1304 готовые работы по эконометрике

ВГМХА Эконометрика вар 4 2 задания эксель и ворд

ЗАДАНИЕ 1

1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.1), выявите основную тенденцию в динамике показателя, построив линейную и параболическую модели трендов. Сформулируйте выводы по полученным моделям.
2. Изобразите графически фактическую и трендовую динамику показателя, выведите на поле графика уравнения обеих моделей трендов и показатели величины достоверности аппроксимации.
3. Для трендовых моделей выполните оценку их качества методом дисперсионного анализа с применением статистического критерия Фишера, дайте их сравнительную характеристику в отношении аппроксимирующих свойств.
4. Проведите тестирование найденных моделей трендов на пригодность к прогнозированию (вычислив коэффициенты автокорреляции остатков, применив критерий Дарбина-Уотсона), оцените качество моделей (вычислив среднюю ошибку аппроксимации). Сформулируйте выводы.
5. Для трендовых моделей рассчитайте точечный и интервальный прогнозы положения трендов и уровней исследуемого показателя на 2023-2025 годы. Сформулируйте выводы.
ЗАДАНИЕ 2

1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.2), выполните однофакторный корреляционно-регрессионный анализ зависимости результативной переменной (У) и каждой из двух факторных переменных (Х1 и Х2). Для выполнения расчетов используйте инструмент «Регрессия» в пакете «Анализ данных» в расчетном файле MS Excel, размещенном на портале (файл «Группа_ФИО_Эконометрика_Задание_2_Год). По результатам полученного отчета о статистической обработке сделайте выводы; показатели, которые не вычисляются с помощью инструмента «Регрессия», рассчитайте по формулам.
2. Постройте диаграммы, отражающие поле корреляции для переменной У и каждого из факторов Х1 и Х2, на графике отразите линию регрессии, уравнение регрессионной модели и показатель достоверности аппроксимации (R^2).
3. С помощью инструмента «Корреляция» пакета «Анализ данных» постройте матрицу парных линейных коэффициентов корреляции. Сформулируйте выводы о степени мультиколлинеарности факторных переменных Х1 и Х2 и возможности их совместного включения в одну модель регрессии.
4. С помощью инструмента «Регрессия» пакета «Анализ данных» выполните двухфакторный корреляционно-регрессионный анализ зависимости переменной У от обоих факторов Х1 и Х2. По результатам полученного отчета о статистической обработке сделайте выводы; показатели, которые не вычисляются с помощью инструмента «Регрессия», рассчитайте по формулам.
5. Для каждой из трех полученных моделей регрессии выполните точечный и интервальный прогнозы зависимой переменной У, приняв ожидаемые значения факторных переменных Х1 и Х2 равными их средним значениям по исследуемой совокупности наблюдений. Сделайте выводы.
6. Сделайте вывод о том, какая из трех моделей регрессии лучше объясняет формирование значений зависимой переменной У. Ответ обоснуйте. ...

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ 5
1.1. Определение и структура систем массового обслуживания 5
1.2. Характеристика входящего и выходящего потоков СМО 8
2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ 11
2.1. Параметры структуры СМО 11
2.2. Моделирование СМО с отказами и с неограниченным 14
ожиданием 14
2.3. Моделирование СМО с ожиданием и ограниченной длиной 16
очереди 16
3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ 18
3.1. Определение показателей обслуживания для одноканальной СМО 18
3.2. Определение показателей обслуживания для многоканальной 22
СМО 22
3.3. Анализ систем массового обслуживания с помощью MS Excel 27
3.4 Анализ систем массового обслуживания с помощью программы Matlab 33
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 39
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 41
...

Моделирование демографических процессов (на примере динамики численности населения г. Санкт-Петербурга)

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ 5
1.1 Математическое моделирование в экономике, основные этапы 5
1.2 Математическое моделирование демографических процессов 8
2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ Г. САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 11
2.1 Расчет и анализ показателей изменения уровней временного ряда 11
2.2 Построение трендовых моделей и прогнозирование 17
2.3 Построение авторегрессионных моделей и прогнозирование 26
2.4 Моделирование численности населения с помощью программы Matlab 32
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 34
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 36
...

«Вологодская государственная молочнохозяйственная академия имени Н.В. Верещагина» ЭКОНОМЕТРИКА вариант 5

ЗАДАНИЕ 1

1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.1), выявите основную тенденцию в динамике показателя, построив линейную и параболическую модели трендов. Сформулируйте выводы по полученным моделям.
2. Изобразите графически фактическую и трендовую динамику показателя, выведите на поле графика уравнения обеих моделей трендов и показатели величины достоверности аппроксимации.
3. Для трендовых моделей выполните оценку их качества методом дисперсионного анализа с применением статистического критерия Фишера, дайте их сравнительную характеристику в отношении аппроксимирующих свойств.
4. Проведите тестирование найденных моделей трендов на пригодность к прогнозированию (вычислив коэффициенты автокорреляции остатков, применив критерий Дарбина-Уотсона), оцените качество моделей (вычислив среднюю ошибку аппроксимации). Сформулируйте выводы.
5. Для трендовых моделей рассчитайте точечный и интервальный прогнозы положения трендов и уровней исследуемого показателя на 2023-2025 годы. Сформулируйте выводы.
ЗАДАНИЕ 2

