определяется по формуле:
1)
2)
3)
4)
5)
29. Показательная регрессия определяется по формуле:
1)
2)
3)
4)
5)
30. Параболическая регрессия определяется по формуле:
1)
2)
3)
4)
5)
31. Фиктивные переменные включаются в модель множественной регрессии, если необходимо установить влияние каких-статистики через коэффициент детерминации для оценки либо ___________ факторов:
1) непрерывных
2) дискретных
3) трудноизмеримых
4) случайных
5) неизвестных
32. F критерий Фишера определяется по формуле:
1)
2)
3)
4)
F
F
5)
33. Общая сумма квадратов отклонений переменной от среднего значения определяется по формуле:
1) � . = Σ(� . −� .̅)2
2) � . = Σ(� .⏞ . � .̅)2
3) � . = Σ(� . −� .⏞)2
4) � . = Σ(� . −� .) 2
5) � . = Σ(� . −� .) 2
34. Cумма квадратов отклонений переменной объяснённая регрессией определяется по формуле:
1) � . = Σ(� . −� .̅)2
2) � . = Σ(� .⏞ . � .̅)2
3) � . = Σ(� . −� .⏞)2
4) � . = Σ(� . −� .) 2
5) � . = Σ(� . −� .) 2
35. Остаточная сумма квадратов отклонений переменной определяется по формуле:
1) � . = Σ(� . −� .̅)2
2) � . = Σ(� .⏞ . � .̅)2
3) � . = Σ(� . −� .⏞)2
4) � . = Σ(� . −� .) 2
5) � . = Σ(� . −� .) 2
36. Степенная регрессия определяется по формуле:
1)
2)
3)
4)F
5)
37. Линейная регрессия определяется по формуле:
1)
2)
3)
4)
5)
38. Для проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии используют критерий…
А) Фишера
Б) Пирсона
В) Чупрова
Г) Стьюдента
39. Вычислено уравнение регрессии между себестоимостью единицы продукции и накладными расходами ( в руб. ): У=200 –0,9*х. Это означает, что по мере роста накладных расходов на 1 руб. себестоимость единицы продукции снижается на…
А) 200,90 руб.
Б) 90%
В) 90 руб.
Г) 90 коп.
40. Для проверки значимости уравнения регрессии используют критерий…
А) Фишера
Б) Пирсона
В) Чупрова
Г) Стьюдента__

МЭБИК Эконометрическое моделирование

МЭБИК Эконометрическое моделирование

Оценочные материалы для проведения промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрическое моделирование»

Мы можем выполнить любой билет в течение 5-ти рабочих дней с момента предоплаты. Для заказа воспользуйтесь формой в самой нижней части страницы. Формы для получения выполненных билетов размещены непосредственно под заданием, которое соответствует билету. Не забывайте указывать адрес электронной почты.

БИЛЕТ 1

  1. Основные этапы построения эконометрических моделей
  2. Проверка качества многофакторных регрессионных моделей. Коэффициент детерминации R^2. Скорректированный R^2. Проверка гипотез с помощью t — статистик и F — статистик
  3. Задача №1

Имеются эмпирические данные о банковских вкладах- Z и уровне доходов V по 20 территориям государства. Построить регрессию Z на V (использовать линейную и нелинейную модели)

V 5.8 6.14 6.64 6.85 8.11 8.47 9.09 9.23 9.59 9.96
Z 11.8 12.2 13.1 14.4 17.5 18.6 19.1 19.3 19.8 18.4
V 1.01 1.15 1.91 2.47 2.66 2.74 2.93 4.04 4.50 4.64
Z 11.8 12.2 13.1 14.4 17.5 18.6 19.1 19.3 19.8 18.4

Выбрать наиболее адекватную модель и обосновать свой выбор

БИЛЕТ 2

  1. Типы экономических данных, используемых в эконометрических исследованиях. Классификация эконометрических моделей.
  2. Оценка существенности параметров линейной регрессии.
  3. Задача №2

Имеется 5 измерений показаний влагомера при разной толщине образца древесины бука. Оценить коэффициенты модели степенного у ахь

X 1 3 5 7 9
У 56 28 20 16 14

Оценить качество построенной модели

БИЛЕТ 3

  1. Функциональные и стохастические типы связей. Ковариация, корреляция.
  2. Оценка влияния факторов на зависимую переменную (коэффициенты эластичности, бетта — коэффициент, дельта — коэффициент).
  3. Задача №3

Имеется 12 измерений предела прочности Z (кг/см2) при сжатии от объемного веса х (г/см2) известняка. Оценить коэффициенты модели показательного типа: y=abx

X 1,65 1,75 1,85 1,95 2,05 2,15 2,25 2,35 2,45 2,55 2,65 2,75
У 122,7 157,7 181,2 188,1 284,3 295,9 418,7 480,8 603,3 812,3 1093,6 1201,2

Оценить качество построенной модели

БИЛЕТ 4

  1. Анализ линейной статистической связи экономических данных, корреляция;

вычисление коэффициентов корреляции.

  1. Многомерный статистический анализ. Задачи классификации объектов: кластерный анализ. Дискриминантный анализ
  2. Задача №4

Зависимость между объемом реализованной продукции X и балансовой прибылью Y предприятий одной из отраслей промышленности характеризуется данными, представленными в таблице

  1. В рамках линейной модели найдите регрессионную зависимость Y от X.
  2. Вычислите коэффициент корреляции между X и Y.
  3. Определите значимость регрессии для а = 0,05.
  4. вычислите коэффициент детерминации R2.
X 1,7 2,2 8,6 1,3 3,4 3,9 4,7 5,8 3,6 6,4 7,2
Y 20 75 41 82 106 129 145 180 210 250 262

БИЛЕТ 5

  1. Предпосылки применения метода наименьших квадратов (МНК)
  2. Анализ экономических объектов и прогнозирование с помощью модели множественной регрессии.
  3. Задача №5

У семи сотрудников предприятия собраны данные (табл. 3) об их среднемесячной зарплате (Г), возрасте (XI) и стаже работы (Х2).

  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации
XI 35 45 25 55 30 42 25
Х2 5 10 3 12 1 8 2
Y 1600 2000 1450 2200 1400 1800 1 350

БИЛЕТ 6

  1. Анализ линейной статистической связи экономических данных, проверка значимости коэффициентов уравнения регрессии..
  2. С.С. Горбунков окончил КГТУ по специальности «Организация и технология защиты информации». В одной из организаций г. Курска Семену Семеновичу отказали в приеме на работу в качестве инженера по защите информации, сославшись на небольшой опыт его профессиональной деятельности (1 год 3 мес). Найдите в квалификационном справочнике требования к квалификации инженера по защите информации и сделайте вывод о рассмотренной выше ситуации.
  3. Задача №6

Имеются следующие данные (условные) о сменной добыче угля на одного рабочего у (т),

мощности пласта Хх (м) и уровне механизации работ Х2 (%), характеризующие процесс добычи угля в 10 шахтах.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

 

Xj 8 11 12 9 8 8 9 9 8 12
х2 5 8 8 5 7 8 6 4 5 7
У 5 10 10 7 5 6 6 5 6 8
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации

БИЛЕТ 7

  1. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Процедура пошагового отбора переменных.
  2. Многомерный статистический анализ. Задачи снижения размерности: факторный анализ, компонентный анализЗадача № 7

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника у (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов Xj ( % от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих Х-, (%).

Номер

предприятия

У X! х2 Номер

предприятия

У X! х2
1 7,0 3,9 10,0 11 9,0 6,0 21,0
2 7,0 3,9 14,0 12 11,0 6,4 22,0
3 7,0 3,7 15,0 13 9,0 6,8 22,0
4 7,0 4,0 16,0 14 11,0 7,2 25,0
5 7,0 3,8 17,0 15 12,0 8,0 28,0
6 7,0 4,8 19,0 16 12,0 8,2 29,0
7 8,0 5,4 19,0 17 12,0 30,0
8 8,0 4,4 20,0 18 12,0 8,5 31,0
9 8,0 5,3 20,0 19 14,0 9,6 32,0
10 10,0 6,8 20,0 20 14,0 9,0 36,0
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации

БИЛЕТ 8

  1. Свойства оценок метода наименьших квадратов (МНК)
  2. Прогноз будущих периодов. Экономическая интерпретация, полученной модели.
  3. Задача №8

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника у (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов Xj (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих Х2 (%) (смотри таблицу своего варианта).

