рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

ЭКОНОМЕТРИКА

ЭКОНОМЕТРИКА - раздел Экономика,   Санкт-Петербургский Государственный Университет Аэро...

 

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ

 

 

ЭКОНОМЕТРИКА

    Санкт-Петербург

Содержание

Предисловие 4

Введение 5

1 Парная регрессия и корреляция_ 6

1.1 Методические указания_ 6

1.2 Решение типовых задач_ 13

1.3 Решение с помощью ППП Excel 17

1.4 Контрольные вопросы_ 24

1.5 Пример варианта промежуточного тестирования_ 25

2 Множественная регрессия и корреляция_ 27

2.1 Методические указания_ 27

2.2 Решение типовых задач_ 31

2.3 Решение с помощью ППП Excel 35

2.4 Контрольные вопросы_ 42

2.5 Пример варианта промежуточного тестирования_ 43

3 Временные ряды в экономических исследованиях_ 45

3.1 Методические указания_ 45

3.2 Решение типовых задач_ 46

3.3 Решение с помощью ППП Excel 53

3.4 Контрольные вопросы_ 64

3.5 Пример варианта промежуточного тестирования_ 65

4 Система экономических уравнений_ 67

4.1 Методические указания_ 67

4.2 Контрольные вопросы_ 72

4.3 Примерный вариант итогового тестирования_ 73

Литература_ 75

Таблица значений критерия Фишера_ 76

Индивидуальные задания для решения практических задач_ 78

Предисловие

 

Целью преподавания дисциплины является получение знаний в области построения эконометрических моделей и определения возможностей использования моделей для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов как на микро-, так и на макроуровне. Основными задачами изучения дисциплины являются:

¾ методология принятия решений о спецификации и идентификации моделей;

¾ ознакомление с методами и приемами интерпретации результатов эконометрического моделирования;

¾ изучение принципов выбора метода оценки параметров моделей;

¾ выработка устойчивых практических навыков разработки прогнозных оценок.

Усвоение материала дисциплины должно способствовать освоению студентами следующих компетенций (в соответствии с требованиями Федеральных государственных образовательных стандартов):

¾ способность анализировать социальнозначимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, и прогнозировать возможное их развитие в будущем;

¾ проведение исследования и анализа рынка;

¾ использование соответствующего математического аппарата и инструментальных средств для обработки, анализа и систематизации информации;

¾ способность использовать основные прикладные программы и информационные технологии.

Каждый студент должен в соответствии с индивидуальным вариантом выполнить три практических задачи (аналогично приведенным примерам) и ответить на вопросы в конце каждой главы.


Введение

Эконометрика – быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Слово «эконометрика» представляет собой комбинацию двух слов: «экономика» и «метрика» (от греч. «метрон»). Таким образом, сам термин подчеркивает специфику, содержание эконометрики как науки: количественное выражение тех связей и соотношений, которые раскрыты и обоснованы экономической теорией.

Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Эта наука возникла в результате взаимодействия и объединения в особый «сплав» трех компонент: экономической теории, статистических и математических методов. Впоследствии к ним присоединилось развитие вычислительной техники как условие развития эконометрики.

Существуют различные варианты определения эконометрики:

1) Расширенные, при которых к эконометрике относят все, что связано с измерениями в экономике;

2) Узко инструментально ориентированные, при которых понимают определенный набор математико-статистических средств, позволяющих верифицировать модельные соотношения между анализируемыми экономическими показателями.

Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и экономических измерений, математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Становление и развитие эконометрического метода происходили на основе так называемой высшей статистики – на методах парной и множественной регрессии, парной, частной и множественной корреляции, выделения тренда и других компонент временного ряда, на статистическом оценивании. Основной базой для эконометрических исследований служат данные официальной статистики, либо данные бухгалтерского учета.

Эконометрическое моделирование реальных социально-экономических процессов и систем обычно преследует два типа конечных прикладных целей (или одну из них): 1) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы; 2) имитацию различных возможных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование).


Парная регрессия и корреляция

  В экономике широко используются методы статистики. Ставя цель дать… В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и…

Что следует из линейного уравнения y=500+300x, если y - это издержки, а x - объем продукции?

