Создан заказ №1745173
14 февраля 2017
Задание по эконометрическому моделированию стоимости квартир в Московской области
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно решить контрольную работу по эконометрике из 6 задач в двух вариантах. Все решения нужно подробно расписать.
Фрагмент выполненной работы:
Задание по эконометрическому моделированию стоимости квартир в Московской области.
Наименование показателей и исходные данные для эконометрического моделирования стоимости квартир в Московской области приведены ниже в (табл.1-3)
Таблица 1.
Исследуемые факторы Номера наблюдений
Y, X1,X3, X5 1- 40
1.Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции; оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции Y с X.
Постройте поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.
Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для фактора X, наиболее тесно связанного с Y.
Оцените качество модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.
По модели осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости a = 0,1. (работа была выполнена специалистами Автор 24) если прогнозное значения фактора X составит 80% от его максимального значения. Представьте графически фактические и модельные значения, точки прогноза.
Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), постройте модель формирования цены квартиры на основе только значимых факторов. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
Оцените качество построенной модели. Улучшилось ли качество модели по сравнению с однофакторной моделью? Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, β и ∆ - коэффициентов.
Таблица 2.
Наименование показателей
Обозначение Наименование показателя Единица измерения
(возможные значения)
Y Цена квартиры Тыс.долл.
X1 Город области 1-Подольск
0-Люберцы
X3 Общая площадь квартиры кв.м.
X5 Этаж квартиры кв.м.
Таблица 1. Исходные данные
№ п/п Y X1 X3 X5
1 115 0 70,4 9
2 85 1 82,8 5
3 69 1 64,5 6
4 57 1 55,1 1
5 184,6 0 83,9 1
6 56 1 32,2 2
7 85 0 65 12
8 265 0 169,5 10
9 60,65 1 74 11
10 130 0 87 6
11 46 1 44 2
12 115 0 60 2
13 70,96 0 65,7 5
14 39,5 1 42 7
15 78,9 0 49,3 14
16 60 1 64,5 11
17 100 1 93,8 1
18 51 1 64 6
19 157 0 98 2
20 123,5 1 107,5 12
21 55,2 0 48 9
22 95,5 1 80 6
23 57,6 0 63,9 5
24 64,5 1 58,1 10
25 92 1 83 9
26 100 1 73,4 2
27 81 0 45,5 3
28 65 1 32 5
29 110 0 65,2 10
30 42,1 1 40,3 13
31 135 0 72 12
32 39,6 1 36 5
33 57 1 61,6 8
34 80 0 35,5 4
35 61 1 58,1 10
36 69,6 1 83 4
37 250 1 152 15
38 64,5 1 64,5 12
39 125 0 54 8
40 152,3 0 89 7
Решение:
1.Рассчитаем матрицу парных коэффициентов корреляции; оценим статистическую значимость коэффициентов корреляции Y с X.
Построим матрицу парных коэффициентов линейной корреляции, используя матричные и статистические функции Excel.
Выбор факторных признаков для построения регрессионной моделиЦена квартир – это зависимая переменная (тыс. долл.). В качестве независимых, объясняющих переменных выбраны:
Х1 – город области;
Х3 – общая площадь квартиры, кв. м.;
Х5 – этаж квартиры.
В этом примере количество наблюдений , количествообъясняющих переменных .
Чтобы оценить тесноту связи между значениями этих переменных, вычислим значение коэффициента корреляции средствами Excel. Для этого можно воспользоваться функцией =КОРРЕЛ( ), указав адреса пяти столбцов чисел.
Вычислим матрицу коэффициентов парной корреляции, проверим значимость коэффициентов корреляции:
Для построения корреляционного анализа воспользуемся пакетом прикладных программ Microsoft Excel, функцией «Анализ данных».
Выполняем следующие действия:
Данные для корреляционного анализа должны располагаться в смежных диапазонах ячеек.
Выбрать команду «Сервис» → «Анализ данных».
В диалоговом окне «Анализ данных» выбрать инструмент «Корреляция», а затем щелкнуть кнопку «ОК».
В диалоговом окне «Корреляция» в поле «Входной интервал» необходимо ввести диапазон ячеек, содержащих исходные данные. Если введены и заголовки столбцов, то установить флажок «Метки в первой строке».
Выбрать параметры вывода. В данном случае «Новый рабочий лист».
«ОК»
Результаты корреляционного анализа
Рис.1
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции начнем с анализа первого столбца матрицы, в котором расположены коэффициенты корреляции, отражающие тесноту связи, зависимой переменной цена квартиры с включенными в анализ факторами. Анализ показывает, что зависимая переменная, то есть цена квартиры, имеет весьма высокую, прямую связь с общей площадью квартиры (ryx3 = 0,846), умеренную, обратную связь с город области (Подольск, Люберцы) (ryx1 = – 0,403). С фактором Х5 –этаж квартиры связь отсутствует и его не рекомендуется включать в модель регрессии.
Оценим значимость коэффициентов корреляции первого столбца матрицы. Для этого рассчитаем значение t – статистики для всех элементов первого столбца:
Табличное значение критерия Стьюдента равно: tтабл (α = 0,05; k = n – 2 = 38) =2,02. Сравним числовые значения критериев с табличным. Сделаем вывод, что tрасч > tтабл т.е. полученные значения коэффициентов корреляции значимы для город области (Подольск, Люберцы) (ryx1 = – 0,403) и общей площади квартиры (ryx3 = 0,846), а tрасч < tтабл т.е. полученное значение коэффициента корреляции не значимо для этаж квартиры (ryx1 = 0,146).
2.Построим поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора общей площади квартиры.
Рис. 2
В нашем примере диаграмма рассеяния имеет вид, приведенный на рис. 2. Вытянутость облака точек на диаграмме рассеяния вдоль наклонной прямой позволяет сделать предположение о том, что существует некоторая объективная тенденция прямой линейной связи между значениями переменных x и y. Можно сказать, что общая площадь квартиры оказывает весьма высокое влияние на цену квартиры.
3.Рассчитаем параметры линейной парной регрессии для фактора X3, наиболее тесно связанного с Y.
Рассчитаем параметры линейной парной регрессии для наиболееподходящего фактора Х3. Выбрали тот фактор, который наиболее тесно связан с зависимой переменной.
Построение модели линейной регрессии зависимости прибыли (убытка) от основных средств выполняем с использованием инструмента Регрессия в пакете Анализ данных Excel
Выбрали команду на вкладке Данные команда Анализ данных
В диалоговом окне Анализ данных выбрали инструмент Регрессия...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
15 февраля 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Задание по эконометрическому моделированию стоимости квартир в Московской области.docx
2019-10-16 18:30
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.7
Положительно
Работа сделана в срок, даже ранее срока. Все идеально, никаких нареканий. Я безумно довольна!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