Номер

предприятия

У Xj х2 Номер

предприятия

У Xj х2
1 6 3,6 9 11 9 6,3 21
2 6 3,6 12 12 11 6,4 22
3 6 3,9 14 13 11 7 24
4 7 4,1 17 14 12 7,5 25
5 7 3,9 18 15 12 7,9 28
6 7 4,5 19 16 13 8,2 30
7 8 5,3 19 17 13 8 30
8 8 5,3 19 18 13 8,6 31
9 9 5,6 20 19 14 9,5 33
10 10 6,8 21 20 14 9 36
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации

БИЛЕТ 9

  1. Линейная модель парной регрессии, оценка параметров модели с помощью методов наименьших квадратов.
  2. Оценка адекватности и точности модели.
  3. Задача №9

Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии (yt) жителями региона за 16 кварталов

t yt t У,
1 5,8 9 7,9
2 4,5 10 5,5
3 5,1 11 6,3

 

4 12 10,8
5 7,0 13 9,0
6 5,0 14 6,5
1 6,0 15 7,0
8 Ю,1 16 ПД
  1. Построить различные модели трендов и выбрать наиболее адекватную.
  2. Сделать прогноз на 2 квартала вперед

БИЛЕТ 10

  1. Показатели качества регрессии модели парной регрессии
  2. Построение аддитивной модели.
  3. Задача №10

Имеются эмпирические данные о банковских вкладах- Z и уровне доходов V по 20 территориям государства. Построить регрессию Z на V (использовать линейную и нелинейную модели)

V 5.8 6.14 6.64 6.85 8.11 8.47 9.09 9.23 9.59 9.96
Z 11.8 12.2 13.1 14.4 17.5 18.6 19.1 19.3 19.8 18.4
V 1.01 1.15 1.91 2.47 2.66 2.74 2.93 4.04 4.50 4.64
Z 11.8 12.2 13.1 14.4 17.5 18.6 19.1 19.3 19.8 18.4

Выбрать наиболее адекватную модель и обосновать свой выбор

БИЛЕТ 11

  1. Анализ статистической значимости параметров модели парной регрессии
  2. Системы линейных одновременных уравнений. Взаимозависимые и рекурсивные системы
  3. Задача №11

Имеется 5 измерений показаний влагомера при разной толщине образца древесины бука. Оценить коэффициенты модели степенного у=ахь

X 1 3 5 7 9
У 56 28 20 16 14

Оценить качество построенной модели

БИЛЕТ 12

  1. Интервальная оценка параметров модели парной регрессии
  2. Экономическая интерпретация, полученных моделей.
  3. Задача №12

Имеется 12 измерений предела прочности Z (кг/см2) при сжатии от объемного веса х (г/см2) известняка. Оценить коэффициенты модели показательного типа: y=abx

X 1,65 1,75 1,85 1,95 2,05 2,15 2,25 2,35 2,45 2,55 2,65 2,75
У 122,7 157,7 181,2 188,1 284,3 295,9 418,7 480,8 603,3 812,3 1093,6 1201,2

Оценить качество построенной модели

БИЛЕТ 13

  1. Построение модели множественной регрессии в стандартизированном виде.
  2. Понятия и причины автокорреляции остатков. Последствия автокорреляции остатков. Обнаружение автокорреляции остатков.
  3. Задача №13

Зависимость между объемом реализованной продукции X и балансовой прибылью Y предприятий одной из отраслей промышленности характеризуется данными, представленными в таблице

  1. В рамках линейной модели найдите регрессионную зависимость Y от X.
  2. Вычислите коэффициент корреляции между X и Y.
  3. Определите значимость регрессии для а = 0,05.
X 1,7 2,2 8,6 1,3 3,4 3,9 4,7 5,8 3,6 6,4 7,2
Y 20 75 41 82 106 129 145 180 210 250 262
  1. 4. Вычислите коэффициент детерминации R2.

БИЛЕТ 14

  1. Построение модели множественной регрессии в естественном виде.
  2. Особенности статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов.
  3. Задача №14

У семи сотрудников предприятия собраны данные (табл. 3) об их среднемесячной зарплате (Y), возрасте (XI) и стаже работы (Х2).

  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации.
XI 35 45 25 55 30 42 25
Х2 5 10 3 12 1 8 2
Y 1600 2000 1450 2200 1400 1800 1 350

БИЛЕТ 15

  1. Прогнозирование будущих периодов в эконометрической модели.
  2. Методы исключения тенденции.
  3. Задача №15

Имеются следующие данные (условные) о сменной добыче угля на одного рабочего у

(т), мощности пласта Xj (м) и уровне механизации работ Х2 (%), характеризующие процесс добычи угля в 10 шахтах.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Xj 8 11 12 9 8 8 9 9 8 12
х2 5 8 8 5 7 8 6 4 5 7

 

У 5 10 10 7 5 6 6 5 6 8
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации

БИЛЕТ 16

  1. Проверка выполнения предпосылок МНК
  2. Метод отклонений от тренда. Включение в модель регрессии фактора времени
  3. Задача №16

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника у (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов X, (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих Х2 (%).

Номер

предприятия

У X! х2 Номер

предприятия

У X! х2
1 7,0 3,9 10,0 11 9,0 6,0 21,0
2 7,0 3,9 14,0 12 11,0 6,4 22,0
3 7,0 3,7 15,0 13 9,0 6,8 22,0
4 7,0 4,0 16,0 14 п,о 7,2 25,0
5 7,0 3,8 17,0 15 12,0 8,0 28,0
6 7,0 4,8 19,0 16 12,0 8,2 29,0
7 8,0 5,4 19,0 17 12,0 8,1 30,0
8 8,0 4,4 20,0 18 12,0 8,5 31,0
9 8,0 5,3 20,0 19 14,0 9,6 32,0
10 10,0 6,8 20,0 20 14,0 9,0 36,0
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации.

БИЛЕТ 17

  1. Прогнозирование с применением уравнения парной линейной регрессии
  2. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона.
  3. Задача №17

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника у (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов Xj (% от

стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих Х2 (%).

Номер предприятия У х1 х2 Номер предприятия У х1 х2
1 6 3,6 9 11 9 6,3 21
2 6 3,6 12 12 11 6,4 22
3 6 3,9 14 13 11 7 24
4 7 17 14 12 7,5 25
5 7 3,9 18 15 12 7,9 28
6 7 4,5 19 16 13 8,2 30
7 8 5,3 19 17 13 8 30
8 8 5,3 19 18 13 8,6 31
9 9 5,6 20 19 14 9,5 33
10 10 6,8 21 20 14 9 36
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации

БИЛЕТ 18

  1. Нелинейная регрессия. Нелинейные модели и их линеаризация
  2. Оценка адекватности и точности модели.
  3. Задача №18

Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии ( yt) жителями региона за 16 кварталов

t У, t yt
1 5,8 9 7,9
2 4,5 10 5,5
3 5,1 11 6,3
4 9,1 12 10,8
5 7,0 13 9,0
6 5,0 14 6,5
7 6,0 15 7,0
8 10,1 16 ПД

Построить различные модели трендов и выбрать наиболее адекватную. Сделать прогноз на 2 квартала вперед

БИЛЕТ 19

  1. Построение пространственной эконометрической модели.
  2. Каким образом финансируются работы по информатизации Курской области (Вашего региона)?
  3. Задача №19

Зависимость между объемом реализованной продукции X и балансовой прибылью Y предприятий одной из отраслей промышленности характеризуется данными, представленными в таблице

X 2 3 4 3 2 6 5 7 8 12 9
Y 20 50 57 63 22 75 60 81 87 102 95

В рамках линейной модели найдите регрессионную зависимость Y от X.

  1. Вычислите коэффициент корреляции между X и Y.
  2. Определите значимость регрессии для а = 0,05.
  3. Вычислите коэффициент детерминации R2.

БИЛЕТ 20

  1. Понятия регрессионного анализа: зависимые и независимые переменные
  2. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках. Обобщенный МНК
  3. Задача №20.

Изучается влияние стоимости основных и оборотных средств на величину валового дохода торговых предприятий

Номер предприятия Валовой доход за год млн. руб Среднегодовая стоимость млн. руб
Основных фондов Оборотных фондов
1 203 118 105
2 63 28 56
3 45 17 54
4 113 50 63
5 88 102 50
6 121 56 38
7 110 116 54
8 56 124 42
9 80 114 36
10 237 154 106
11 160 115 88
12 75 98 46
1. Определить парные коэфс шциенты корреляции и оценить влияние факторов на

результат.

  1. Построить модель множественной регрессии и сделать выводы о влиянии стоимости основных и оборотных средств на величину валового дохода торговых предприятий.

БИЛЕТ 21

  1. Оценка качества всего уравнения регрессии.
  2. Системы линейных одновременных уравнений. Условия идентификации.
  3. Задача 21.

Построить модель множественной регрессии (проанализировать аномальные явления, матрицу парных коэффициентов корреляции, экономический смысл полученной модели, сравнить линейную и степенную модели.

Зависимый фактор:

У- производительность труда, (тыс. руб.)

Для модели в абсолютных показателях Независимые факторы:

XI — стоимость сырья и материалов (тыс.руб.)

Х2 — заработная плата (тыс.руб.)

ХЗ — основные промышленно-производственные фонды (тыс.руб. )

Х4 — отчисления на социальное страхование (тыс.руб. )

Х5 — расходы на подготовку и освоение производства (тыс.руб. )

Х6 — расходы на электроэнергию (тыс. кВт час. )

Данные представлены в таблице 1.