а) с уменьшением объема продукции на 1 ед. издержки производства возрастают в среднем на 500 ед;

б) с увеличением объема продукции на 1 ед. издержки производства возрастают на 800 ед;

в) с увеличением объема продукции в среднем на 1 ед. издержки производства возрастают в среднем на 300 ед;

г) с уменьшением объема продукции в среднем на 300 ед. издержки производства возрастают на 1 ед;

д) с увеличением объема продукции в среднем на 500 ед. издержки производства возрастают в среднем на 300 ед.

 


Множественная регрессия и корреляция

  Множественная регрессия – уравнение связи с несколькими независимыми…

Зависимость расходов на продукты питания по совокупности семей характеризуется уравнением где - расходы семьи за месяц на продукты питания (тыс.руб), - месячный доход на одного члена семьи (тыс.руб.), x2 - размер семьи (чел.). Справедливо ли утверждение?

а) с ростом дохода на одного члена семьи на одну тысячу руб. расходы на питание возрастут в среднем на 350 руб. при том же размере семьи;

б) с ростом дохода на одного члена семьи на одну тысячу руб. расходы на питание возрастут в среднем на 730 руб. при том же размере семьи;

в) с ростом дохода на одного члена семьи на одну тысячу руб. расходы на питание уменьшатся в среднем на 350 руб. при том же размере семьи;

г) с ростом дохода на одного члена семьи на одну тысячу руб. расходы на питание уменьшатся в среднем на 730 руб. при том же размере семьи;

д) с ростом дохода на одного члена семьи на одну тысячу руб. расходы на питание изменятся в 0,5 раз при том же размере семьи.

 

2. В функции потребления коэффициент b0 - краткосрочная предельная склонность к потреблению характеризует:

а) рост потребления;

б) эффект единичного возрастания дохода Rt при неизменном уровне предыдущего дохода Rt-1;

в) эффект единичного возрастания дохода Rt при изменении уровня предыдущего дохода Rt-1;

г) снижение потребления;

д) стабилизации потребления.

 

3. Производственная функция имеет вид , где P - выпуск продукции, F1 - стоимость основных производственных фондов, F2 - отработка человеко-дней, F3 - затраты на производство. Можно ли утверждать, что коэффициент эластичности выпуска продукции составляет:

а) 0,2%;

б) 0,5%;

в) 0,7%;

г) 0,3%;

д) 1%.

 

4. При исследовании спроса на масло получено уравнение , где y - количество масла на душу населения (кг.), x1 - цена (руб.), x2 - доход на душу населения (тыс.руб.). Справедливо ли утверждение, что:

а) с падением цен на 1% спрос повысится в среднем на 0,126%;

б) с уменьшением дохода на 1% спрос понизится в среднем на 0,858%;

в) с ростом цены на 1% при том же доходе спрос снизится в среднем на 0,858%, а рост дохода на 1% при неизменных ценах вызовет увеличение спроса в среднем на 1,126%;

г) зависимость цены и спроса не определена;

д) зависимость дохода на душу населения и спроса не определена.

 

Зависимость себестоимости от цены на расходные материалы имеет вид . На сколько процентов в среднем по совокупности изменится себестоимость от своей средней величины при изменении цены на 1% от своего среднего значения?

а) на 15,75%;

б) нельзя дать ответ, т.к. не задано среднее значение себестоимости;

в) на 1,55%;

г) на 17,3%;

д) на 15,751,55.

 

6. Множественная регрессия – это уравнение связи с несколькими независимыми переменными. Какое из уравнений является уравнением множественной регрессии:

а)

б)

в)

г)

д)

 

7. Зависимость спроса на компьютеры x1 от цены на них x2 и от цены на ноутбуки x3 представлена уравнением:С каким параметром спрос на компьютеры связан сильнее:

а) с ценой на компьютеры;

б) влияние одинаково;

в) со спросом на ноутбуки;

г) не достаточно информации для ответа;

д) с ценой на ноутбуки.


Временные ряды в экономических исследованиях

  Модели, построенные по данным, характеризующим один объект за ряд… Временной ряд – это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов.…

Какой тренд следует выбрать?

Чему равно скорректированное значение сезонной компоненты за четвертый квартал, если значения первых трех кварталов составляют соответственно: +25, -15, +10?

а) +20;

б) +50;

в) -20;

г) -50;

д) 0.

