Создан заказ №1807859
8 марта 2017
Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области Наименование показателей и исходные данные для эконометрического моделирования стоимости квартир в Московской области приведены ниже
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:
Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Наименование показателей и исходные данные для эконометрического моделирования стоимости квартир в Московской области приведены ниже:
№ п.п. Цена квартиры, тыс. долл. (Y) Жилая площадь квартиры, кв. м. (Х4) Этаж квартиры (Х5) Площадь кухни (Х6)
1 38 19 12 9,5
2 62,2 36 9 10
3 125 41 11 8
4 61,1 34,8 10 10,6
5 67 18,7 2 6
6 93 27,7 1 11,3
7 118 59 2 13
8 132 44 8 11
9 92,5 56 9 12
10 105 47 8 12
11 42 18 8 8
12 125 44 16 9
13 170 56 3 8,5
14 38 16 3 7
15 130,5 66 1 9,8
16 85 34 3 12
17 98 43 3 7
18 128 59,2 4 13
19 85 50 8 13
20 160 42 2 10
21 60 20 4 13
22 41 14 10 10
23 90 47 5 12
24 83 49,5 1 7
25 45 18,9 3 5,8
26 39 18 3 6,5
27 86,9 58,7 10 14
28 40 22 2 12
29 80 40 2 10
30 227 91 2 20,5
31 235 90 9 18
32 40 15 8 11
33 67 18,5 1 12
34 123 55 9 7,5
35 100 37 6 7,5
36 105 48 3 12
37 70,3 34,8 10 10,6
38 82 48 5 10
39 280 85 5 21
40 200 60 4 10
1. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции; оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции Y с Х.
2. Постройте поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.
3. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для фактора Х, наиболее тесно связанного с Y.
4. Оцените качество модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.
5. По модели осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α=0,1, если прогнозное значение фактора Х составит 80% от его максимального значения. Представьте графически фактические и модельные значения, точки прогноза.
6. 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.
7. 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.
Решение:
. Рассчитаем матрицу парных коэффициентов корреляции при помощи функции «КОРРЕЛЯЦИЯ» пакета Анализ данных MS Excel:
Y Х4 Х5 Х6
Y 1
Х4 0,874012 1
Х5 -0,07139 -0,01403 1
Х6 0,616194 0,648728 0,008149 1
Рис. 1 – Результаты корреляционного анализа
Как видно из полученной матрицы, результат Y имеет тесную положительную связь с фактором Х4, заметную положительную связь с фактором Х6 и отрицательную едва заметную связь с Х5.
Оценим статистическую значимость коэффициентов корреляции по формуле:
tнабл=rxyn-21-r2xy=0,721∙12-21-0,52=3,29
Подставим данные и получим:
tнабл x4=rx4yn-21-r2xy=0,874∙40-21-0,8742=11,1
tнабл x5=rx5yn-21-r2xy=-0,071∙40-21--0,0712=-0,4
tнабл x6=rx6yn-21-r2xy=0,616∙40-21-0,6162=4,82
Сравним полученные значения с табличным:
tтабл40-1-1;0,12=1,684
Тогда с вероятностью 90%:
tнабл x4>tтабл – коэффициент корреляции rx4y статистически значим;
tнабл x5<tтабл – коэффициент корреляции rx5y статистически незначим;
tнабл x4>tтабл – коэффициент корреляции rx6y статистически значим.
2. Как видно из проведенных выше расчетов, с результатом Y наиболее тесно связан фактор Х4 (жилая площадь квартиры).
Построим поле корреляции между данным фактором и результатом:
Рис. 2 – Поле корреляции между Y и Х4
Полученное облако рассеивания направлено вправо вверх, что подтверждает наличие положительной связи между Y и Х4.
3. Построим уравнение парной регрессии для фактора Х4.
Уравнение парной регрессии будет иметь вид:
y=a+bx
Для расчета коэффициентов уравнения составим систему нормальных уравнений:
an+bx=yax+bx2=xy
x y x2 y2 x y
19 38 361 1444 722
36 62,2 1296 3868,84 2239,2
41 125 1681 15625 5125
34,8 61,1 1211,04 3733,21 2126,28
18,7 67 349,69 4489 1252,9
27,7 93 767,29 8649 2576,1
59 118 3481 13924 6962
44 132 1936 17424 5808
56 92,5 3136 8556,25 5180
47 105 2209 11025 4935
18 42 324 1764 756
44 125 1936 15625 5500
56 170 3136 28900 9520
16 38 256 1444 608
66 130,5 4356 17030,25 8613
34 85 1156 7225 2890
43 98 1849 9604 4214
59,2 128 3504,64 16384 7577,6
50 85 2500 7225 4250
42 160 1764 25600 6720
20 60 400 3600 1200
14 41 196 1681 574
47 90 2209 8100 4230
49,5 83 2450,25 6889 4108,5
18,9 45 357,21 2025 850,5
18 39 324 1521 702
58,7 86,9 3445,69 7551,61 5101,03
22 40 484 1600 880
40 80 1600 6400 3200
91 227 8281 51529 20657
90 235 8100 55225 21150
15 40 225 1600 600
18,5 67 342,25 4489 1239,5
55 123 3025 15129 6765
37 100 1369 10000 3700
48 105 2304 11025 5040
34,8 70,3 1211,04 4942,09 2446,44
48 82 2304 6724 3936
85 280 7225 78400 23800
60 200 3600 40000 12000
1681,8 4049,5 86662,1 537970,3 209755,1
Система уравнений примет вид:
40a+1681,8b=4049,51681,8a+86662,1b=209755,1
Домножим первое уравнение на (-42,045) и сложим уравнения между собой:-1681,8a-70711,281b=-170261,22751681,8a+86662,1b=209755,1
15950,819b=39493,8725 b=2,476
40a+1681,8∙2,476=4049,5 a=-2,865
Уравнение тренда будет иметь вид:
y=2,476x4-2,865
4...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
9 марта 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области Наименование показателей и исходные данные для эконометрического моделирования стоимости квартир в Московской области приведены ниже.docx
2018-02-08 18:26
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
Работа выполнена в срок, автор очень понимающий, отвечал на необходимые вопросы, но из-за очень высоких требований преподавателя не удалось получить высший балл.