  1. Таблица 1
N Объекта наблюдения Y X1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6
1 10.6 865 651 2627 54 165 4.2
2 19.7 9571 1287 9105 105 829 13.3
3 17.7 1334 1046 3045 85 400 4
4 17.5 6944 944 2554 79 312 5.6
5 15.7 14397 2745 15407 229 1245 28.4
6 11.3 4425 1084 4089 92 341 4.1
7 14.4 4662 1260 6417 105 496 7.3
8 9.4 2100 1212 4845 101 264 8.7
9 11.9 1215 254 923 19 78 1.9
10 13.9 5191 1795 9602 150 599 13.8
11 8.9 4965 2851 12542 240 622 12
12 14.5 2067 1156 6718 96 461 9.2

БИЛЕТ 22

  1. Особенности моделирования временных рядов.
  2. Оценка параметров структурной формы модели. Косвенный метод наименьших квадратов
  3. Задача 22.

Построить модель множественной регрессии (проанализировать аномальные явления, матрицу парных коэффициентов корреляции, экономический смысл полученной модели, сравнить линейную и степенную модели.

Зависимый фактор:

У- производительность труда, (тыс. руб.)

Для модели в относительных показателях

XI- удельный вес стоимости сырья и материалов в себестоимости продукции

Х2- удельный вес заработной платы в себестоимости продукции ХЗ- фондовооруженность одного рабочего, тыс.руб./чел.

Х4- удельный вес отчислений на соц. страхования в себестоимости продукции

Х5- удельный вес расходов на подготовку и освоение производства в себестоимости

продукции

Х6- электровооруженность одного рабочего, тыс. кВт./ чел.

Данные представлены в таблице 2.

Таблица 2

№ Объекта наблюдения Y X1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6
1 10.6 16,8 12,6 5,7 1,0 3,2 0,06
2 19.7 33,1 4,5 8,0 0,4 2,8 0,08
3 17.7 9,9 7,7 4,6 0,6 3,0 0,08
4 17.5 63,1 8,6 4,1 0,7 2,8 0,08
5 15.7 32,8 6,3 8,0 0,5 2,8 0,10
6 11.3 40,3 9,9 5,2 0,8 зд 0,08
7 14.4 28,3 7,7 0,6 3,0 0,09
8 9.4 25,2 14,6 7,2 1,2 3,2 0,11
9 11.9 47,3 9,9 4,5 0,7 3,0 0,13
10 13.9 26,8 9,3 9,4 0,8 13,1 0,11
11 8.9 25,4 14,6 6,5 1,2 3,2 0,08
12 14.5 14,2 8,0 8,5 0,7 3,2 0,13

БИЛЕТ 23

  1. Мультиколлинеарность. Последствия мультиколлинеарности. Способы обнаружения и избавления от мультиколлинеарности.
  2. Понятия и причины гетероскедастичности. Последствия и обнаружение гетероскедастичности.
  3. Задача 23.

Потребление электрической энергии в учебных корпусах ЮЗГУ приведено в таблице 1

Таблица 1

Год месяц Потребление электроэнергии
2015 1 80000
2 60000
3 47668
4 127823
2016 5 104827
6 72155
7 48890
8 179712
2017 9 40743
10 36320
11 46430
12 80371
2018 13 136171
14 62173
15 78000
16 95000

Построить аддитивную модель расхода электроэнергии. Оценить адекватность и точность модели. Предсказать расход электроэнергии на 2019г.

БИЛЕТ 24

  1. Измерение тесноты связи между показателями. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.
  2. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности остатков.
  3. Задача 24

Потребление электрической энергии в учебных корпусах ЮЗГУ приведено в таблице

Таблица 1

Год месяц Потребление электроэнергии
2015 1 80000
2 60000
3 47668
4 127823
2016 5 104827
6 72155
7 48890
8 179712
2017 9 40743
10 36320
11 46430
12 80371
2018 13 136171
14 62173
2019 15 78000
16 95000

Построить мультипликативную модель расхода электроэнергии. Оценить адекватность и точность модели. Предсказать расход электроэнергии на 2019г.

БИЛЕТ 25

  1. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Процедура пошагового отбора переменных.
  2. Двухшаговый и трёхшаговый метод наименьших квадратов
  3. Задача 25

Построить авторегрессионную модель прогнозирования курса акций Лукойла. Известны котировки акций Лукойла за период с 30.07 по 28.08. Необходимо предсказать курс акций на период 29.09 — 1.09.

МЭБИК Эконометрическое моделирование Билет 25

Мы можем выполнить любой билет в течение 5-ти рабочих дней с момента предоплаты. Для заказа воспользуйтесь платёжной формой ↓ После заполнения поля с номером билета нажмите «Оплатить» и на следующей странице платежной системы корректно укажите адрес Вашей электронной почты:

 

3. Методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций

Экзамен проходит в устной или письменной формах. Студент выбирает билет с вопросами. Оценка выставляется в соответствии с разработанными критериями по каждому заданию, оценивающему этап формирования компетенции. Итоговая оценка выставляется с учетом результатов текущего контроля работы студента в семестре.

МЭБИК Эконометрика Задания для промежуточной аттестации

Задания для промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрика» направления подготовки 38.03.01 «Экономика» в Курском институте менеджмента, экономики и бизнеса. Задания для промежуточной аттестации — Курск: типография МЭБИК. — 25с.

Идентификатор публикации: ИТ-009/148-1

Задания для промежуточной аттестации

Промежуточная аттестация проводиться с целью оценки качества усвоения студентами всего объёма содержания дисциплины и определения фактически достигнутых знаний, навыков и умений, а также компетенций, сформированных за время изучения дисциплины.

Промежуточная аттестация обучающихся проводится в форме сдачи экзамена.

ДЛЯ ПРОХОЖДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ СТУДЕНТ ДОЛЖЕН ВЫПОЛНИТЬ ЗАДАНИЯ БИЛЕТА.

Номер билета студент определяет в соответствии с заглавной буквой фамилии.

Вариант (определяется первой буквой фамилии)
Номер Первая буква Номер Первая буква
билета фамилии билета фамилии
1-выполнен (см.ниже) А 12-выполнен (см.ниже) К
2-выполнен (см.ниже) Б 13-выполнен (см.ниже) Л
3-выполнен (см.ниже) В 14-его в заданиях нет!!! М
4-выполнен (см.ниже) Г 15-выполнен (см.ниже) Н или Х
5-выполнен (см.ниже) Д 16 О или Ц
6 Е 17-выполнен (см.ниже) П или Ч
7 Е 18-выполнен (см.ниже) Р или Ш
8-выполнен (см.ниже) Ж 19-выполнен (см.ниже) С или Щ
9-выполнен (см.ниже) З 20-выполнен (см.ниже) Т или Э
10-выполнен (см.ниже) И 21-выполнен (см.ниже) У или Ю
11 и 22-выполнен (см.ниже) Ф или Я

Кроме уже решённых билетов, которые Вы можете найти ниже, мы можем выполнить любой билет в течение 5-ти рабочих дней с момента предоплаты. Для заказа воспользуйтесь платежной формой:

Оценка «неудовлетворительно» предполагает грубые ошибки при решении обеих задач или отсутствие правильного решения.

Оценка «удовлетворительно» предполагает верное решение хотя бы одной из задач. Оценка «хорошо» предполагает верное решение обеих задач, при этом имеются отдельные погрешности в решении не повлиявшие на конечный результат.

Оценка «отлично» предполагает верных ответы на вопросы задания и корректные выводы по результатам решения задач

Ответы на билеты должны быть представлены в виде решения задач в табличном процессоре «MicrosoftExcel».

 

Билет №1

Задача №1

Имеются эмпирические данные о банковских вкладах- Z и уровне доходов V по 20 территориям государства. Построить регрессию Z на V (использовать линейную и нелинейную модели)

V 5.8 6.14 6.64 6.85 8.11 8.47 9.09 9.23 9.59 9.96
Z 11.8 12.2 13.1 14.4 17.5 18.6 19.1 19.3 19.8 18.4
V 1.01 1.15 1.91 2.47 2.66 2.74 2.93 4.04 4.50 4.64
Z 11.8 12.2 13.1 14.4 17.5 18.6 19.1 19.3 19.8 18.4

Выбрать наиболее адекватную модель и обосновать свой выбор.

Задача №2.

Пусть имеются некоторые данные об объеме реализации одного из продуктов фирмы. На основании содержательного анализа составлен перечень показателей (Объем реализации, Время, Реклама, Цена, Цена конкурента, Индекс потребит. расходов, которые предполагается включить в модель, и составлена таблица исходных данных.

Методом построения тренда решить задачу парной регрессии. В качестве факторного признака взять расходы на рекламу. Результат обсудить.