 

5. Чему должна быть равна сумма значений сезонной компоненты внутри одного цикла:

а) 1;

б) 0;

в) -1;

г) 100%

д) нет постоянного значения.

 

 

6. Модель временного ряда – это:

а) модель циклического процесса;

б) модель, построенная по данным, характеризующим один объект за ряд последовательных моментов времени;

в) модель поведения процесса в пространстве и времени;

г) значения характеристик объекта в начальный момент времени;

д) модель, построенная по данным, характеризующим ряд объектов в определенный момент времени.

 

7. Модель, в которой временной ряд представлен произведением трендовой, циклической и случайной компонент, называется:

а) мультипликативной;

б) аддитивной;

в) множественной;

г) линейной;

д) нелинейной.

 


Система экономических уравнений

  Сложные экономические процессы описываются с помощью системы взаимосвязанных… Различают несколько видов систем уравнений:

Труды каких ученых XIX века явились существенным толчком в развитии статистической обработки результатов и применении парной корреляции в экономических исследованиях (например, при изучении связи между уровнем бедности и формами помощи бедным, уровнем брачности и благосостоянием)?

а) Ф. Гальтон, К. Пирсон, Ф. Эджворт.

б) Дж. Кларк, Г. Мур, А. Маршалл.

в) К. Жюгляр, С. Кузнец, Н. Кондратьев

г) В. Петти, Г. Кинг, Ч. Давенант

д) У. Персон, У. Митчелл, В. Леонтьев

 

2. На основе помесячных данных о числе раскрытых преступлений за последние два года была построена аддитивная модель временного ряда. Скорректированное значение сезонной компоненты за январь – S=-2, уравнение тренда: . На основе модели число раскрытых преступлений на январь следующего года составит:

а) 12,6;

б) 10,5;

в) 12,5;

г) 11;

д) 15.

 

3. Эндогенные переменные – это:

а) независимые заданные параметры;

б) независимые переменные;

в) независимые переменные, которые определяются вне системы;

г) взаимозависимые переменные;

д) взаимозависимые переменные, которые определяются внутри модели.

 

4. Идентификация модели – это единственность соответствия между:

а) приведенной и рекурсивной формами модели;

б) системой рекурсивных и независимых уравнений;

в) системой совместных и независимых уравнений;

г) приведенной и структурной формами модели;

д) системой совместных и рекурсивных уравнений.

 

На какие виды можно разделить структурные модели с точки зрения идентифицируемости?

а) идентифицируемые и неидентифицируемые;

б) идентифицируемые, неидентифицируемые и сверхидентифицируемые;

в) идентифицируемые и квазиидентифицируемые;

г) сверхидентифицируемые и неидентифицируемые;

д) идентифицируемые, неидентифицируемые и квазиидентифицируемые.

 

6. В каких пределах лежат значения линейного коэффициента парной корреляции для линейной регрессии:

а)

б)

в)

г)

д)

7. Величина F‑критерия для проверки гипотезы H0:Dфакт=Dост это:

а) отношение факторной дисперсии к остаточной;

б) произведение факторной и остаточной дисперсий;

в) отношение общей дисперсии к остаточной;

г) произведение общей и остаточной дисперсий;

д) отношение общей дисперсии к произведению факторной и остаточной.

 

8. При получении уравнения линейной регрессии, описывающей зависимость расходов на покупку бытовой техники в общих расходах от уровня заработной платы был рассчитан линейный коэффициент парной корреляции rxy=0,3. Чему равен коэффициент детерминации:

а) 0,3;

б) 0,7;

в) 1,3;

г) 1,7;

д) 0,09.

 

Величина y складывается из двух параметров y=ŷx+ε, где ŷ - это расчетное (теоретическое) значение. Что означает параметр ε?

а) "Возмущение", включающее в себя влияние неучтенных в модели факторов, случайные ошибки и особенности измерений;

б) "Колебание", отображающее величину среднего разброса результативного фактора;

в) "Распределение", показывающее разброс величины результативного фактора;

г) "Коллапс", равный минимальному значению из возможных значений признак-фактора;

д) "Комбинирование", показывающее величину разброса неучтенных факторов и погрешности измерений.

 

Какие величины скоррелированы максимально тесно?

