Создан заказ №2046699
8 мая 2017
Вариант 15 По территориям Южного федерального округа РФ приводятся данные за 2003-2004 гг
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:
Вариант 15
По территориям Южного федерального округа РФ приводятся данные за 2003-2004 гг.
Территория федерального округа Валовой региональный продукт (вновь созданная стоимость) за 2003 г., млрд. руб., х
Доходы консолидированных бюджетов субъектов РФ за 2003 г., млрд. руб., у
Республика Адыгея 10,2 3,98
Республика Дагестан 54,9 16,88
Республика Ингушетия 4,8 4,1
Кабардино-Балкарская Республика 27 5,48
Республика Калмыкия 9,5 4,05
Карачаево-Черкесская Республика 11,9 3,37
Республика Северная Осетия – Алания 20,9 6,32
Краснодарский край 275,8 43,51
Ставропольский край 110,1 19,28
I-я часть
Провести регрессионный и корреляционный анализ зависимости объясняемой (зависимой) переменной y от объясняющей (независимой) переменной x в предположении, что спецификация модели имеет вид: .
Для этого необходимо выполнить следующие 5 заданий (в каждом задании указать общие формулы, по которым производятся конкретные вычисления, а для вспомогательных вычислений следует использовать таблицу, приведённую на обороте страницы).
Рассчитать параметры уравнения линейной регрессии , и выписать это уравнение ().
Оценить: тесноту связи x и y с помощью коэффициента корреляции () и долю дисперсии y, объяснённую дисперсией .
Оценить статистическую значимость параметров регрессии и коэффициента корреляции с помощью t – критерия Стьюдента при 5%-ом и 1%-ом уровнях значимости.
Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом с помощью F – критерия Фишера при 5%-ом и 1%-ом уровнях значимости.
Выполнить прогнозы среднего и точного значения объясняемой переменной y, в случае, когда объясняющая переменная x составит 95% от среднего уровня (). (работа была выполнена специалистами author24.ru) Указать 95%-ные доверительные интервалы для этих прогнозов, предварительно вычислив соответствующие ошибки репрезентативности.
Решение:
Рассчитаем параметры уравнений линейной парной регрессии.
Для расчета параметров a и b линейной регрессии систему нормальных уравнений относительно а и b:
Для определения следующих данных: , , , , , составим вспомогательную таблицу 1.
e2
1 10,2 3,98 40,60 104,04 15,84 4,73 -0,75 0,56
2 54,9 16,88 926,71 3014,01 284,93 11,37 5,51 30,32
3 4,8 4,1 19,68 23,04 16,81 3,93 0,17 0,03
4 27 5,48 147,96 729,00 30,03 7,23 -1,75 3,05
5 9,5 4,05 38,48 90,25 16,40 4,63 -0,58 0,33
6 11,9 3,37 40,10 141,61 11,36 4,98 -1,61 2,60
7 20,9 6,32 132,09 436,81 39,94 6,32 0,00 0,00
8 275,8 43,51 12000,06 76065,64 1893,12 44,20 -0,69 0,48
9 110,1 19,28 2122,73 12122,01 371,72 19,58 -0,30 0,09
Итого 525,1 106,97 15468,40 92726,41 2680,16 106,97 0,00 37,47
Среднее значение 58,34 11,89 1718,71 10302,93 297,80 11,89 - 4,16
83,059 12,511 - - - - - -
6898,860 156,529 - - - - - -
Рассчитываем параметр b:
Рассчитываем параметр a:
Уравнение линейной регрессии имеет вид:
Экономический смысл уравнения: С увеличением валового регионального продукта на 1 млрд. руб. доходы консолидированных бюджетов увеличиваются в среднем на 0,149 млрд. руб.
Тесноту линейной связи оценит коэффициент корреляции
Т.к. значение коэффициента корреляции больше 0,7, то это говорит о наличии весьма тесной линейной связи между признаками. В нашем примере связь между признаком Y фактором X весьма высокая и прямая.
Коэффициент детерминации:
т.е. в 97.34% случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - высокая. Остальные 2.66% изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
3. Оценим статистическую значимость параметров регрессии α, и коэффициента корреляции rxy с помощью t- критерия Стьюдента при 5%-ом и 1%-ом уровнях значимости.
Оценка значимости коэффициентов регрессии с помощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопоставления их значений с величиной случайной ошибки.
, ,
Определим случайные ошибки , , :
Остаточная дисперсия на одну степень свободы
ma - стандартное отклонение случайной величины a:
mb - стандартное отклонение случайной величины b.
Тогда
Уровень значимости 1%:
Критическое значение критерия Стьюдента: tкрит (n-m-1;α/2) = (7;0.005) = 3.499
Поскольку 3.41 >3,499, то статистическая значимость коэффициента регрессии a подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Поскольку 16,01 > 3.499, то статистическая значимость коэффициента регрессии b подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Поскольку 16,01 > 3,499, то отклоняем гипотезу о равенстве 0 коэффициента корреляции...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 мая 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 15
По территориям Южного федерального округа РФ приводятся данные за 2003-2004 гг.docx
2017-05-12 21:21
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Большое спасибо ! Работу по эконометрике зачли без замечаний. Вы большая умничка ;)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