Объем реализации Время Реклама Цена Цена конкурента Индекс потребительских расходов
у х1 х2 х3 х4 х5
126 1 4 15 17 100
137 2 4,8 14,8 17,3 98,4
148 3 3,8 15,2 16,8 101,2
191 4 8,7 15,5 16,2 103,5
274 5 8,2 15,5 16 104,1
370 6 9,7 16 18 107
432 7 14,7 18,1 20,2 107,4
445 8 18,7 13 15,8 108,5
367 9 19,8 15,8 18,2 108,3
367 10 10,6 16,9 16,8 109,2
321 11 8,6 16,3 17 110,1
307 12 6,5 16,1 18,3 110,7
331 13 12,6 15,4 16,4 110,3
345 14 6,5 15,7 16,2 111,8
364 15 5,8 16 17,7 112,3
384 16 5,7 15,1 16,2 112,9

ВНИМАНИЕ! В течение 5-10 минут после оплаты товар в прикреплённом файле высылается на электронный адрес, указанный Вами в платёжной форме. Если Вы по каким-либо причинам не получили оплаченный товар, свяжитесь с нами звонком или смс с 10.30 до 19.00 по московскому времени по Тел./WhatsApp/Viber +7(906)657-69-44, укажите артикул товара и приблизительное время оплаты.

Билет №2

Задача №1

Имеется 5 измерений показаний влагомера при разной толщине образца древесины бука. Оценить коэффициенты модели степенного у=ахb

Х 1 3 5 7 9
У 56 28 20 16 14

Оценить качество построенной модели

Задача №2. Пусть имеются некоторые данные об объеме реализации одного из продуктов фирмы. На основании содержательного анализа составлен перечень показателей (Объем реализации, Время, Реклама, Цена, Цена конкурента, Индекс потребит. Расходов), которые предполагается включить в модель, и составлена таблица исходных данных.

С использованием надстройки «Анализ данных» решить задачу парной регрессии. В качестве факторного признака взять расходы на рекламу. Результат обсудить.

Объем реализации Время Реклама Цена Цена конкурента Индекс потребительских расходов
у х1 х2 х3 х4 х5
126 1 4 15 17 100
137 2 4,8 14,8 17,3 98,4
148 3 3,8 15,2 16,8 101,2
191 4 8,7 15,5 16,2 103,5
274 5 8,2 15,5 16 104,1
370 6 9,7 16 18 107
432 7 14,7 18,1 20,2 107,4
445 8 18,7 13 15,8 108,5
367 9 19,8 15,8 18,2 108,3
367 10 10,6 16,9 16,8 109,2
321 11 8,6 16,3 17 110,1
307 12 6,5 16,1 18,3 110,7
331 13 12,6 15,4 16,4 110,3
345 14 6,5 15,7 16,2 111,8
364 15 5,8 16 17,7 112,3
384 16 5,7 15,1 16,2 112,9

Билет №3

Задача №1

Имеется 12 измерений предела прочности Z (кг/см2) при сжатии от объемного веса х (г/см2) известняка. Оценить коэффициенты модели показательного типа: у=аbх

Х 1,65 1,75 1,85 1,95 2,05 2,15 2,25 2,35 2,45 2,55 2,65 2,75
у 122,7 157,7 181,2 188,1 284,3 295,9 418,7 480,8 603,3 812,3 1093,6 1201,2

Оценить качество построенной модели

Задача №2. Пусть имеются некоторые данные об объеме реализации одного из продуктов фирмы. На основании содержательного анализа составлен перечень показателей (Объем реализации, Время, Реклама, Цена, Цена конкурента, Индекс потребит. расходов, которые предполагается включить в модель, и составлена таблица исходных данных.

С использованием надстройки «Анализ данных» решить задачу множественной регрессии. Построить пространственную модель регрессии. Результат обсудить.

Объем реализации Время Реклама Цена Цена конкурента Индекс потребительских расходов
у х1 х2 х3 х4 х5
126 1 4 15 17 100
137 2 4,8 14,8 17,3 98,4
148 3 3,8 15,2 16,8 101,2
191 4 8,7 15,5 16,2 103,5
274 5 8,2 15,5 16 104,1
370 6 9,7 16 18 107
432 7 14,7 18,1 20,2 107,4
445 8 18,7 13 15,8 108,5
367 9 19,8 15,8 18,2 108,3
367 10 10,6 16,9 16,8 109,2
321 11 8,6 16,3 17 110,1
307 12 6,5 16,1 18,3 110,7
331 13 12,6 15,4 16,4 110,3
345 14 6,5 15,7 16,2 111,8
364 15 5,8 16 17,7 112,3
384 16 5,7 15,1 16,2 112,9

Билет №4

Задача №1

Зависимость между объемом реализованной продукции X и балансовой прибылью Y предприятий одной из отраслей промышленности характеризуется данными, представленными в таблице

  1. В рамках линейной модели найдите регрессионную зависимость Y от
  2. Вычислите коэффициент корреляции между X и
  3. Определите значимость регрессии для а = 0,05.
  4. Вычислите коэффициент детерминации R2.
X 1,7 2,2 8,6 1,3 3,4 3,9 4,7 5,8 3,6 6,4 7,2
Y 20 75 41 82 106 129 145 180 210 250 262

Задача №2. Имеются данные о продаже квартир на вторичном рынке жилья.

В таблице для обозначения типа дома используются следующие обозначения: 0 — «хрущевка», 1 — панельный дом, 2 — кирпичный дом. По данным табл. 2.12 построить множественную регрессию, оценивая регрессионную зависимость цены квартиры от ее полезной площади и от фиктивных переменных D1 и D2.

Билет №5

Задача №1

У семи сотрудников предприятия собраны данные (табл. 3) об их среднемесячной зарплате (Y), возрасте (X1) и стаже работы (X2).

  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2+s, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации. табл. 3
X1 35 45 25 55 30 42 25
X2 5 10 3 12 1 8 2
Y 1600 2000 1450 2200 1400 1800 1 350

Задача №2. Исследовать воздействие на цену квартиры района, в котором она находится, а также влияние того, в доме какого типа («хрущевка», панельный, кирпичный) она находится. Использовать фиктивные переменные.

Билет №6

Задача №1

Имеются следующие данные (условные) о сменной добыче угля на одного рабочего у (т), мощности пласта x1 (м) и уровне механизации работ x2 (%), характеризующие процесс добычи угля в 10 шахтах.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x1 8 11 12 9 8 8 9 9 8 12
x2 5 8 8 5 7 8 6 4 5 7
у 5 10 10 7 5 6 6 5 6 8
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида у= a0+a1x1+a2x2+s, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации

Задача №2. По данным таблицы 1 построить уравнение множественной регрессии в естественной и стандартизованной форме.

Объем реализации Время Реклама Цена Цена конкурента Индекс потребит. расходов
у х1 х2 х3 х4 х5
126 1 4 15,0 17,0 100,0
137 2 4,8 14,8 17,3 98,4
148 3 3,8 15,2 16,8 101,2
191 4 8,7 15,5 16,2 103,5
274 5 8,2 15,5 16,0 104,1
370 6 9,7 16,0 18,0 107,0
432 7 14,7 18,1 2,02 107,4
445 8 18,7 13,0 15,8 108,5
367 9 19,8 15,8 18,2 108,3
367 10 10,6 16,9 16,8 109,2
321 11 8,6 16,3 17,0 110,1
307 12 6,5 16,1 18,3 110,7
331 13 12,6 15,4 16,4 110,3
345 14 6,5 15,7 16,2 111,8
364 15 5,8 16,0 17,7 112,3
384 16 5,7 15,1 16,2 112,9

Билет №7

Задача № 1

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника у (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов X (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих x2 (%).

Номер предприятия у х1 х2 Номер предприятия у х1 х2
1 7,0 3,9 10,0 11 9,0 6,0 21,0
2 7,0 3,9 14,0 12 11,0 6,4 22,0
3 7,0 3,7 15,0 13 9,0 6,8 22,0
4 7,0 4,0 16,0 14 11,0 7,2 25,0
5 7,0 3,8 17,0 15 12,0 8,0 28,0
6 7,0 4,8 19,0 16 12,0 8,2 29,0
7 8,0 5,4 19,0 17 12,0 8,1 30,0
8 8,0 4,4 20,0 18 12,0 8,5 31,0
9 8,0 5,3 20,0 19 14,0 9,6 32,0
10 10,0 6,8 20,0 20 14,0 9,0 36,0
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида у= a0+a1x1+a2x2+s, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации.

Задача 2. В табл. 1.3 представлены статистические данные о расходах на питание и душевом доходе для девяти групп семей. Рассчитайте параметры уравнения линейной, парной регрессии.

Номер группы Расход на питание (у.д.е.) Душевой доход (у.д.е.)
1 433 628
2 616 1577
3 900 2659
4 1113 3701
5 1305 4796
6 1488 5926
7 1645 7281
8 1914 9350
9 2411 18807

Билет №8

Задача №1.

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника у (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов X (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих Х2 (%).

Номер предприятия у х x2 Номер предприятия у х x2
1 6 3,6 9 11 9 6,3 21
2 6 3,6 12 12 11 6,4 22
3 6 3,9 14 13 11 7 24
4 7 4,1 17 14 12 7,5 25
5 7 3,9 18 15 12 7,9 28
6 7 4,5 19 16 13 8,2 30
7 8 5,3 19 17 13 8 30
8 8 5,3 19 18 13 8,6 31
9 9 5,6 20 19 14 9,5 33
10 10 6,8 21 20 14 9 36
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+ a1x1+a2x2+s, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации

Задача 2. В табл. 1.3 представлены статистические данные о расходах на питание и душевом доходе для девяти групп семей. Рассчитайте параметры уравнения степенной, парной регрессии.