а) Уровень благосостояния и "уровень брачности" (людей, состоящих в браке). rxy=0,01;

б) Количество студентов в университете и доход от студентов-контрактников. rxy=0,8;

в) Уровень бедности и форма бедности. rxy=0,3;

г) Выплаты зарплаты персоналу фирмы и общий доход фирмы. rxy=-0,7;

д) Средний размер пенсий и прожиточный минимум. rxy=-0,1.

 


Литература

 

1) Эконометрика: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 344 с.: ил.

2) Эконометрия / В.И. Суслов и др. – Новосибирский государственный университет, 2005. – 744с.

3) Шалабанов А.К., Роганов Д.А. Эконометрика. Учебно-методическое пособие. ТИСБИ, Казань, 2004. – 198с.

4) Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: Финансы и статистика, 1999


Приложение 1

Таблица значений F-критерия Фишера при уровне значимости

161,5 199,5 215,7 224,6 230,2 233,9 238,9 243,9 249,0 254,3
18,51 19,00 19,16 19,25 19,30 19,33 19,37 19,41 19,45 19,50
10,13 9,55 9,28 9,12 9,01 8,94 8,84 8,74 8,64 8,53
7,71 6,94 6,59 6,39 6,26 6,16 6,04 5,91 5,77 5,63
6,61 5,79 5,41 5,19 5,05 4,95 4,82 4,68 4,53 4,36
5,99 5,14 4,76 4,53 4,39 4,28 4,15 4,00 3,84 3,67
5,59 4,74 4,35 4,12 3,97 3,87 3,73 3,57 3,41 3,23
5,32 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,44 3,28 3,12 2,93
5,12 4,26 3,86 3,63 3,48 3,37 3,23 3,07 2,90 2,71
4,96 4,10 3,71 3,48 3,33 3,22 3,07 2,91 2,74 2,54
4,84 3,98 3,59 3,36 3,20 3,09 2,95 2,79 2,61 2,40
4,75 3,88 3,49 3,26 3,11 3,00 2,85 2,69 2,50 2,30
4,67 3,80 3,41 3,18 3,02 2,92 2,77 2,60 2,42 2,21
4,60 3,74 3,34 3,11 2,96 2,85 2,70 2,53 2,35 2,13
4,54 3,68 3,29 3,06 2,90 2,79 2,64 2,48 2,29 2,07
4,49 3,63 3,24 3,01 2,85 2,74 2,59 2,42 2,24 2,01
4,45 3,59 3,20 2,96 2,81 2,70 2,55 2,38 2,19 1,96
4,41 3,55 3,16 2,93 2,77 2,66 2,51 2,34 2,15 1,92
4,38 3,52 3,13 2,90 2,74 2,63 2,48 2,31 2,11 1,88
4,35 3,49 3,10 2,87 2,71 2,60 2,45 2,28 2,08 1,84
4,32 3,47 3,07 2,84 2,68 2,57 2,42 2,25 2,05 1,81
4,30 3,44 3,05 2,82 2,66 2,55 2,40 2,23 2,03 1,78
4,28 3,42 3,03 2,80 2,64 2,53 2,38 2,20 2,00 1,76
4,26 3,40 3,01 2,78 2,62 2,51 2,36 2,18 1,98 1,73
4,24 3,38 2,99 2,76 2,60 2,49 2,34 2,16 1,96 1,71
4,22 3,37 2,98 2,74 2,59 2,47 2,32 2,15 1,95 1,69
4,21 3,35 2,96 2,73 2,57 2,46 2,30 2,13 1,93 1,67
4,20 3,34 2,95 2,71 2,56 2,44 2,29 2,12 1,91 1,65
4,18 3,33 2,93 2,70 2,54 2,43 2,28 2,10 1,90 1,64
4,17 3,32 2,92 2,69 2,53 2,42 2,27 2,09 1,89 1,62
4,12 3,26 2,87 2,64 2,48 2,37 2,22 2,04 1,83 1,57
4,08 3,23 2,84 2,61 2,45 2,34 2,18 2,00 1,79 1,51
4,06 3,21 2,81 2,58 2,42 2,31 2,15 1,97 1,76 1,48
4,03 3,18 2,79 2,56 2,40 2,29 2,13 1,95 1,74 1,44
4,00 3,15 2,76 2,52 2,37 2,25 2,10 1,92 1,70 1,39
3,98 3,13 2,74 2,50 2,35 2,23 2,07 1,89 1,67 1,35
3,96 3,11 2,72 2,49 2,33 2,21 2,06 1,88 1,65 1,31
3,95 3,10 2,71 2,47 2,32 2,20 2,04 1,86 1,64 1,28
3,94 3,09 2,70 2,46 2,30 2,19 2,03 1,85 1,63 1,26
3,92 3,07 2,68 2,44 2,29 2,17 2,01 1,83 1,60 1,21
3,90 3,06 2,66 2,43 2,27 2,16 2,00 1,82 1,59 1,18
3,89 3,04 2,65 2,42 2,26 2,14 1,98 1,80 1,57 1,14
3,87 3,03 2,64 2,41 2,25 2,13 1,97 1,79 1,55 1,10
3,86 3,02 2,63 2,40 2,24 2,12 1,96 1,78 1,54 1,07
3,86 3,01 2,62 2,39 2,23 2,11 1,96 1,77 1,54 1,06
3,85 3,00 2,61 2,38 2,22 2,10 1,95 1,76 1,53 1,03
3,84 2,99 2,60 2,37 2,21 2,09 1,94 1,75 1,52

