Создан заказ №2473627
26 ноября 2017
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ И
Как заказчик описал требования к работе:
9 вариант. сделать как указанно в методический материалах
Фрагмент выполненной работы:
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ
И,С,ТУРГЕНЕВА»
Институт заочного и очно-заочного образования
Контрольная работа
по дисциплине «Эконометрика»
Вариант № 9
Работу выполнила студентка
Лупачёва В,С,
группа 4-3Э
г, Орел
Работу проверил
Гордон Владимир Александрович
Отметка о зачете дата «____» _________20 г,
Подпись преподавателя _______________
г, Орел, 20г,
У Х1
Х2
Х3 Х4
Х5
128 1 10,8 12,6 9,1 67
136 2 7,7 12 11,4 71
140 3 10,2 11,6 8,9 73
155 4 6,5 10,8 17,4 65
163 5 10,5 10,9 16,1 79
168 6 7,6 11 14,6 81
172 7 5,9 11,3 12,9 90
176 8 8,3 11,4 10,4 92
178 9 16,6 11,78 10,5 126
182 10 16,9 12 5,8 102
184 11 17,2 11,8 19,9 94
183 12 17,3 11,6 10,3 96
219 13 10,6 11,5 19,6 91
220 14 10,9 11,3 5,9 101
206 15 5,6 10,9 9,6 103
211 16 6,6 10,5 18,2 104
230 17 6,2 10,4 5,5 88
241 18 5,6 10 18,2 101
254 19 4,9 10,2 8,6 105
258 20 4,4 10 5,3 106
В таблице каждого варианта заданы временные ряды:
первый из них Y-объем реализации продукции фирмы, Это зависимая переменная,
Следующие ряды:
Х1 – время,
Х2 – расходы на рекламу,
Х3 – цена товара,
Х4 – средняя цена конкурентов,
X5 – индекс потребительских расходов
являются рядами независимых переменных,
Требуется:
1. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Вычислить матрицу коэффициентов парной корреляции и проанализировать тесноту связи между показателями.
2. Выбрать вид линейной модели регрессии, включив в нее два фактора. Обосновать исключение из модели трех других факторов.
3. Аналитическими методами
а) оценить параметры и качество модели,
б) вычислить среднюю ошибку аппроксимации,
в) вычислить множественный коэффициент детерминации.
4. С целью проверки полученных результатов провести регрессионный анализ выбранной модели с помощью Excel.
5. Проанализировать влияние факторов на зависимую переменную (вычислить соответствующие коэффициенты эластичности и β-коэффициенты, пояснить смысл полученных результатов).
6. Выбрать с помощью Excel наилучший вид тренда временных рядов, соответствующих оставленным в модели переменным. По полученным зависимостям вычислить их прогнозные значения на два шага вперед.
7. Определить точечные и интервальные прогнозные оценки объема реализации продукции фирмы Y на два шага вперед.
Решение:
Вычислим матрицу коэффициентов парной корреляции и проанализируем тесноту связи между показателями.
Матрица парных коэффициентов корреляции:
Связь между объемом реализации продукции и временем прямая, весьма высокая; связь между объемом реализации продукции и расходами на рекламу обратная, умеренная; связь между объемом реализации продукции и ценой товара обратная, высокая; связь между объемом реализации продукции и средней ценой конкурентов обратная, слабая; связь между объемом реализации продукции и индексом потребительских расходов прямая, заметная.
Выбор вида линейной модели регрессии осуществим на основе анализа мультиколлинеарности факторов.
Если в матрице есть межфакторный коэффициент корреляции rxjxi > 0.7, то в данной модели множественной регрессии существует мультиколлинеарность.
В нашем случае rx1 x3 , rx1 x5 имеют |r|>0.7, что говорит о мультиколлинеарности факторов и о необходимости исключения одного из них из дальнейшего анализа.
Анализ первой строки этой матрицы позволяет произвести отбор факторных признаков, которые могут быть включены в модель множественной корреляционной зависимости.
Наибольшее влияние на результативный признак оказывает фактор x1 (r = 0,9761), значит, при построении модели он войдет в регрессионное уравнение первым. Следовательно, из дальнейшего анализа исключим факторы Х3 и Х5.
Наименьшее влияние на результативный признак оказывает фактор x4 (r = -0,123), значит, при построении модели он войдет в регрессионное уравнение последним.
Таким образом, далее будет построена модель У от факторов Х1 и Х2.
3. Аналитическими методами
а) оценим параметры модели,
Определим вектор оценок коэффициентов регрессии. Согласно методу наименьших квадратов, вектор s получается из выражения: s = (XTX)-1XTY
К матрице с переменными Xj добавляем единичный столбец:
, Матрица Y:
Матрица XT:
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5
10,8 7,7 10,2 6,5 10,5 7,6 5,9 8,3 16,6 16,9 17,2 17,3 10,6 10,9 5,6 10,8 7,7 10,2 6,5 10,5
Умножаем матрицы, (XTX):
В матрице, (XTX) число 20, лежащее на пересечении 1-й строки и 1-го столбца, получено как сумма произведений элементов 1-й строки матрицы XT и 1-го столбца матрицы X
Умножаем матрицы, (XTY)
Находим обратную матрицу (XTX)-1
Вектор оценок коэффициентов регрессии равен:
Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии)
Y = 133.5292 + 6.1579 X1 - 0.8405 X2
Перейдем к статистическому анализу полученного уравнения регрессии:
Y Y(x) ε = Y - Y(x) ε2 (Y-Yср)2 |ε : Y|
128 130.61 -2.61 6.812 3868.84 0.0204
136 139.373 -3.373 11.38 2937.64 0.0248
140 143.43 -3.43 11.766 2520.04 0.0245
155 152.698 2.302 5.3 1239.04 0.0149
163 155.494 7.506 56.342 739.84 0.046
168 164.089 3.911 15.295 492.84 0.0233
172 171.676 0.324 0.105 331.24 0.00188
176 175.817 0.183 0.0336 201.64 0.00104
178 174.999 3.001 9.008 148.84 0.0169
182 180.904 1.096 1.2 67.24 0.00602
184 186.81 -2.81 7.898 38.44 0.0153
183 192.884 -9.884 97.697 51.84 0.054
219 204.673 14.327 205.255 829.44 0.0654
220 210.579 9.421 88.754 888.04 0.0428
206 221.191 -15.191 230.781 249.64 0.0737
211 226.509 -15.509 240.527 432.64 0.0735
230 233.003 -3.003 9.018 1584.04 0.0131
241 239.665 1.335 1.781 2580.64 0.00554
254 246.412 7.588 57.585 4070.44 0.0299
258 252.99 5.01 25.103 4596.84 0.0194
1081.641 27869.2 0.572
б) вычислим среднюю ошибку аппроксимации:
Средняя ошибка аппроксимации
Поскольку значение ошибки аппроксимации не превышает 8% качество полученного уравнения регрессии принято считать удовлетворительным...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 ноября 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ
И.docx
2020-01-31 19:09
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
заказывалась кр по эконометрике. работа выполнена качественно, с незначительными замечаниями. все в срок
Хочешь такую же работу?
300 ₽