Номер группы Расход на питание (у.д.е.) Душевой доход (у.д.е.)
1 433 628
2 616 1577
3 900 2659
4 1113 3701
5 1305 4796
6 1488 5926
7 1645 7281
8 1914 9350
9 2411 18807

Билет №9

Задача №1.

Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии ( yt) жителями региона за 16 кварталов

t yt t yt
1 5,8 9 7,9
2 4,5 10 5,5
3 5,1 11 6,3
4 9,1 12 10,8
5 7,0 13 9,0
6 5,0 14 6,5
7 6,0 15 7,0
8 10,1 16 11,1

Построить различные модели трендов и выбрать наиболее адекватную. Сделать прогноз на 2 квартала вперед

Задача 2. В табл. 1.3 представлены статистические данные о расходах на питание и душевом доходе для девяти групп семей. Рассчитайте параметры уравнения логарифмической, парной регрессии.

Номер группы Расход на питание (у.д.е.) Душевой доход (у.д.е.)
1 433 628
2 616 1577
3 900 2659
4 1113 3701
5 1305 4796
6 1488 5926
7 1645 7281
8 1914 9350
9 2411 18807

Билет №10

Задача №1.

Имеются эмпирические данные о банковских вкладах- Z и уровне доходов V по 20 территориям государства. Построить регрессию Z на V (использовать линейную и нелинейную модели)

V 5.8 6.14 6.64 6.85 8.11 8.47 9.09 9.23 9.59 9.96
Z 11.8 12.2 13.1 14.4 17.5 18.6 19.1 19.3 19.8 18.4
V 1.01 1.15 1.91 2.47 2.66 2.74 2.93 4.04 4.50 4.64
Z 11.8 12.2 13.1 14.4 17.5 18.6 19.1 19.3 19.8 18.4

Выбрать наиболее адекватную модель и обосновать свой выбор

Задача 2. В табл. 1.3 представлены статистические данные о расходах на питание и душевом доходе для девяти групп семей. Рассчитайте параметры уравнения параболической, парной регрессии.

Номер группы Расход на питание (у.д.е.) Душевой доход (у.д.е.)
1 433 628
2 616 1577
3 900 2659
4 1113 3701
5 1305 4796
6 1488 5926
7 1645 7281
8 1914 9350
9 2411 18807

Билет №11

Задача №1.

Имеется 5 измерений показаний влагомера при разной толщине образца древесины бука. Оценить коэффициенты модели степенного ряда у=ахb

Х 1 3 5 7 9
У 56 28 20 16 14

Оценить качество построенной модели.

Задача №2. Построить аддитивную модель потребления электроэнергии. Предсказать расход электроэнергии в следующем году.

Год № квартала Потребление

эл/энергии

1 6
1 2 4,4
3 5
4 9
5 7,2
2 6 4,8
7 6
8 10
9 8
3 10 5,6
11 6,4
12 11
13 9
4 14 6,6
15 7
16 10,8

Билет №12

Задача №1

Имеется 12 измерений предела прочности Z (кг/см2) при сжатии от объемного веса х (г/см2) известняка. Оценить коэффициенты модели показательного типа: у=аbх

Х 1,65 1,75 1,85 1,95 2,05 2,15 2,25 2,35 2,45 2,55 2,65 2,75
у 122,7 157,7 181,2 188,1 284,3 295,9 418,7 480,8 603,3 812,3 1093,6 1201,2

Оценить качество построенной модели.

Задача №2. Построить мультипликативную модель потребления электроэнергии. Предсказать расход электроэнергии в следующем году.

Год № квартала Потребление эл/энергии
1 6
1 2 4,4
3 5
4 9
5 7,2
2 6 4,8
7 6
8 10
9 8
3 10 5,6
11 6,4
12 11
13 9
4 14 6,6
15 7
16 10,8

Билет №13

Задача №1.

Зависимость между объемом реализованной продукции X и балансовой прибылью Y предприятий одной из отраслей промышленности характеризуется данными, представленными в таблице

  1. В рамках линейной модели найдите регрессионную зависимость Y от
  2. Вычислите коэффициент корреляции между X и Y.
  3. Определите значимость регрессии для а = 0,05.
  4. Вычислите коэффициент детерминации R2.
X 1,7 2,2 8,6 1,3 3,4 3,9 4,7 5,8 3,6 6,4 7,2
Y 20 75 41 82 106 129 145 180 210 250 262

Задача №2.

Построить модель авторегрессии AR1 прогнозирования курса акций Лукойла. Можете проверить полученные результаты в столбцах D и E.

Билет №15

Задача №1.

Имеются следующие данные (условные) о сменной добыче угля на одного рабочего у (т), мощности пласта x1 (м) и уровне механизации работ x2 (%), характеризующие процесс добычи угля в 10 шахтах.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x1 8 11 12 9 8 8 9 9 8 12
x2 5 8 8 5 7 8 6 4 5 7
у 5 10 10 7 5 6 6 5 6 8

Задача №2. По данным таблицы 1 построить уравнение множественной регрессии в естественной и стандартизованной форме.

Таблица 1.

Объем реализации Время Реклама Цена Цена конкурента Индекс потребит. расходов
у х1 х2 х3 х4 х5
126 1 4 15,0 17,0 100,0
137 2 4,8 14,8 17,3 98,4
148 3 3,8 15,2 16,8 101,2
191 4 8,7 15,5 16,2 103,5
274 5 8,2 15,5 16,0 104,1
370 6 9,7 16,0 18,0 107,0
432 7 14,7 18,1 2,02 107,4
445 8 18,7 13,0 15,8 108,5
367 9 19,8 15,8 18,2 108,3
367 10 10,6 16,9 16,8 109,2
321 11 8,6 16,3 17,0 110,1
307 12 6,5 16,1 18,3 110,7
331 13 12,6 15,4 16,4 110,3
345 14 6,5 15,7 16,2 111,8
364 15 5,8 16,0 17,7 112,3
384 16 5,7 15,1 16,2 112,9

Билет №16

Задача №1

Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии ( yt ) жителями региона за 16 кварталов t

t yt t yt
1 5,8 9 7,9
2 4,5 10 5,5
3 5,1 11 6,3
4 9,1 12 10,8
5 7,0 13 9,0
6 5,0 14 6,5
7 6,0 15 7,0
8 10,1 16 11,1

Построить различные модели трендов и выбрать наиболее адекватную. Сделать прогноз на 2 квартала вперед.

  1. Задача №2. Пусть имеются некоторые данные об объеме реализации одного из продуктов фирмы. На основании содержательного анализа составлен перечень показателей (Объем реализации, Время, Реклама, Цена, Цена конкурента, Индекс потребит. расходов, которые предполагается включить в модель, и составлена таблица исходных данных. Методом построения тренда решить задачу парной регрессии. В качестве факторного признака взять расходы на рекламу. Результат обсудить.
Объем реализации Время Реклама Цена Цена конкурента Индекс потребительских расходов
у х1 х2 х3 х4 х5
126 1 4 15 17 100
137 2 4,8 14,8 17,3 98,4
148 3 3,8 15,2 16,8 101,2
191 4 8,7 15,5 16,2 103,5
274 5 8,2 15,5 16 104,1
370 6 9,7 16 18 107
432 7 14,7 18,1 20,2 107,4
445 8 18,7 13 15,8 108,5
367 9 19,8 15,8 18,2 108,3
367 10 10,6 16,9 16,8 109,2
321 11 8,6 16,3 17 110,1
307 12 6,5 16,1 18,3 110,7

Билет №17

Задача 1.

Зависимость между объемом реализованной продукции X и балансовой прибылью Y предприятий одной из отраслей промышленности характеризуется данными, представленными в таблице

X 2 3 4 3 2 6 5 7 8 12 9
Y 20 50 57 63 22 75 60 81 87 102 95

В рамках линейной модели найдите регрессионную зависимость Y от X.

Вычислите коэффициент корреляции между X и Y.

Определите значимость регрессии для а = 0,05.

Вычислите коэффициент детерминации R2.

МЭБИК Эконометрика Билет 17

Задача №2. Пусть имеются некоторые данные об объеме реализации одного из продуктов фирмы. На основании содержательного анализа составлен перечень показателей (Объем реализации, Время, Реклама, Цена, Цена конкурента, Индекс потребит. расходов, которые предполагается включить в модель, и составлена таблица исходных данных. С использованием надстройки «Анализ данных» решить задачу парной регрессии. В качестве факторного признака взять расходы на рекламу. Результат обсудить.

