- •Эконометрика
- •Содержание
- •Введение
- •1 Лабораторная работа № 1 Классическая модель линейной регрессии
- •Реализация типовых заданий:
- •1 Рассчитайте параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов по данным о деятельности крупнейших компаний сша в текущем году
- •5 Оцените статистическую значимость коэффициентов регрессии с помощью t- критерия Стьюдента
- •2 Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции и отберите информативные факторы в модели. Укажите коллинеарные факторы
- •3 Постройте модель в естественной форме только с информативными факторами и оцените ее параметры.
- •4 Оцените с помощью f-критерия Фишера-Снедекора значимость уравнения линейной регрессии и показателя тесноты связи
- •6 Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью средних (общих) коэффициентов эластичности
- •7 Оцените качество уравнения через среднюю ошибку аппроксимации
- •8 Постройте модель в стандартизованном масштабе и проинтерпретируйте ее параметры
- •9 Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение факторов составляют 80 % от их максимальных значений
- •10 Рассчитайте ошибки и доверительный интервал прогноза для уровня значимости
- •11 По полученным результатам сделайте экономический вывод
- •2 Лабораторная работа № 2 Регрессионные модели с переменной структурой
- •Реализация типовых заданий:
- •1 Оцените линейную регрессию, включив в модель фиктивную переменную
- •2 Проверти данные на наличие структурного сдвига при помощи теста Чоу
- •3 Лабораторная работа № 3 Нарушения допущений классической модели линейной регрессии
- •Реализация типовых заданий:
- •1 Провести графический анализ остатков
- •Графический анализ остатков
- •Тест Голфелда-Квандта
- •Тест ранговой корреляции Спирмена
- •2 Если будет обнаружена гетероскедастичность остатков, примените для исходных данных омнк, предполагая, что .
- •Критерий Дарбина – Уотсона
- •4 Лабораторная работа № 4 Нелинейная регрессия
- •Реализация типовых заданий
- •Показательная модель регрессии
- •Гиперболическая модель регрессии
- •5 Лабораторная работа 5 Моделирование временных рядов
- •Решение типовых задач:
- •1 На основе графического анализа провести исследование компонентного состава временного ряда
- •2 При обнаружении тенденции во временном ряду оценить параметры линейного и параболического тренда
- •3 Построить прогноз по тренд – сезонной аддитивной или мультипликативной модели
- •Прогнозирование по тренд – сезонной мультипликативной модели
- •4 Построить прогноз по модели регрессии с включением фактора времени и фиктивных переменных
- •6 Лабораторная работа № 6 Системы линейных одновременных уравнений
- •Реализация типовых заданий:
- •1) Построить модель вида, рассчитав соответствующие структурные коэффициенты. Исходные данные представлены в таблице 6.1.
- •2) Оценить параметры модели – I Клейна, используя данные таблицы 6.2.
- •Список использованных источников
- •Приложение а (обязательное) Исходные данные для выполнения лабораторных работ № 1 - 4
- •Приложение б (обязательное) Варианты заданий для выполнения 5 задания лабораторной работы № 5
- •Приложение в (обязательное) Результаты регрессионного анализа по первым разностям
- •Приложение г (обязательное) Результаты регрессионного анализа по отклонениям от тренда
- •Приложение д (обязательное) Результаты регрессионного анализа по модели регрессии с включением фактора времени
- •Приложение е (обязательное) Варианты заданий для выполнения лабораторной работы №6
- •Приложение ж (обязательное) Исходные данные для выполнения лабораторной работы №6
- •Приложение и (обязательное) Статистико-математические таблицы
Приложение б (обязательное) Варианты заданий для выполнения 5 задания лабораторной работы № 5
Таблица Б.1
Годы |
Вариант |
|||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||||||
y |
x |
y |
x |
y |
x |
y |
x |
y |
x |
|
1 |
314,19 |
4,19 |
125,27 |
6,03 |
618,81 |
29,81 |
542,82 |
26,15 |
110,73 |
5,33 |
2 |
329,29 |
5,19 |
131,07 |
6,42 |
647,50 |
31,71 |
567,98 |
27,82 |
115,87 |
5,67 |
3 |
337,89 |
6,19 |
134,38 |
6,80 |
663,84 |
33,61 |
582,32 |
29,48 |
118,79 |
6,01 |
4 |
362,09 |
7,59 |
143,69 |
7,34 |
709,82 |
36,27 |
622,65 |
31,82 |
127,02 |
6,49 |
5 |
378,29 |
9,29 |
149,92 |
8,00 |
740,60 |
39,50 |
649,65 |
34,65 |
132,53 |
7,07 |
6 |
387,59 |
10,19 |
153,50 |
8,34 |
758,27 |
41,21 |
665,15 |
36,15 |
135,69 |
7,37 |
7 |
409,99 |
11,59 |
162,11 |
8,88 |
800,83 |
43,87 |
702,48 |
38,48 |
143,31 |
7,85 |
8 |
429,89 |
12,59 |
169,77 |
9,27 |
838,64 |
45,77 |
735,65 |
40,15 |
150,07 |
8,19 |
9 |
446,79 |
13,69 |
176,27 |
9,69 |
870,75 |
47,86 |
763,82 |
41,98 |
155,82 |
8,56 |
10 |
460,83 |
15,08 |
181,66 |
10,22 |
897,42 |
50,50 |
787,21 |
44,30 |
160,59 |
9,04 |
11 |
477,52 |
16,31 |
188,09 |
10,69 |
929,15 |
52,83 |
815,04 |
46,34 |
166,27 |
9,45 |
Таблица Б.2
Годы |
Вариант |
|||||||||
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
||||||
y |
x |
y |
x |
y |
x |
y |
x |
y |
x |
|
1 |
320,80 |
10,80 |
88,05 |
4,24 |
146,56 |
7,06 |
315,90 |
5,90 |
190,79 |
1,79 |
2 |
335,90 |
11,80 |
92,14 |
4,51 |
153,36 |
7,51 |
331,00 |
6,90 |
205,89 |
2,79 |
3 |
344,50 |
12,80 |
94,46 |
4,78 |
157,23 |
7,96 |
339,60 |
7,90 |
214,49 |
3,79 |
4 |
368,70 |
14,20 |
101,00 |
5,16 |
168,12 |
8,59 |
363,80 |
9,30 |
238,69 |
5,19 |
5 |
384,90 |
15,90 |
105,38 |
5,62 |
175,41 |
9,36 |
380,00 |
11,00 |
254,89 |
6,89 |
6 |
394,20 |
16,80 |
107,90 |
5,86 |
179,59 |
9,76 |
389,30 |
11,90 |
264,19 |
7,79 |
7 |
416,60 |
18,20 |
113,95 |
6,24 |
189,67 |
10,39 |
411,70 |
13,30 |
286,59 |
9,19 |
8 |
436,50 |
19,20 |
119,33 |
6,51 |
198,63 |
10,84 |
431,60 |
14,30 |
306,49 |
10,19 |
9 |
453,40 |
20,30 |
123,90 |
6,81 |
206,23 |
11,34 |
448,50 |
15,40 |
323,39 |
11,29 |
10 |
467,43 |
21,69 |
127,70 |
7,19 |
212,55 |
11,96 |
462,54 |
16,79 |
337,43 |
12,68 |
11 |
484,13 |
22,91 |
132,21 |
7,52 |
220,06 |
12,51 |
479,23 |
18,02 |
354,12 |
13,91 |
где x - энерговооруженности (кВт/ч)
y - выпуск продукции (тыс. тонн)
