Примеры решения эконометрических заданий - Экономико-математическое моделирование контрольная работа

Главная

Экономико-математическое моделирование
Примеры решения эконометрических заданий

Вычисление уравнений регрессии для различных показателей продукции. Определение выборочной корреляции между двумя величинами. Расчет коэффициента детерминации и статистики Дарбина-Уотсона. Вычисление выборочной частной автокорреляции 1-го порядка.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Найти среднее число государственных вузов, если статистические данные таковы:
1. Определим кол-во наблюдений: n = 5
3. x = (1*( 548 + 553 + 569 + 573 + 578)) / 5 = 2821 / 5 = 564,2
Рассчитать ковариацию между 2-мя рядами:
1. Определим кол-во наблюдений: n = 7
2. Определим выборочное среднее для скота:
х = (1 * (57 + 54,7 + 52,2 + 48,9 + 43,3 + 39,7 + 35,1)) / 7 = 330,9 / 7 = 47,271
3. Определим выборочное среднее для молока:
y = (1 *(1,49 +1,38 + 1,29 + 1,1 + 0,99 + 0,9 + 0,88 ))/ 7 = 8,03 / 7 = 1,147
4. Запишем формулу для определения ковариации:
Cov (x;y) = 1/n У n i = 1 (x i - x)(y i - y)
Cov (x;y) = [1*((57-47,271)*(1,49-1,147)+(54,7-47,271)*(1,38-1,147)+ (52,2-47,271)*(1,29-1,147)+(48,9-47,271)*(1,1-1,147)+(43,3-47,271)*(0,99-1,147) + (39,7-47,271)*(0,9-1,147)+(35,1-47,271)*(0,88-1,147)) ]/7 = 11,439/7 = 1,634
Определить выборочную дисперсию для ряда данных о потребление мяса (в кг на душу населения в год).
1. Определим кол-во наблюдений: n = 7
х = (1*(69+60+69+57+55+51+50))/7 = 411/7 = 58,714
3. Запишем формулу для определения вариации:
Var (x) = 1/n У n i = 1 (x i - x) 2
Var = (1*(69-58,714)^2+(60-58,714)^2+(69-58,714)^2+(57-58,714)^2+(55-58,714)^2+(51-58,714)^2+(50-58,714)^2)/7 = 365,429/7 = 52,204
Оценить параметры предполагаемой линейной зависимости объемов производства мяса по поголовью скота, если:
Определить остаток в 1-ом наблюдение, если уравнение регрессии имеет вид:
5. Определим остаток в 1-ом наблюдение:
Для рядов 1,2 уравнения регрессии y = 0,20 - 2,24 (задача 5), найти необъясненную сумму квадратов отклонений.
1. Определим число наблюдений: n = 7
2. Вычислим: y i = a + bx i , получим
y 1 * = 0,20*57 - 2,24, y 1 * = 9,16
y 2 * = 0,20*54,7 - 2,24, y 2 * = 8,7
Определить объясненную сумму квадратов отклонений для рядов и уравнения регрессии y = 0,20 - 2,24 (задача 5).
1. Определим число наблюдений: n = 7
2. Вычислим: y i = a + bx i , получим
y 2 = 0,20*54,7 - 2,24, y 2 = 8,7
y 3 = 0,20*52,2 - 2,24, y 3 = 8,2
y 4 = 0,20*48,9 - 2,24, y 4 = 7,54
y 5 = 0,20*43,3 - 2,24, y 5 = 6,42
y 6 = 0,20*39,7 - 2,24, y 6 = 5,7
y 7 = 0,20*35,1 - 2,24, y 7 = 4,78
3. Определим выборочное среднее y = 1 / n У n i = 1 * y i получим:
y = (1 *(9,16+8,7+8,2+7,54+6,42+5,7+4,78))/ 7
ESS = (9,16 - 7,214) 2 +(8,7 - 7,214) 2 +(8,2 - 7,214) 2 +(7,54 - 7,214) 2 +(6,42 - 7,214) 2 +(5,7 - 7,214) 2 +(4,78 - 7,214) 2
В задачах 6 и 7 рассчитаны RSS и ESS. Определить TSS и проверить выполнение соотношения между этими 3-мя характеристиками.
1. Рассчитаем общую сумму квадратов отклонений:
16,7387 ? 12,016 - несовпадение значений.
Для рассчитанного уравнения регрессии определена ESS = 15,37/ Найти коэффициент детерминации, если TSS = 16,21.
1. Определим коэффициент детерминации:
Определить выборочную корреляцию между 2-мя величинами, если ковариация составляет 11,17, вариация первого ряда составляет 59,86 , а второго 2,32.