Объем реализации Время Реклама Цена Цена конкурента Индекс потребительских расходов
у х1 х2 х3 х4 х5
126 1 4 15 17 100
137 2 4,8 14,8 17,3 98,4
148 3 3,8 15,2 16,8 101,2
191 4 8,7 15,5 16,2 103,5
274 5 8,2 15,5 16 104,1
370 6 9,7 16 18 107
432 7 14,7 18,1 20,2 107,4
445 8 18,7 13 15,8 108,5
367 9 19,8 15,8 18,2 108,3
367 10 10,6 16,9 16,8 109,2
321 11 8,6 16,3 17 110,1
307 12 6,5 16,1 18,3 110,7
331 13 12,6 15,4 16,4 110,3
345 14 6,5 15,7 16,2 111,8
364 15 5,8 16 17,7 112,3
384 16 5,7 15,1 16,2 112,9

Билет №18

Задача №1

Имеется 12 измерений предела прочности Z (кг/см2) при сжатии от объемного веса х (г/см2) известняка. Оценить коэффициенты модели показательного типа: у=аbх

Х 1,65 1,75 1,85 1,95 2,05 2,15 2,25 2,35 2,45 2,55 2,65 2,75
у 122,7 157,7 181,2 188,1 284,3 295,9 418,7 480,8 603,3 812,3 1093,6 1201,2

Оценить качество построенной модели

Задача 2. В табл. 1.3 представлены статистические данные о расходах на питание и душевом доходе для девяти групп семей. Рассчитайте параметры уравнения логарифмической, парной регрессии.

табл. 1.3

Номер группы Расход на питание (уде) Душевой доход (уде)
1 433 628
2 616 1577
3 900 2659
4 1113 3701
5 1305 4796
6 1488 5926
7 1645 7281
8 1914 9350
9 2411 18807

Билет №19

Задача №1.

Имеется 5 измерений показаний влагомера при разной толщине образца древесины бука. Оценить коэффициенты модели степенного ряда у=ахb

Х 1 3 5 7 9
У 56 28 20 16 14

Оценить качество построенной модели.

Задача №2. Построить аддитивную модель потребления электроэнергии. Предсказать расход электроэнергии в следующем году.

Год № квартала Потребление эл/энергии
1 6
1 2 4,4
3 5
4 9
5 7,2
2 6 4,8
7 6
8 10
9 8
3 10 5,6
11 6,4
12 11
13 9
4 14 6,6
15 7
16 10,8

Билет №20

Задача №1.

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника у (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов Х1 (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих Х2 (%).

Номер предприятия у х1 х2 Номер предприятия у х1 х2
1 6 3,6 9 11 9 6,3 21
2 6 3,6 12 12 11 6,4 22
3 6 3,9 14 13 11 7 24
4 7 4,1 17 14 12 7,5 25
5 7 3,9 18 15 12 7,9 28
6 7 4,5 19 16 13 8,2 30
7 8 5,3 19 17 13 8 30
8 8 5,3 19 18 13 8,6 31
9 9 5,6 20 19 14 9,5 33
10 10 6,8 21 20 14 9 36
  1. С помощью метода наименьших квадратов (МНК) оценить параметры линейной модели вида y= a0+a1x1+a2x2+s, влияния возраста и стажа работы на среднемесячную зарплату;
  2. Рассчитать коэффициент детерминации

Задача 2. В табл. 1.3 представлены статистические данные о расходах на питание и душевом доходе для девяти групп семей. Рассчитайте параметры уравнения степенной, парной регрессии.

Номер группы Расход на питание (уде) Расход на питание (уде)
1 433 628
2 616 1577
3 900 2659
4 1113 3701
5 1305 4796
6 1488 5926
7 1645 7281
8 1914 9350
9 2411 18807

Билет №21

Задача №1.

Имеется 5 измерений показаний влагомера при разной толщине образца древесины бука. Оценить коэффициенты модели степенного ряда у=ахЬ

Х 1 3 5 7 9
У 56 28 20 16 14

 

Оценить качество построенной модели.

Задача №2. Построить мультипликативную модель потребления электроэнергии. Предсказать расход электроэнергии в следующем году.

Год № квартала Потребление эл/энергии
1 6
1 2 4,4
3 5
4 9
5 7,2
2 6 4,8
7 6
8 10
9 8
3 10 5,6
11 6,4
12 11
13 9
4 14 6,6
15 7
16 10,8

Билет №22

Задача №1

Имеется 12 измерений предела прочности Z (кг/см2) при сжатии от объемного веса х (г/см2) известняка. Оценить коэффициенты модели показательного типа: у=аbх

Х 1,65 1,75 1,85 1,95 2,05 2,15 2,25 2,35 2,45 2,55 2,65 2,75
у 122,7 157,7 181,2 188,1 284,3 295,9 418,7 480,8 603,3 812,3 1093,6 1201,2

Оценить качество построенной модели.

Задача №2. Построить аддитивную модель потребления электроэнергии. Предсказать расход электроэнергии в следующем году.

Год № квартала Потребление эл/энергии
1 6
1 2 4,4
3 5
4 9
5 7,2
2 6 4,8
7 6
8 10
9 8
3 10 5,6
11 6,4
12 11
13 9
4 14 6,6
15 7
16 10,8

МЭБИК Эконометрика Обязательные задания

Обязательные задания для выполнения обучающимися по дисциплине «Эконометрика» направления подготовки 38.03.01 «Экономика – Курск: типография МЭБИК. – 9с. Идентификатор публикации: ИБ-009/148

  1. При расчете t-статистики через коэффициент детерминации для оценки уравнения множественной регрессии используется формула:

  1. При использовании метода Монте-Карло результаты наблюдений генерируются с помощью:

1) анализа зависимостей
2) решения системы уравнений
3) опросов
4) датчика случайных чисел

  1. Тест Фишера является:

1) двусторонним
2) односторонним
3) многосторонним
4) многокритериальным

  1. Выборочная корреляция является __________оценкой теоретической корреляции:

1) точной
2) состоятельной
3) несмещенной
4) случайной

  1. Если все наблюдения лежат на линии регрессии, то коэффициент детерминации R2 длямодели парной регрессии равен:

1) нулю
2) 2/3
3) единице
4) ½

ВНИМАНИЕ! В течение 5-10 минут после оплаты товар в прикреплённом файле высылается на электронный адрес, указанный Вами в платёжной форме. Если Вы по каким-либо причинам не получили оплаченный товар, свяжитесь с нами звонком или смс с 10.30 до 19.00 по московскому времени по Тел./WhatsApp/Viber +7(906)657-69-44, укажите артикул товара и приблизительное время оплаты.

  1. Фиктивная переменная взаимодействия – это __________ фиктивных переменных:

1) произведение
2) среднее
3) разность
4) сумма

  1. МНК автоматически дает ___________ для данной выборки значение коэффициента детерминации R2:

1) минимальное
2) максимальное
3) среднее
4) средневзвешенное

  1. Для автокорреляции характерным является соотношение COV(ukui) __ 0:

1) >
2) <
3) ≠
4) =

  1. При автокорреляции оценка коэффициентов регрессии становится:

1) смещенной
2) невозможной
3) неэффективной
4) равной 0

  1. Число степеней свободы для уравнения m-мерной регрессии при достаточном числе наблюдений n составляет:

1) n/m
2) n-m
3) n-m+1
4) n-m-1

  1. Наиболее частая причина положительной автокорреляции заключается в положительной направленности воздействия ________ переменных:

1) не включенных в уравнение
2) сезонных
3) фиктивных
4) циклических

  1. Сумма квадратов отклонений величины y от своего выборочного значения y _____ сумма квадратов отклонений:

1) объясняющая
2) случайная
3) необъясняющая
4) общая

  1. При отрицательной автокорреляции DW:

1) = 0
2) < 2
3) > 2
4) > 1

  1. Из перечисленных факторов: 1) число объясняющих переменных, 2) количество наблюдений в выборке, 3)конкретные значения переменных, − критические значения статистики Дарбина-Уотсона зависят от:

1) 1, 2, 3
2) 3
3) 1, 2
4) 2

  1. Определение отдельного вклада каждой из независимых переменных в объясненную дисперсию в случае их коррелированности является ___________ задачей:

1) достаточно простой
2) невыполнимой
3) достаточно сложной
4) первостепенной

  1. Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае если она:

1) подвержена сезонным колебаниям
2) имеет трендовую составляющую
3) является качественной по своему характеру
4) трудноизмерима

  1. Значение статистики DW находится между значениями:

1) -3 и 3
2) 0 и 6
3) -2 и 2
4) 0 и 4

  1. Наилучший способ устранения автокорреляции – установление ответственного за неефактора и включение соответствующей ___________ переменной в регрессию:

1) фиктивной
2) объясняющей
3) сезонной
4) зависимой

  1. Значения t-статистики для фиктивных переменных незначимо отличается от:

1) 1
2) 0
3) -1
4) ½

  1. Условие гетероскедастичности означает, что вероятность того, что случайный член примет какое-либо конкретное значение ________ наблюдений:

1) зависит от числа
2) зависит от времени проведения
3) зависит от номера
4) одинакова для всех

  1. Чем больше число наблюдений, тем __________ зона неопределенности для критерия Дарбина-Уотсона:

1) левее расположена
2) уже
3) шире
4) неизменна

  1. Коэффициенты при сезонных фиктивных переменных показывают _________ при смене сезона:

1) направление изменения, происходящего
2) трендовые изменения
3) изменение числа потребителей
4) численную величину изменения, происходящего