1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.2), выполните однофакторный корреляционно-регрессионный анализ зависимости результативной переменной (У) и каждой из двух факторных переменных (Х1 и Х2). Для выполнения расчетов используйте инструмент «Регрессия» в пакете «Анализ данных» в расчетном файле MS Excel, размещенном на портале (файл «Группа_ФИО_Эконометрика_Задание_2_Год). По результатам полученного отчета о статистической обработке сделайте выводы; показатели, которые не вычисляются с помощью инструмента «Регрессия», рассчитайте по формулам.
2. Постройте диаграммы, отражающие поле корреляции для переменной У и каждого из факторов Х1 и Х2, на графике отразите линию регрессии, уравнение регрессионной модели и показатель достоверности аппроксимации (R^2).
3. С помощью инструмента «Корреляция» пакета «Анализ данных» постройте матрицу парных линейных коэффициентов корреляции. Сформулируйте выводы о степени мультиколлинеарности факторных переменных Х1 и Х2 и возможности их совместного включения в одну модель регрессии.
4. С помощью инструмента «Регрессия» пакета «Анализ данных» выполните двухфакторный корреляционно-регрессионный анализ зависимости переменной У от обоих факторов Х1 и Х2. По результатам полученного отчета о статистической обработке сделайте выводы; показатели, которые не вычисляются с помощью инструмента «Регрессия», рассчитайте по формулам.
5. Для каждой из трех полученных моделей регрессии выполните точечный и интервальный прогнозы зависимой переменной У, приняв ожидаемые значения факторных переменных Х1 и Х2 равными их средним значениям по исследуемой совокупности наблюдений. Сделайте выводы.
6. Сделайте вывод о том, какая из трех моделей регрессии лучше объясняет формирование значений зависимой переменной У. Ответ обоснуйте.
файлы excel 2 шт...

«Вологодская государственная молочнохозяйственная академия им. Н.В. Верещагина» Экономический факультет ЭКОНОМЕТРИКА вар 20

Задание 1
1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.1), выявите основную тенденцию в динамике показателя, построив линейную и параболическую модели трендов. Сформулируйте выводы по полученным моделям......
Задание 2
1. На основе исходных данных, представленных в разделе 5 (таблица 5.1), выявите основную тенденцию в динамике показателя, построив линейную и параболическую модели трендов. Сформулируйте выводы по полученным моделям. ....


файлы Excel...

Эконометрика «Системный анализ и моделирования экономических систем» ЭКОНОМЕТРИКА вар 2

1) Проверить наличие тренда графическим методом с использованием Мастера диаграмм. Сделать вывод.
Построить линейную модель
0 1 Y t a a t ( )   , параметры которой оценить
МНК (
Y t() - расчетные, смоделированные значения временного ряда):
a) с использованием Анализа данных;
b) с использованием Поиска решений;
c) с использованием матричных функций;
d) с использованием функции ЛИНЕЙН.
Дать экономическую интерпретацию параметрам модели.
2) Оценить адекватность модели, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия взять табулированные границы 2,7—3,7).
Оценить точность модели с помощью средней относительной ошибки аппроксимации.
3) Осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный
интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р = 80%). Указать
ширину доверительного интервала. Привести график.
1. Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y
от каждого из факторов Х. Сделайте выводы о характере взаимосвязи
переменных. Вычислите матрицу коэффициентов парной корреляции, проверьте
значимость коэффициентов корреляции.
2. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для
построения регрессионной модели:
а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции;
б) с помощью пошагового отбора методом исключения.
и постройте уравнения множественной регрессии в линейной форме с
выбранными факторами. Выберите лучшую модель. Дайте экономическую
интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
3. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с
помощью коэффициентов эластичности, - и -коэффициентов.
4. Используя результаты регрессионного анализа ранжируйте компании по
степени эффективности.
...

Финансовый университет при Правительстве РФ Кафедра «Системный анализ и моделирования экономических систем» ЭКОНОМЕТРИКА вар 9

нелинейная регрессия вар 9 1. Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. 2. Рассчитать параметры параболической, степенной,

1. Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.
2. Рассчитать параметры параболической, степенной, показательной, полулогарифмической, обратной и гиперболической регрессий.
3. Постройте на одной диаграмме с полем корреляции линию регрессии.
4. В каждом случае оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.
5. Оценить с помощью средней ошибки аппроксимации качество модели.
6. Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования.
7. Выберите лучшее уравнение регрессии.
8. Дайте по выбранному уравнению оценку силы связи фактора с результатом с помощью среднего коэффициента эластичности.
9. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от его максимального в исходных данных значения.
Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости   0,05
...

