Создан заказ №1012095
7 марта 2016
Контрольная работа по дисциплине «Эконометрика» Исходными данными для моделирования являются социально-экономические показатели субъектов Сибирского федерального округа (Таблицы 2
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по эконометрике. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
Контрольная работа по дисциплине «Эконометрика»
Исходными данными для моделирования являются социально-экономические показатели субъектов Сибирского федерального округа (Таблицы 2, 3). Требуется исследовать зависимость результирующего признака Y, соответствующего варианту задания, от факторных переменных Х1, Х2 и Х3 (Таблица 1):
Таблица 1
Вариант Обозначение, наименование, единица измерения показателя
6 Y6 Число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения (на конец года), штук
Все
варианты Х1
Среднедушевые денежные доходы (в месяц), руб
Х2
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб
Х3 Индекс потребительских цен (декабрь к декабрю предыдущего года), %
Исходные данные к задаче
Таблица 2
Сибирский федеральный округ Х1
Х2
Х3
Республика Алтай 13836,9 15632,4 106,4
Республика Бурятия 15715,5 19924,0 107,5
Республика Тыва 10962,8 19163,1 107,3
Республика Хакасия 14222,8 20689,5 107,6
Алтайский край 12499,9 13822,6 104,8
Забайкальский край 15968,8 21099,6 107,8
Красноярский край 20145,5 25658,6 106,1
Иркутская область 16017,2 22647,7 107,4
Кемеровская область 16666,0 20478,8 106,5
Новосибирская область 18244,1 20308,5 106,2
Омская область 17247,9 19087,8 105,0
Томская область 16516,0 24001,0 106,1
Прогнозные значения 16500,0 21000,0 106,0
Таблица 3
Сибирский федеральный округ Y6
Республика Алтай 183,2
Республика Бурятия 191,7
Республика Тыва 135,4
Республика Хакасия 247,7
Алтайский край 229,6
Забайкальский край 218,2
Красноярский край 262,1
Иркутская область 224,3
Кемеровская область 210,1
Новосибирская область 260,2
Омская область 223,5
Томская область 231,3
Порядок выполнения работы
Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; проанализировать тесноту и направление связи результирующего признака Y с каждым из факторов Х; оценить статистическую значимость коэффициентов корреляции r(Y, Xi); выбрать наиболее информативный фактор.
Построить модель парной линейной регрессии с наиболее информативным фактором; дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии. (работа была выполнена специалистами Автор 24)
Оценить качество модели с помощью средней относительной ошибки аппроксимации, коэффициента детерминации, t – критерия Стьюдента и F – критерия Фишера (принять уровень значимости α=0,05).
Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y (прогнозные значения факторов приведены в Таблице 2). Представить графически фактические и модельные значения Y, результаты прогнозирования.
Решение:
Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; проанализировать тесноту и направление связи результирующего признака Y с каждым из факторов Х; оценить статистическую значимость коэффициентов корреляции r(Y, Xi); выбрать наиболее информативный фактор.
Для построения корреляционной матрицы используем Excel (Данные / Анализ данных / КОРРЕЛЯЦИЯ).
Получим матрицу коэффициентов парной корреляции между всеми имеющимися переменными:
Y6 Х1
Х2
Х3
Y6 1
X1 0,711115096 1
X2 0,393188712 0,677583 1
X3 -0,2945102 -0,15757 0,3398 1
Проанализируем коэффициенты корреляции между результирующим признаком Y и каждым из факторов Xj. Можно дать следующую качественную интерпретацию возможных значений коэффициента корреляции (по шкале Чеддока): если |r|>0.3 – связь практически отсутствует; 0.3 ≤ |r| ≤ 0.7 - связь средняя; 0.7 ≤ |r| ≤ 0.9 – связь сильная; |r| > 0.9 – связь весьма сильная.
r (Y,X1)= 0,711>0, следовательно, между переменными Y и Х1 наблюдается прямая корреляционная зависимость: чем выше среднедушевые денежные доходы (в месяц), тем больше число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения (на конец года). Связь сильная.
r (Y,X2)= 0,393 >0, следовательно, между переменными Y и Х2 наблюдается прямая корреляционная зависимость: чем среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, тем выше число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения (на конец года). Связь средней силы.
r (Y,X3)= -0,295<0, значит, между переменными Y и Х3 наблюдается обратная корреляционная зависимость: чем индекс потребительских цен (декабрь к декабрю предыдущего года) больше, тем меньше число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения (на конец года). Связь практически отсутствует.
Для проверки значимости найденных коэффициентов корреляции используем критерий Стьюдента.
По таблице критических точек распределения Стъюдента при уровне значимости и числе степеней свободы k=n-2=12-2=10, определим критическое значение tкр.=2,23 (функция СТЬЮДРАСПОБР).
Для каждого коэффициента корреляции вычислим t-статистику по формуле:
где m = 1 - количество факторов в уравнении регрессии.
и занесем результаты расчетов в дополнительный столбец корреляционной таблицы:
Y6 Х1
Х2
Х3 t
Y6 1
X1 0,711115096 1 3,198
X2 0,393188712 0,677583 1 1,352
X3 -0,2945102 -0,15757 0,3398 1 -0,975
Поскольку tнабл > tкрит, то отклоняем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически – значим.
Поскольку tнабл < tкрит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим.
Поскольку tнабл < tкрит, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции. Другими словами, коэффициент корреляции статистически - не значим
Таким образом, связь между (y и xx1 ) является существенной.
Построить модель парной линейной регрессии с наиболее информативным фактором; дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
8 марта 2016
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Контрольная работа по дисциплине «Эконометрика»
Исходными данными для моделирования являются социально-экономические показатели субъектов Сибирского федерального округа (Таблицы 2.docx
2016-03-11 16:18
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Замечательный автор. Обращаюсь не первый раз. Как всегда работа выполнена на ОТЛИЧНО! Всем рекомендую!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