  1. Фиктивная переменная – переменная, принимающая в каждом наблюдении:

1) ряд значений от 0 до 1
2) только отрицательные значения
3) только два значения 0 или 1
4) только положительные значения

  1. Стандартные отклонения коэффициентов регрессии обратно пропорциональны величине _________, где n – число наблюдений:

1) n2
2) n3
3) n
4) n4

  1. Параметры множественной регрессии β1 , β2 ,…βм показывают _________ соответствующих экономических факторов:

1) степень влияния
2) случайность
3) уровень независимости
4) непостоянство

  1. Строгая линейная зависимость между переменными – ситуация, когда ________ двухпеременных равна 1 или -1:

1) выборочная корреляция
2) разность
3) сумма
4) теоретическая корреляция

  1. К зоне неопределенности в тесте Дарбина-Уотсона относится случай, при котором ________ (d1, d2 – нижняя и верхняя границы):

1) DW > d2
2) DW < d1
3) d1< DW< d2
4) DW = 0

  1. Если автокорреляция отсутствует, то DW ≈

1) 1
2) -1
3) 2
4) 0

  1. Зависимая переменная может быть представлена как фиктивная в случае, если она:

1) подвержена сезонным колебаниям
2) является качественной по своему характеру
3) трудноизмерима
4) имеет трендовую составляющую

  1. Наблюдение зависимой переменной регрессии в предшествующий момент, используемое как объясняющая переменная, называется:

1) временной
2) замещающей
3) лаговой
4) сезонной

  1. Гетероскедастичность заключается в том, что дисперсия случайного члена регрессии _______ наблюдений:

1) зависит от номера наблюдений
2) зависит от числа
3) зависит от времени проведения
4) одинакова для всех

  1. Фиктивные переменные включаются в модель множественной регрессии, если необходимо установить влияние каких-либо ___________ факторов:

1) непрерывных
2) дискретных
3) трудноизмеримых
4) случайных

  1. При добавлении еще одной переменной в уравнение регрессии коэффициент детерминации:

1) остается неизменным
2) уменьшается
3) не уменьшается
4) не увеличивается

  1. Во множественном регрессионном анализе коэффициент детерминации определяет _______ регрессией:

1) долю дисперсии x, объясненную
2) долю дисперсии y, объясненную
3) долю дисперсии x, необъясненную
4) долю дисперсии y, необъясненную

  1. Автокорреляция первого порядка – ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в __________ наблюдениях:

1) нечетных
2) последовательных
3) k первых и k последних
4) четных

  1. Значение статистики Дарбина-Уотсона находится между значениями:

1) 0 и 6
2) -3 и 3
3) 0 и 4
4) -2 и 2

Эконометрика для МЭБИК

МЭБИК Контрольные работы

Решение обязательного задания по эконометрике для для Курского института менеджмента, экономики и бизнеса (МЭБИК). После оплаты Вы получите файл, в котором есть как само решение со скриншотами из Excel, так и сам файл Excel, в котором подробно проведены все расчеты, описанные в примере 1. Также в комплект входит ответ на три произвольно выбранных вопроса из заданий для промежуточной аттестации.

Обучающийся в обязательном порядке должен выполнить один из примеров, перечисленных ниже.

Пример 1.

Построение пространственной модели связи объёма реализации одного из продуктов фирмы от нескольких факторных признаков. Пусть имеются некоторые данные об объеме реализации одного из продуктов фирмы. На основании содержательного анализа составлен перечень показателей, которые предполагается включить в модель, и составлена таблица исходных данных (табл. 1.). Задача решается с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа.

  1. Необходимо составить матрицу парных коэффициентов корреляции и на ее основе дать рекомендации о включении в модель тех или иных факторов.

Решение.

Парные коэффициенты корреляции вычисляются на основе формул (1) и (2):

Таблица 1.

Объем реализации Время Реклама Цена Цена конкурента Индекс потребительских расходов
y x1 x2 x3 x4 x5
126 1 4 15,0 17,0 100,0
137 2 4,8 14,8 17,3 98,4
148 3 3,8 15,2 16,8 101,2
191 4 8,7 15,5 16,2 103,5
274 5 8,2 15,5 16,0 104,1
370 6 9,7 16,0 18,0 107,0
432 7 14,7 18,1 2,02 107,4
445 8 18,7 13,0 15,8 108,5
367 9 19,8 15,8 18,2 108,3
367 10 10,6 16,9 16,8 109,2
321 11 8,6 16,3 17,0 110,1
307 12 6,5 16,1 18,3 110,7
331 13 12,6 15,4 16,4 110,3
345 14 6,5 15,7 16,2 111,8
364 15 5,8 16,0 17,7 112,3
384 16 5,7 15,1 16,2 112,9

 

Для того, чтобы вычислить, например, коэффициент корреляции между x1 и x2, формулы необходимо записать в следующем виде:

Мы пойдём другим путём. Копируем таблицу в EXCEL.

Рис.1. Исходные данные задачи

Воспользуемся надстройкой «Анализ данных» пакета анализа EXCEL. Пакет анализа представляет собой надстройку, т. е. программу, которая доступна при установке Microsoft Office или Excel. Чтобы использовать надстройку в Excel, необходимо сначала загрузить ее. Как загрузить данный пакет для Microsoft Excel 2013, Microsoft Excel 2010, Microsoft Excel 2007.

Использование пакета анализа Microsoft Excel 2013. При проведении сложного статистического или инженерного анализа можно упростить процесс и сэкономить время, используя надстройку «Пакет анализа». Чтобы выполнить анализ с помощью этого пакета, следует указать входные данные и выбрать параметры. Расчет будет выполнен с использованием подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Некоторые инструменты позволяют представить результаты анализа в графическом виде.

ВНИМАНИЕ! В течение 5-10 минут после оплаты товар в прикреплённом файле высылается на электронный адрес, указанный Вами в платёжной форме. Если Вы по каким-либо причинам не получили оплаченный товар, свяжитесь с нами звонком или смс с 10.30 до 19.00 по московскому времени по Тел./WhatsApp/Viber +7(906)657-69-44, укажите артикул товара и приблизительное время оплаты.

Функции анализа данных можно применять только на одном листе. Если анализ данных проводится в группе, состоящей из нескольких листов, то результаты будут выведены на первом листе, на остальных листах будут выведены пустые диапазоны, содержащие только форматы. Чтобы провести анализ данных на всех листах, повторите процедуру для каждого листа в отдельности.

Ниже описаны инструменты, включенные в пакет анализа. Для доступа к ним нажмите кнопку «Анализ» данных в группе Анализ на вкладке Данные. Если команда Анализ данных недоступна, необходимо загрузить надстройку «Пакет анализа».

Загрузка и активация пакета анализа

Откройте вкладку Файл, нажмите кнопку Параметры и выберите категорию Надстройки.

В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.

В окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

Рис. 2. Меню надстройки «Анализ данных»

В появившемся окне «Корреляция» ввести диапазон данных «у» и все «х» (рис.2.).

Рис. 3. Окно «Корреляция»

Для этого нужно в окошке входной интервал ввести диапазон данных A4:F20 и так как в сроке A4:F4 текстовые переменные установить птичку в окошке метки в первой строке.

Рис. 3. Окно корреляция с введенным диапазоном данных

Нажать ОК. На новом листе появится матрица парных коэффициентов корреляции (корреляционная матрица). Первый столбец которой указывает на степень корреляционной связи факторов х15 с результативным признаком у. Остальные столбцы указывают на корреляционную зависимость факторов между собой (рис.4.).

Рис.4. Матрица парных коэффициентов корреляции

Как видно из рис.4., парный коэффициент корреляции факторов х15 равен 0,96 (), что свидетельствует о наличии мультиколлинеарности. Одним из условий регрессионной модели является предположение о линейной независимости объясняющих переменных (факторных признаков), т.е. решение задачи возможно только тогда, когда столбцы и строки исходных данных линейно независимы. Для экономических показателей это условие выполняется не всегда. Линейная или близкая к ней связь между факторами называется мультиколлинеарностью и приводит к линейной зависимости нормальных уравнений, что делает вычисление параметров либо невозможным, либо затрудняет содержательную интерпретацию параметров. Из этих двух переменных оставим в модели xj — индекс потребительских доходов. Да и экономический смысл подсказывает, что в индексе потребительских расходов информации больше, так как он также является функцией времени.

Для этого скопируем табл. 1. на новый лист. И на нём удалим столбец с переменной х1. Чтобы удалить столбец с переменной х1 нужно щелкнуть правой кнопкой мыши на названии столбца А и в появившемся меню выбрать — удалить (рис.5.).

Рис.5. Удаление столбца с фактором х1. Получим табл.2.

 

Теперь можно преступить к регрессионному анализу. Команда «Данные/Анализ данных/Регрессия». Появится диалоговое окно «Регрессия» в котором нужно ввести входные интервалы х и у и установить птички в окошках «Метки» и «Уровень надёжности 0,95». Установка уровня надёжности 0,95 свидетельствует о выборе уровня значимости 5%.