1. Запишем формулу для определения выборочной корреляции:
Z xy = Cov 2 (x,y)/ v Var(x) * Var(y)
1. Определим число наблюдений: n = 9
2. Найдем выборочное среднее для рядов: х = 1 / n У n i = 1 * x i
х 1 = (1*(30,8 + 34,3 + 38,3 + 37,7 + 33,8 + 39,9 + 38,7 + 37,0 + 31,4)) / 9
х 2 = (1*(1,1 + 1,2 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,2 + 0,33)) / 9
у = (1*(15,7 + 16,7 + 17,5 + 18,8 + 18,0 + 18,3 + 18,5 + 19,1 + 18,0)) / 9
3. Рассчитаем Var для рядов: Var = 1 / n У n i = 1 * ( x i - x i ) 2
4. Вычислим Cov: Cov (x,y) = 1 / n У n i = 1 * (x i - x)*(y i - y)
Определить коэффициенты при объясняющих переменных, для линейной регрессии, отражающих зависимость потребления картофеля от его производства и импорта, используя данные из задачи 1.
1. Определим Var рядов объясняющих переменных:
b 1 = Cov(x 1 ;у)* Var(х 2 ) - Cov(х 2 ;у)* Cov(х 1 ;х 2 )/ Var(х 1 )* Var(х 2 ) - (Cov(х 1 ;х 2 )) 2
b 2 = Cov(х 2 ;у)* Var(х 1 ) - Cov(x 1 ;у)* Cov(х 1 ;х 2 )/ Var(х 1 )* Var(х 2 ) - (Cov(х 1 ;х 2 )) 2
b 1 = (1,964*0,165) - (-0,361*-0,723)/ (9,680*0,165) - (-0,723) 2
b 2 = (-0,361*9,680) - (1,964*-0,723)/ (9,680*0,165) - (-0,723) 2
Рассчитать коэффициент А для регрессии, отражающий зависимость потребления картофеля от его производства и импорта (исп. Данные из задачи 1 и 2)
х 1 = 35,767 х 2 = 0,414 у = 17,844
2. Определим коэффициенты b 1 и b 2 :
3. Вычислим значение коэффициента а: а = у - b 1 x 1 - b 2 x 2
a = 17,844 - 0,059*35,767 - (-1,931*0,414)
Рассчитать значение личного потребления картофеля, используя полученные в задаче 2 и 3 коэффициенты регрессии.
1. Определим коэффициенты b 1 и b 2 :
3. Определим вектор регрессионного значения по формуле:
Рассчитать общую, объясненную и не объясненную сумму квадратов отклонений для рассчитанной ранее регрессии по потреблению картофеля.
1. Определим средненаблюдаемое у и средне расчетное у* независимых переменных:
2. Определим общую сумму квадратов отклонений по формуле:
3. Определим объясненную сумму квадратов отклонений по формуле:
4. Определим не объясненную сумму квадратов отклонений по формуле:
Вычислить коэффициент детерминации, используя данные из задачи 5
Для оценки возможной мультиколлиниарности, рассчитать коэффиц. корреляции между рядами данных (задача 1).
3. Рассчитаем коэффициент корреляции:
r(x 1 ;х 2 ) = Cov(х 1 ;х 2 )/v Var(х 1 )- Var(х 2 )
Определить несмещенную оценку дисперсии случайного члена регрессии для потребления картофеля.
3. Найдем несмещенную оценку случайного члена:
Рассчитать стандартные ошибки оценок коэффициента при объясняющ. переменных для модели множеств. регрессии по потреблению картофеля.
1. Найдем дисперсию случайного члена:
4. Вычислим стандартные ошибки С.О.(b 1 ), C.O.(b 2 ):
С.О.(b 1 ) = (v(S u 2 (u)/n * Var(х 1 )) * (1/1- r 2 (x 1 ;х 2 ))
С.О.(b 1 ) = (v(0,3136/9*9,680))* (1/1-(- 0,234))
C.O.(b 2 ) = (v(S u 2 (u)/n * Var(х 2 )) * (1/1- r 2 (x 1 ;х 2 ))
C.O.(b 2 ) = (v(0,3136/9*0,165))* (1/1-(- 0,234))
Рассчитать статистику Дарбина-Уотсона.
1. Определим остатки в наблюдениях:
2. Вычислим статистику Дарбина-Уотсона:
Ответ: т.к. DW > 2, то автокорреляция отрицательная.
Рассчитать выборочное среднее для ряда данных по личным потребительским расходам на косметику (млрд. руб.):
6.3 6.6 6.8 7.0 7.1 7.4 7.9 7.8 7.4
1. Запишем формулу: a=1/N*У N t =1 *x (t)
а = 1*(5.9 + 6.3 + 6.6 + 6.8 + 7.0 + 7.1 + 7.4 + 7.9 + 7.8 + 7.4)/10
Рассчитать выборочную дисперсию по данным задачи 1.
