Создан заказ №2361260
26 октября 2017
Вариант 17 Для прогноза возможного объема экспорта на основе ВНП предложено использовать линейную регрессионную модель
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: решить контрольную по эконометрике, срок 2 дня, очень нужно! Расписывайте, пожалуйста, подробное решение для каждой задачи.
Фрагмент выполненной работы:
Вариант 17
Для прогноза возможного объема экспорта на основе ВНП предложено использовать линейную регрессионную модель. При этом используются данные за 2006 – 2014 годы.
Необходимо:
Годы 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
ВНП 1090 1150 1230 1300 1360 1491 1470 1528 1580
Экспорт 227 243 249 262 259 284 294 317 350
Оцените коэффициент корреляции между ВНП и экспортом.
Дайте прогнозы по объему экспорта на 2016 и 2019 годы.
Рассчитайте коэффициент детерминации и сравните его с коэффициентом корреляции.
Сделайте выводы по предыдущим пунктам.
Решение:
Оценим коэффициент корреляции между ВНП и экспортом.
Коэффициент корреляции (R) является показателем тесноты связи.
Линейный коэффициент корреляции Ryx рассчитывается по следующей формуле:
Ryx=cov(x,y)σx∙σy=yx-y∙xy2-y2∙(x2-x2)
Линейный коэффициент корреляции меняется в пределах: -1≤Ryx≤1. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Чем ближе значение коэффициента корреляции к ± 1, тем теснее связь между изучаемыми факторами. Чем ближе значение коэффициента корреляции к нулю, тем связь между факторами слабее.
Воспользуемся табличными данными для расчета коэффициента корреляции.
№ Х У Х2 У2 ХУ
1 1090 227 1188100,00 51529,00 247430,00
2 1150 243 1322500,00 59049,00 279450,00
3 1230 249 1512900,00 62001,00 306270,00
4 1300 262 1690000,00 68644,00 340600,00
5 1360 259 1849600,00 67081,00 352240,00
6 1491 284 2223081,00 80656,00 423444,00
7 1470 294 2160900,00 86436,00 432180,00
8 1528 317 2334784,00 100489,00 484376,00
9 1580 350 2496400,00 122500,00 553000,00
Сумма 12199,00 2485,00 16778265,00 698385,00 3418990,00
Среднее 1355,44 276,11 1864251,67 77598,33 379887,78
Ryx=379887,78-1355,44∙276,1177598,33-276,112∙(1864251,67-1355,442)=0,929
Коэффициент корреляции очень близок к единице, здесь можно говорить о наличии прямой функциональной связи. Связь очень тесная, что говорит о сильной зависимости ВНП и экспорта.
Построим прогнозы по объему экспорта на 2016 и 2019 годы.
Построим модель парной линейной регрессии зависимости объема экспорта от ВНП.
Получим систему нормальных уравнений:
9 a + 12199,00 b = 2485,0012199,00 a + 698385,00 b=16778265,00
Решив систему уравнений, получим:
a=-6,52b=0,209
Запишем уравнение регрессии:
y=-6,52+0,209x
Можно сделать вывод о том, что при увеличении ВНП на ед. Объем экспорта увеличатся в среднем на 0,209 ед.
Для построения прогноза экспорта найдем вероятные значения ВНП на 2016 2019 гг. с помощью уравнения тренда, предполагая его линейную форму.
Уравнение тренда для ВНП выглядит следующим образом:
ВНП = 62,75t + 1041,7
Тогда соответствующие 2016 и 2019 гг. значения:
ВНП 2016= 62,75∙11 + 1041,7=1731,95
ВНП 2019= 62,75∙14 + 1041,7=1920,20
Подставив в уравнение регрессии значения х, получим прогнозные значения экспорта.
y2016=-6,52+0,209∙1731,95=354,62
y2019=-6,52+0,209∙400,018=393,87
Рассчитаем коэффициент детерминации.
Коэффициент детерминации позволяет оценить качество подобранной линейной функции, его рассчитывают как квадрат линейного коэффициента корреляции Ryx2...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
27 октября 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Вариант 17
Для прогноза возможного объема экспорта на основе ВНП предложено использовать линейную регрессионную модель.docx
2017-10-30 15:21
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
Большое спасибо автору. Единственный автор, кто взялся за мою контрольную по приемлемой цене.Работа выполнена качественно в срок
Хочешь такую же работу?
300 ₽
