+
Информация о работе
Подробнее о работе
эконометрика Y, Х1, Х2, Х4 наблюдения 1-50
- 41 страниц
- 2024 год
- 0 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Добыча сырой нефти и природного газа; предоставление услуг в этих областях № п.п. Прибыль (убыток) Долгосрочные обязательства Краткосрочные обязательства Основные средства
Y X1 X2 X4
Аганнефтегазгеология, открытое акционерное общество многопрофильная компания 1 1 440075 61 749 1007355 5 165 712
Азнакаевский горизонт, открытое акционерное общество 2 5146 17 532 58110 19 595
Акмай, Открытое акционерное общество 3 13 612 20 268 51271 81 072
Аксоль, Открытое акционерное общество Производственно-ксммерческая фирна 4 964 211 5827 8 446
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.
На основании данных, приведенных в табл. 2:
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. Приведите графики построенных уравнений регрессии.
Для нелинейных моделей найдите коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Сравните модели по этим характеристикам и сделайте вывод о лучшей модели.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