2. Запишем формулу для вычисления дисперсии: у 2 = 1/N*У N t =1 x(t)-a
Найти оценку ковариации для ф = 0,1,2 (используя данные из задачи 1)
с(ф) = 1/(N- ф)? t =1 N - ф (x(t)-в)* (x(t+1)-в)
Рассчитать выборочную автокорреляцию для ф = 1,2, используя данные из задачи 1
2. Рассчитаем выборочную автокорреляцию для ф = 1,2, по формуле:
Рассчитать выборочную частную автокорреляцию 1-го порядка, используя данные из задачи 1.
1. Найдем выборочную автокорреляцию
2. Рассчитаем выборочную частную автокорреляцию 1-го порядка:
r частная (2) = r(2) - r 2 (1)/ 1 - r 2 (1)
r частная (2) = 0,446 - (0,771) 2 / 1 - (0,771) 2
С помощью критерия основанного на медиане, проверить гипотезу о неизменности среднего значения временного ряда:
1. Определим число наблюдений: n=15
2. Отранжеруем временные ряды в порядке возрастания:
6000 6200 6300 6300 6400 6400 6400 6500 6500 6600 6600 6600 6600 6700 6700
4. Создаем ряд из + и -, в соответствие с правилом:
если х(i) < х мед , то +; если х(i) > х мед , то -.
6. Протяженность самой длинной серии:
Так как выполняются оба неравенства, гипотеза о неизменности среднего значения временного ряда принимается.
Статистическая адекватность и проверка модели линейной регрессии на мультиколлинеарность. Исследование автокорреляции с помощью критерия Дарбина-Уотсона, тестов Сведа-Эйзенхарта и Бреуша-Годфри. Анализ гетероскедастичности и корректировка модели. курсовая работа [1,5 M], добавлен 29.03.2015
Построение поля корреляции, расчет уравнений линейной парной регрессии, на основе данных о заработной плате и потребительских расходах в расчете на душу населения. Анализ коэффициента эластичности, имея уравнение регрессии себестоимости единицы продукции. контрольная работа [817,3 K], добавлен 01.04.2010
Этапы и проблемы эконометрических исследований. Параметры парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет коэффициентов автокорреляции второго порядка для временного ряда расходов на потребление. контрольная работа [60,3 K], добавлен 05.01.2011
Графический метод обнаружения автокорреляции. Критерии Дарбина-Уотсона. Построение уравнения линейной регрессии, его оценка с использованием матричной алгебры. Поиск стандартных ошибок коэффициентов. Статистическая значимость показателя детерминации. контрольная работа [70,3 K], добавлен 05.12.2013
Определение параметров линейной регрессии и корреляции с использованием формул и табличного процессора MS Excel. Методика расчета показателей парной нелинейной регрессии и корреляции. Вычисление значений линейных коэффициентов множественной детерминации. контрольная работа [110,4 K], добавлен 28.07.2012
Построение поля корреляции и формулировка гипотезы о линейной форме связи. Расчет уравнений различных регрессий. Расчет коэффициентов эластичности, корреляции, детерминации и F-критерия Фишера. Расчет прогнозного значения результата и его ошибки. контрольная работа [681,9 K], добавлен 03.08.2010
Расчет линейного коэффициента парной и частной корреляции. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции. Анализ корреляционного поля данных. Точность прогноза, расчет ошибки и доверительный интервал. Коэффициент множественной детерминации. контрольная работа [155,8 K], добавлен 11.12.2010
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Примеры решения эконометрических заданий контрольная работа. Экономико-математическое моделирование.
Сочинение Мои Летние Каникулы 8 Класс
Курсовая работа по теме Концептуальное понимание российской специфики гражданского общества, народа и власти
Реформы Александра 1 Курсовая Задачи
Критерии Эссе Английский 2022
Контрольная работа по теме Эмоционально-волевые особенности дошкольника
Реферат На Тему Графический Процессор Coreldraw
Курсовой Теории Менеджмента
Профессиональный Язык Эссе
Контрольная работа: Современный этап развития мирового хозяйства и его социально-экономические последствия
Защита Прав Потребителей Финансовых Услуг Реферат
Альтернативные Источники Энергии Энергия Солнца Реферат
Контрольная работа по теме Подготовка пациента к операции. Ведение пациентов в послеоперационном периоде
Нравственный Выбор Тарас Бульба Сочинение
Реферат по теме Толуол: свойства, применение, получение
Реферат по теме Институты сертификации в зарубежных странах
Научная работа: Развитие воли у человека
Реферат: Survival In Auschwitz Essay Research Paper Survival
Дипломная Работа На Тему Проблемы По Обеспечению Устойчивости Национальной Валюты
Доклад: Внимание
Прикладная Информатика Магистратура Темы Диссертаций
Память компьютера - Программирование, компьютеры и кибернетика презентация
Методология клинико-психологического исследования - Психология реферат
Углеводы - Химия презентация