 

Критические значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10, 0,05, 0,01 (двухсторонний)

Число степеней свободы d.f. Число степеней свободы d.f.
0,10 0,05 0,01 0,10 0,05 0,01
6,3138 12,706 63,657 1,7341 2,1009 2,8784
2,9200 4,3027 9,9248 1,7291 2,0930 2,8609
2,3534 3,1825 5,8409 1,7247 2,0860 2,8453
2,1318 2,7764 4,5041 1,7207 2,0796 2,8314
2,0150 2,5706 4,0321 1,7171 2,0739 2,8188
1,9432 2,4469 3,7074 1,7139 2,0687 2,8073
1,8946 2,3646 3,4995 1,7109 2,0639 2,7969
1,8595 2,3060 3,3554 1,7081 2,0595 2,7874
1,8331 2,2622 3,2498 1,7056 2,0555 2,7787
1,8125 2,2281 3,1693 1,7033 2,0518 2,7707
1,7959 2,2010 3,1058 1,7011 2,0484 2,7633
1,7823 2,1788 3,0545 1,6991 2,0452 2,7564
1,7709 2,1604 3,0123 1,6973 2,0423 2,7500
1,7613 2,1448 2,9768 1,6839 2,0211 2,7045
1,7530 2,1315 2,9467 1,6707 2,0003 2,6603
1,7459 2,1199 2,9208 1,6577 1,9799 2,6174
1,7396 2,1098 2,8982 1,6449 1,9600 2,5758

 


Приложение 2

Индивидуальные задания для решения практических задач

Исходные данные к задаче №1 Парная линейная регрессия и корреляция

Вар. 1 Вар. 2 Вар. 3 Вар. 4 Вар. 5
y x y x y x y x y x
11,8 3,4 28,7 8,5 8,2 3,8 16,2 12,5 47,8 7,1
25,8 7,3 22,5 6,1 0,7 0,6 16,9 13,9 37,5 5,1
13,8 4,0 30,5 9,2 7,4 3,5 13,9 7,9 50,8 7,7
8,9 2,6 21,8 5,8 6,5 3,1 14,1 8,2 36,4 4,8
21,8 6,2 12,7 2,2 3,4 1,8 16,5 13,1 21,2 1,8
32,1 9,0 28,2 8,4 5,1 2,5 18,3 16,7 47,0 7,0
26,1 7,4 36,7 11,8 8,2 3,8 13,7 7,4 61,1 9,8
39,1 10,9 31,4 9,6 5,3 2,6 14,2 8,5 52,3 8,0
37,6 10,6 28,3 8,4 1,6 1,0 15,9 11,8 47,1 7,0
25,4 7,2 21,7 5,8 2,6 1,4 15,6 11,3 36,2 4,8

 

