Создан заказ №2084722
15 мая 2017
Заполнить пропуски в таблице данных 2 Отобрать факторы в регрессионную модель и выбрать форму модели
Как заказчик описал требования к работе:
Необходимо выполнить контрольную работу согласно исходных данных и основываясь на методическом пособии но в описательном печатном виде. В расчетах необходимо использовать Т-критерий Стьюдента, матричную форму с применением метода наименьших квадратов. Изначально было выдано просто исходные данные а
само задание я взял с другого варианта, Есть вероятность несостыковки исходных данных но тут думаю можно будет применить авторский (творческий) подход
подробнее
Фрагмент выполненной работы:
Заполнить пропуски в таблице данных.
2. Отобрать факторы в регрессионную модель и выбрать форму модели.
3. По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии и построить регрессионную модель y=b0+b1x1+b2x2+ɛ.
4. Проверить выполнение предпосылок МНК.
5. Оценить качество и надежность построенной модели.
6. Провести экономическую интерпретацию результатов моделирования.
7. Спрогнозировать значение объясняемой переменной Yпрогн.
Взаимосвязь НД и факторов его определяющих за 1950-1963 гг.
Год Произведенный национальный доход в % к предыдущему году Произведенный национальный доход в млрд. (работа была выполнена специалистами author24.ru) руб. (y) Капитальные вложения в % к предыдущему году Капитальные вложения в млрд. руб. (x1) Численность рабочих и служащих в % к предыдущему году Численность рабочих и служащих в млрд. руб. (x1) Время (х3)
1950
1
1951 112,3
112,4
104,7
2
1952 110,9
112
103,6
3
1953 109,5
104,7
103,5
4
1954 112,2
117,8
108,2
5
1955 111,9
109,6
102,3
6
1956 111,3
115,9
103,2
7
1957 107,0
112,8
105
8
1958 112,4
113,7
102,8
9
1959 107,5
111,7
103,3
10
1960 100 145,0 100 37,5 100 62,1 11
1961 106,8
106,4
106,2
12
1962 105,7
106,4
103,7
13
1963 104,0
106,3
103,3
14
1964 104,5
106,0
103,0
15
1965 105,0
106,2
103,2
16
1966 105,1
106,0
103,5
17
1967 105,0
105,4
103,2
18
1968 105,6
102,3
103,4
19
1969 105,8
104,5
104,0
20
Решение:
1. Считаем абсолютные показатели:
Год Произведенный национальный доход в % к предыдущему году Произведенный национальный доход в млрд. руб. (y) Капитальные вложения в % к предыдущему году Капитальные вложения в млрд. руб. (x1) Численность рабочих и служащих в % к предыдущему году Численность рабочих и служащих в млрд. руб. (x1) Время (х3)
1950 58,9 13,3 43,4 1
1951 112,3 66,1 112,4 14,9 104,7 45,5 2
1952 110,9 73,3 112 16,7 103,6 47,1 3
1953 109,5 80,3 104,7 17,5 103,5 48,8 4
1954 112,2 90,1 117,8 20,6 108,2 52,8 5
1955 111,9 100,8 109,6 22,6 102,3 54,0 6
1956 111,3 112,2 115,9 26,2 103,2 55,7 7
1957 107 120,0 112,8 29,5 105 58,5 8
1958 112,4 134,9 113,7 33,6 102,8 60,1 9
1959 107,5 145,0 111,7 37,5 103,3 62,1 10
1960 100 145 100 37,5 100 62,1 11
1961 106,8 154,9 106,4 39,9 106,2 66,0 12
1962 105,7 163,7 106,4 42,5 103,7 68,4 13
1963 104 170,2 106,3 45,1 103,3 70,6 14
1964 104,5 177,9 106 47,8 103 72,8 15
1965 105 186,8 106,2 50,8 103,2 75,1 16
1966 105,1 196,3 106 53,8 103,5 77,7 17
1967 105 206,1 105,4 56,8 103,2 80,2 18
1968 105,6 217,7 102,3 58,1 103,4 82,9 19
1969 105,8 230,3 104,5 60,7 104 86,3 20
Отбор факторов в эконометрическую модель
Определим число факторов, подлежащих включению в модель: на каждый фактор модели должно приходиться не менее 5 точек наблюдения, тогда влияние факторов на результирующий показатель можно назвать неслучайным.
В данном случае продолжительность рядов составляет 20 точек наблюдений, следовательно, мы можем включить в модель не более 4 факторов
В модель множественной регрессии отбираются только те факторы, у которых нет сильной корреляционной связи с остальными.
Для выявления мультиколлинеарности необходимо построить корреляционную матрицу. По приведенной ниже формуле рассчитаем парные коэффициенты корреляции между результативным показателем (у) и факторами (х1-х3), а также парные коэффициенты корреляции факторов между собой.
rxy=Cov(x,y)σx*σy
Произведенный национальный доход в млрд. руб. (Y) Капитальные вложения в млрд. руб. (X1) Численность рабочих и служащих в млн. чел. (X2) Время (X3)
Произведенный национальный доход в млрд. руб. (Y) 1,0000 0,9979 0,9965 0,9981
Капитальные вложения в млрд. руб. (X1) 0,9979 1,0000 0,9948 0,9974
Численность рабочих и служащих в млн. чел. (X2) 0,9965 0,9948 1,0000 0,9975
Время (X3) 0,9981 0,9974 0,9975 1,0000
Между объясняющими факторами есть весьма тесные линейные связи (коэффициенты корреляции выше 0,7), следовательно, нельзя включать в модель одновременно данные факторы.
Так как корреляционный анализ показал, что взаимосвязь между факторами выше 0,7, то мы должны отобрать один фактор для анализа. Поскольку коэффициент корреляции с результативной переменной y выше для фактора х3 время (ryx3=0.9981), следовательно, в модель можно включить данный фактор.
Проверим коэффициент корреляции ryx3 на статистическую значимость с помощью критерия Стьюдента.
Выдвигаем гипотезы:
Н0: ryx3 =0,
Н1: ryx3 ≠0.
Статистика Стьюдента:
.
Табличное значение:
.
Поскольку , то коэффициент корреляции статистически значим, следовательно, между переменной Y и Х3 есть значимая линейная взаимосвязь.
Оценка параметров линейной регрессии при помощи МНК в матричной форме и построение регрессионной модели y=b0+ b3x3
Для определения параметров b0, b1, b2 воспользуемся матричной формой МНК...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
16 мая 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Заполнить пропуски в таблице данных
2 Отобрать факторы в регрессионную модель и выбрать форму модели.docx
2017-05-19 20:51
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Спасибо за работу, рекомендую данного автора, работу приняли без каких либо доработок.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
