Создан заказ №874943
14 декабря 2015
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА Задача 1 Заполнить пропуски в таблице данных 2 Отобрать факторы в регрессионную модель и выбрать форму модели
Как заказчик описал требования к работе:
Срочно решить контрольную работу по эконометрике из 6 задач в двух вариантах. Все решения нужно подробно расписать.
Фрагмент выполненной работы:
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
Задача:
1.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 ;
4.Проверить выполнение предпосылок МНК;
5.Оценить качество и надежность построенной модели;
6.Провести экономическую интерпретацию результатов моделирования;
7.Спрогнозировать значение объясняемой переменной
Годы Производство зерна (млн.т.)Y Урожайность с 1 т. (работа была выполнена специалистами Автор 24) X1 Фондовооруженность, , X2 Поставка мин. удобрений на 1 га X3 Посевные площади, млн.га., X4 Время,X5
1950 81,20 7,90 2,50 7,00 102,90 1
1951 78,70 7,40 3,00 7,50 105,00 2
1952 92,20 8,60 3,50 8,00 106,00 3
1953 82,50 7,80 4,00 8,50 106,00 4
1954 85,60 7,70 4,20 9,00 110,00 5
1955 97,30 8,40 4,40 10,00 115,00 6
1956 125,00 9,90 5,00 11,00 117,00 7
1957 102,60 9,80 5,60 11,30 120,00 8
1958 134,70 11,10 6,00 11,50 121,50 9
1959 119,50 10,40 6,80 11,20 117,00 10
1960 125,50 10,90 7,20 12,20 115,60 11
1961 130,80 10,70 7,80 13,70 118,00 12
1962 140,20 10,90 8,50 14,00 128,60 13
1963 145,50 8,30 9,00 16,20 130,00 14
1964 152,10 11,40 9,70 22,80 127,00 15
1965 121,10 12,60 10,50 28,50 128,00 16
1966 171,20 13,70 11,10 31,80 124,80 17
1967 170,40 12,10 11,90 35,10 122,20 18
1968 169,50 14,00 12,90 37,70 121,50 19
1969 160,50 13,00 7,00 39,00 121,00 20
1970 170,00 14,00 7,00 28,50 117,80 21
1971 155,00 12,80 7,50 25,00 115,00 22
1972 175,00 13,50 8,00 28,00 116,00 23
Решение:
Заполнить пропуски в таблице данных:
1955 г производство зерна: поставим значение 97,30, так как все факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
1963 г производство зерна: поставим значение 145,50, хотя фактор урожайности и уменьшился, но все остальные факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
1967 г производство зерна: поставим значение 170,40, так как все факторы в этом году уменьшились, следовательно, поставим значение меньше предыдущего года, но больше следующего.
1957 г урожайность: поставим значение 9,8.
1965 г урожайность: поставим значение 12,6, так как все факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
1971 г урожайность: поставим значение 12,8, так как фактор производства зерна в этом году уменьшился, следовательно, поставим значение меньше предыдущего года.
1972 г урожайность: поставим значение 13,5, так как все факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
1959 г поставка мин. удобрений на 1 га: поставим значение 11,2, так как все факторы в этом году уменьшились, следовательно, поставим значение меньше предыдущего года, но больше следующего.
1961 г поставка мин. удобрений на 1 га: поставим значение 13,7 так как все факторы в этом году увеличились, следовательно, поставим значение больше предыдущего года, но меньше следующего.
Отобрать факторы в регрессионную модель и выбрать форму модели:
Мультиколлинеарность высокая корреляционная связь .
В модель множественной регрессии отбираются только те факторы, укоторых нет сильной корреляционной связи с остальными. Для выявлениямультиколлинеариости необходимо построить корреляционную матрицу.
Парный коэффициент корреляции между двумя факторами определяется поформуле:
Находим коэффициенты корреляции:
r(y;y) 1 ~1
r(y;x1) 0,88897143 ~0,89
r(y;x2) 0,812596653 ~0,81
r(y;x3) 0,84475701 ~0,84
r(y;x4) 0,67752512 ~0,68
r(y;x5) 0,9339069 ~0,93
r(x1;x1) 1 ~1
r(x1;x2) 0,751020786 ~0,75
r(x1;x3) 0,8674093 ~0,87
r(x1;x4) 0,55101568 ~0,55
r(x1;x5) 0,905541212 ~0,91
r(x2;x2) 1 ~1
r(x2;x3) 0,79231204 ~0,79
r(x2;x4) 0,79492573 ~0,79
r(x2;x5) 0,77723521 ~0,78
r(x3;x3) 1 ~1
r(x3;x4) 0,531953288 ~0,53
r(x3;x5) 0,880048505 ~0,88
r(x4;x4) 1 ~1
r(x4;x5) 0,624641 ~0,62
r(x5;x5) 1 ~1
Заполняем корреляционную матрицу:
Y X1 X2 X3 X4 X5
Y 1 0,88897 0,812597 0,844757 0,6775 0,93391
X1
1 0,75102079 0,8674093 0,551016 0,905541
X2
1 0,792312039 0,794926 0,777235
X3
1 0,531953 0,880049
X4
1 0,624641
X5
1
См. лист 1.По корреляционной матрице видно, что сильная парная корреляционная связь наблюдается почти у всех факторов между собой.
Количество рядов в таблице: Т = 17
17/5 = 3,4
Значит, 3 фактора.
Наиболее тесную связь с Y имеют факторы Х1 и Х5 Проверим значимость парного коэффициента корреляции между Y и Х1, Y и Х5.
Значимость парного коэффициента корреляции оценивается с помощью t- критерия по следующей формуле (t-критерий Стьюдента) :
. См. лист 1.
Определение степени силы связи между факторами.
Сила связи измеряется с помощью коэффициента корреляции. Коэффициент корреляции между х1 и у; х5 и у.
г(у;х1)= 0,89
г(у;х5) = 0,93
Данные значения свидетельствуют о сильной связи, т.к. значениякоэффициента близки к 1,0.
Коэффициент детерминации в парной модели определяется как квадраткоэффициента корреляции: .
Из этого мы можем сделать следующий вывод:
вариация признака х1 на 79% объясняет вариацию признака Y
вариация признака х5 на 86% объясняет вариацию признака Y
Оставшиеся 0 % объясняются иными факторами.
По МНК оценить коэффициенты линейной регрессии и построить регрессионную модель :
По таблице исходных данных составить систему нормальных уравнений, для чего запишем следующие матрицы. См. лист Задача.
Таким образом, получили следующее уравнение множественной регрессии:.
Проверить выполнение предпосылок МНК:
Проверка выполнения предпосылок МНК выполняется на основе анализа остаточной компоненты ε...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
15 декабря 2015
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
Задача
1 Заполнить пропуски в таблице данных
2 Отобрать факторы в регрессионную модель и выбрать форму модели.docx
2016-11-29 14:35
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Спасибо большое!!! Автор выполнил всю работу качественно и своевременно как всегда!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