эконометрика Y, Х1, Х2, Х4 наблюдения 1-50

1. Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из факторов Х. Сделайте выводы о характере взаимосвязи переменных.
2. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:
а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных (тест на выявление мультиколлинеарности Фаррара–Глоубера);
б) с помощью пошагового отбора методом исключения.
3. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
4. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом и коэффициентов с помощью коэффициентов эластичности, - и -коэффициентов.
5. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj
6. Оцените качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, средней относительной ошибки аппроксимации и F- критерия Фишера.
7. Проверьте выполнение условия гомоскедастичности.
8. Используя результаты регрессионного анализа, ранжируйте компании по степени эффективности.
9. Осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости = 0,1, если прогнозное значение фактора Хj составит 80% от его максимального значения. Представьте на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки и границы доверительного интервала.
10. Составьте уравнения нелинейной регрессии:
а) гиперболической;
б) степенной;
в) показательной.
11....

Олигополия и поведение олигополиста на рынке 1. Заполните таблицу 1. (шрифт 14 Times New Roman, интервал 1,15; объем заполненной таблицы - не менее 2

Определение олигополии
Виды олигополий
Условия возникновения олигополии
Взаимная адаптация друг к другу в определенной отрасли
Влияние на цену
Варианты реакции олигополиста на изменение поведения конкурента
Модели поведения олигополистических форм на рынке
Примеры олигополии
...

Задания для промежуточной аттестации по дисциплине «Эконометрика» для студентов направления подготовки 38.03.01 «Экономика» билет 8

Задача №1.
По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей числен-ности рабочих (%).
Задача 2. В табл. 1.3 представлены статистические данные о расходах на питание и душевом доходе для девяти групп семей. Рассчитайте параметры уравнения степенной, парной ре-грессии....

Информационные технологии в АПК вар 8 Задача 1 Выберите исходные данные по варианту. В электронной таблице заполните таблицу следующего вида:

Контрольная работа №1 по дисциплине Эконометрика на тему «Характеристика экономических данных»

Как и для применений статистических методов в иных областях, в эконометрике решаются задачи:
 описания данных (в том числе усреднения);
 оценивания;
 проверки гипотез;
 восстановления зависимостей;
 классификации объектов и признаков;
 прогнозирования;
 принятия статистических решений и т.д.
Однако в некоторых отношениях экономические данные отличаются от технических или астрономических, и эти отличия необходимо учитывать при выборе методов анализа конкретных экономических данных.
Многие экономические показатели неотрицательны. Значит, их надо описывать неотрицательными случайными величинами. А вот нормальные распределения принципиально не подходят, поскольку для них вероятность отрицательных значений всегда положительна.
Экономические процессы развиваются во времени, поэтому большое место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования временных рядов, в том числе многомерных. При этом в одних задачах больше внимания уделяют изучению трендов (средних значений, математических ожиданий), например, при анализе динамики цен. В других же – важны отклонения от средней тенденции, например, при применении контрольных карт (карт Шухарта, кумулятивных сумм и т.д.). Однако в целом спектральный анализ и выделение различных периодов, циклов и типов волн менее распространены, чем, скажем, в биометрике и медицине.
В экономике доля нечисловых данных существенно выше, чем в технике и технологии, соответственно больше применений для статистики объектов нечисловой природы.

Количество изучаемых объектов в экономическом исследовании часто ограничено в принципе, поэтому обоснование вероятностных моделей в ряде случаев затруднено. Уникальные объекты, например, город Санкт-Петербург, трудно рассматривать как элемент выборки из генеральной совокупности с каким-то определенным распределением, поскольку подобное рассмотрение противоречит здравому смыслу.
В эконометрике часто применяются детерминированные методы анализа данных, в отличие от, например, технических наук, в которых обычным является использование вероятностных моделей. Неопределен-ность приходится описывать не в терминах вероятностно-статистических моделей, а иными способами, например, в терминах теории нечеткости или математики и статистики интервальных данных.
Таким образом, автором может быть сделан вывод о том, что на практике специфика эконометрики проявляется не в перечне применяемых для анализа конкретных экономических данных статистических методов, которые были разобраны в данном исследовании, а в частоте использования тех или иных методов.
 
...

Контрольная работа. Эконометрика. «Оценка существенности параметров линейной регрессии»

Курсовой по эконометрике - Тема - Анализ влияния социально-экономических факторов на уровень безработицы в разных странах мира

Введение. 3

Глава 1. Дескриптивный анализ данных. 4

1.1 Описательная статистика. 5

1.2 Анализ распределения данных. 5

Глава 2. Корреляционно-регрессионный анализ данных. 9

2.1 Корреляция между переменными. 9

2.2 Классическая линейная модель парной регрессии. 10

Глава 3. Множественная регрессия: поиск наилучшей спецификации. 11

3.1 Классическая линейная модель множественной регрессии. 11

3.2 Нелинейные спецификации КЛММР. 12

3.3 Включение фиктивной переменной. 17

3.4 Выбор наилучшей модели множественной регрессии. 19

Источники. 21...

Практическое задание "Эконометрика 1.1"