Рассчитывается F статистика и сравнивается с порогом. Пороговое значение выбирается по таблицам F распределения Фишера. В программе F, а можно воспользоваться полем «Значимость F». При 5% уровне значимости его значение должно быть меньше 0,05 для того, чтобы выбранное уравнение регрессии было значимым. У нас «Значимость F» =1,96*10-5 т.е. выбранное нами линейное уравнение регрессии значимо.

 

Таблица 3.

Объем реализации Реклама Цена конкурента Индекс потребительских расходов
y x2 x4 x5
126 4 17 100
137 4,8 17,3 98,4
148 3,8 16,8 101,2
191 8,7 16,2 103,5
274 8,2 16 104,1  
370 9,7 18 107  
432 14,7 2,02 107,4  
445 18,7 15,8 108,5  
367 19,8 18,2 108,3  
367 10,6 16,8 109,2  
321 8,6 17 110,1  
307 6,5 18,3 110,7  
33J 12,6 16,4 110,3  
345 6,5 16,2 111,8  
364 5,8 17,7 112,3  
384 5,7 16,2 112,9  

 

Из рис.7, видно, что коэффициент при переменной х3 незначим, так как Р-значение=0,62. Следовательно переменную х3 нужно также исключить из модели. Чтобы сохранить промежуточные таблицы, опять копируем табл.2. на лист 3. и удаляем столбец с х3. Получим таблицу 3.

Опять вычисляем регрессию с помощью программы «Анализ данных». Окно программы «Регрессия» будет таким же как на рис.6. только изменится блок ячеек «Входной интервал х». Вывод итогов будет следующим (рис.8).

Рис.8. Вывод итогов регрессии

Поскольку всё  еще остаётся незначимым, то исключаем х4.

Окончательные итоги регрессии приведены на рис.9. Для повышения достоверности полученных результатов, оба теста повторяются с уровнем значимости в 1%. Он устанавливается с помощью уровня надёжности 0,99. В нашем случае коэффициенты уравнения регрессии а2 и а1, а также само уравнение регрессии будут значимы.

Рис. 9. Вывод итогов регрессии

В результате получим следующую пространственную регрессионную модель.

y = 9.57 x2 + 15.75 x5

Экономический смысл полученного уравнения регрессии. Если в рекламу вложить миллион рублей, то выручка от реализации продукта увеличится на 9.57 миллионов рублей. Вот почему мы каждый фильм по телевизору смотрим по 3-4 часа. Увеличение индекса потребительских расходов населения на 10% увеличивает выручку от реализации продукта на 1,6 миллиона руб.

Эконометрика. Итоговый экзамен РФЭИ [RF-E-149-14-01] 30 вопросов

1. Эконометрика — это наука:
а) занимающаяся изучением вероятностных закономерностей массовых однородных случайных событий;
б) об экономических измерениях;
в) об общих принципах и правилах сбора, обработки сведений о массовых процессах и явлениях в жизни общества.

2. Центральная проблема эконометрики заключается в:
а) построении эконометрической модели и определении возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов;
б) изучении закономерностей развития явлений во времени;
в) выявлении связей между явлениями.

3. Копию конструируемого самолета следует отнести к типу модели:
а) физической;
б) аналоговой;
в) математической.

4. Из заданных регрессий не является простой регрессией:
а) yx =4600+12x;
б) yx = 475 • 0,243x ;
в) yх = 28 • x1 • x2, .

5. Зависимость спроса y от цены x задана уравнением yx =7000 + 5x . Это означает, что с ростом цены на 1 д.е. спрос в среднем:
а) уменьшается на 5 д.е.;
б) увеличивается на 7000 д.е.;
в) увеличивается на 5 д.е.

ВНИМАНИЕ! В течение 30-40 минут после оплаты товар в прикреплённом файле высылается на электронный адрес, указанный Вами в платёжной форме. Если Вы по каким-либо причинам не получили оплаченный товар, свяжитесь с нами звонком или смс с 10.30 до 19.00 по московскому времени по тел. +7(906)657-69-44, укажите артикул товара и приблизительное время оплаты.

6. Множественную регрессию описывает модель:
а) y=1800+3x;
б) y = f(x);
в) y = f(x1,x2,…,xn) .

7. Величину e в уравнении регрессии вида y = 7000 + 5x + e называют:
а) возмущением;
б) параметром прироста;
в) коэффициентом регрессии.

8. Графическое представление точек, соответствующих линейной модели вида yx = a + bx , называют:
а) гистограммой;
б) диаграммой рассеивания;
в) кумулятой.

9. Дисперсию определяет формула:

и так далее

27. Параметры уравнения множественной регрессии оцениваются методом:
а) Гаусса;
б) наименьших квадратов (МНК);
в) Ирвина.

28. В эконометрике оперативным называют прогноз с периодом упреждения до:
а) одной недели;
б) одного месяца;
в) одного года.

29. Производными в эконометрике называют ряды:
а) получающиеся из средних или относительных величин показателя;
б) характеризующие значения показателя на определенные моменты времени;
в) характеризующие значения показателя за определенные интервалы времени.

30. Не являются регулярными составляющие временного ряда:
а) тренд, сезонная и циклическая составляющие;
б) тренд и сезонная составляющая;
в) случайные составляющие.

Контрольная работа по эконометрике (10 заданий)



HTML Online Editor Sample

Контрольная работа по дисциплине «Эконометрика» (ЭНОО) (объем 19 страниц)

Задание 1. Определите, к какому классу исследований могут относиться следующие статистические исследования:

Задание 2. Опишите основные этапы эконометрического исследования. Чем эконометрическое исследование отличается от статистического?

Задание 3. Какие виды связей между факторными и результативной переменными рассматриваются в эконометрике? Какими математическими моделями эти связи можно описать?

Задание 4. Каким уравнением описывается линейная зависимость результата от одного фактора? Какой метод позволяет вычислить параметры такой зависимости?

Задание 5. Какие виды парных регрессий рассматриваются в эконометрике? Запишите математические модели их основных видов

Задание 6. Что такое коэффициент детерминации? Какое значение он может принимать? Приведите примеры

Задание 7. Что такое эластичность? Как она вычисляется? Приведите пример

Задание 8. Что такое многофакторная зависимость? Раскройте понятие «мультиколлинеарность»

Задание 9. Опишите методы проверки значимости эконометрических моделей

Задание 10. Для чего в эконометрике применяются фиктивные переменные? Приведите пример

 


Требования института к оформлению:

1. Все работы обязательно оформляются титульным листом с указанием учебного заведения, названия работы и учебной дисциплины

2. Если при выполнении работы вы пользовались дополнительной литературой или другими источниками, то в конце работы необходимо привести список этих источников. Цитаты и статистические данные должны иметь ссылки на литературный источник откуда взят данный материал.

3. В записи формул и математических выражений, во избежание логических ошибок, недопустимо заменять общепринятые символы другими. Для записи формул и выражений в машинописном тексте пользуйтесь специальным редактором MikrosoftEquation3.0

Список источников

1.    Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика: Учебное пособие  /Рост. гос. экон. универ. Ростов н/Д., 2002. — 102 с.

2.    Доугерти К. Введение в эконометрику. — М.: ИНФРА-М, 1997.

3.    Социально-экономическая статистика: практикум / под ред. В.Н. Салина, Е.П. Шпаковской. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 192 с.

4.    Эконометрика: Учебник / И.И. Елисеева, С.В.Курышева, Т.В. Костеева и др.; Под ред. И.И. Елисеевой.-2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2005.-576с.

5.    Эконометрика: Учебник /Под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2002.-480 с.


Эконометрика Контрольная работа Вариант 3



HTML Online Editor Sample

Экономист, изучая зависимость уровня издержек обращения у (тыс. руб.) от объема товарооборота х (тыс. руб.), обследовал 10 магазинов, торгующих одинаковым ассортиментом товаров в разных районах. Полученные данные отражены в таблице 1.

Таблица 1. Номера вариантов

Вариант 3

x

y

50

4,2

130

10,8

100

9,6

80

5,1

90

7,4

70

6,2

150

11,4

60

3,3

140

12,2

110

10,5

По данным таблицы для своего варианта выполните следующие задания.

Задание 1. Постройте точечную диаграмму рассеяния и сформулируйте гипотезу о виде связи.

Задание 2. Определите параметры линейной регрессии и запишите функцию линейной зависимости.

Задание 3. Постройте график регрессии на поле диаграммы рассеяния и сделайте вывод об адекватности построенной модели.

Задание 4. Найдите коэффициент корреляции и коэффициент детерминации данной зависимости. Подтвердились ли выводы о виде связи и об адекватности модели.

Задание 5. Определите надежность коэффициентов регрессии но критерию Стьюдента.

Задание 6. Исследуйте регрессию на надежность по критерию Фишера при уровне значимости 0,05.

Задание 7. Найдите коэффициент эластичности y по x при среднем значении х.

Задание 8. Вычислите ожидаемое среднее значение издержек при товарообороте 115 тыс. руб.

Задание 9. Оцените ошибку прогноза при уровне значимости 0,05.

Задание 10. Постройте доверительные интервалы прогноза для уровня значимости 0,05.