Вар. 6 Вар. 7 Вар. 8 Вар. 9 Вар. 10
y x y x y x y x y x
14,7 3,1 4,1 0,8 5,8 1,0 6,3 7,6 0,9 0,9
32,2 6,6 3,7 1,2 5,0 1,4 0,5 1,1 0,7 2,4
17,2 3,6 3,3 1,6 5,3 1,3 5,7 6,9 0,8 2,0
11,1 2,4 4,8 0,1 4,6 1,6 5,0 6,1 0,7 2,3
27,3 5,6 3,1 1,8 4,3 1,8 2,6 3,5 0,6 3,0
40,1 8,2 3,1 1,7 7,3 0,3 3,9 4,9 0,9 0,3
32,6 6,7 3,7 1,2 2,6 2,7 6,3 7,6 0,8 1,5
48,9 9,9 4,4 0,5 3,4 2,2 4,1 5,1 0,6 3,0
47,0 9,6 3,2 1,7 3,2 2,3 1,2 1,9 0,9 0,8
31,8 6,5 3,9 1,0 3,1 2,4 2,0 2,8 0,6 3,1

 


Исходные данные к задаче №2 Множественная регрессия и корреляция (варианты 1-5)

Вар. 1 Вар. 2 Вар. 3 Вар. 4 Вар. 5
y X1 X2 y X1 X2 y X1 X2 y X1 X2 y X1 X2
441,76 28,5 20,28 965,42 8,11 15,91 0,07 5,02 123,92 2,48 7,02 3,45 0,68 0,45
136,75 6,93 46,77 264,44 9,24 18,7 36,47 3,73 7,09 192,92 4,49 5,46 4,15 0,05 1,15
305,17 18,2 45,84 639,51 24,27 18,33 25,84 2,22 4,28 178,23 4,1 4,44 4,52 4,46 1,52
233,05 14,57 20,51 501,43 19,43 8,2 36,64 4,65 3,04 149,8 3,22 6,94 4,05 0,99 1,05
432,36 26,73 44,68 923,18 35,65 17,87 23,73 2,33 1,89 179,35 4,08 6,21 4,28 1,49 1,28
344,96 22,86 2,89 765,56 30,48 1,15 22,59 2,09 1,93 153,48 3,3 7,94 3,41 3,3 0,41
217,76 13,69 17,64 469,96 18,25 7,05 38,66 4,23 6,82 99,41 1,7 9,56 3,75 1,42 0,75
431,75 18,51 10,65 747,65 30,74 16,26 26,45 2,62 3,02 85,92 1,44 5,22 4,56 2,34 1,56
369,97 24,64 0,49 823,24 32,85 0,19 21,02 1,01 5,41 98,51 1,7 8,8 4,36 0,32 1,36
204,97 13,34 6,94 450,92 17,78 2,77 28,46 3,36 1,5 125,19 2,67 1,72 3,92 4,94 0,92
284,04 18,46 10,13 623,82 24,61 4,05 38,62 4,19 6,97 167,04 3,63 9,79 4,13 2,91 1,13
363,32 23,75 9,93 800,19 31,67 3,97 14,65 0,09 3,78 86,84 1,54 2,71 4,58 2,11 1,58
435,94 27,65 30,18 943,84 36,87 12,07 36,49 3,4 8,6 179,26 4,19 2,52 3,11 2,57 0,11
341,71 22,14 13,6 749,96 29,52 5,44 28,87 1,89 8,53 138,17 2,84 8,75 4,2 1,66 1,2
331,72 12,15 9,94 804,52 32,05 3,97 37,32 4,15 5,93 102,19 1,85 7,37 3,1 2,16 0,1

 


Исходные данные к задаче №2 Множественная регрессия и корреляция (варианты 6-10)

Вар. 6 Вар. 7 Вар. 8 Вар. 9 Вар. 10
y X1 X2 y X1 X2 y X1 X2 y X1 X2 y X1 X2
4,17 2,07 0,82 15,36 0,59 2,75 86,74 1,98 6,32 386,17 34,20 6,49 28,64 0,13 4,52
3,51 1,52 1,48 11,26 0,09 2,53 135,04 3,59 4,91 105,78 8,32 14,96 65,65 7,09 6,38
4,46 4,37 0,58 11,83 1,38 1,1 124,76 3,28 4,00 255,80 21,84 14,66 46,51 4,22 3,85
4,12 0,07 0,87 15,11 1,3 1,86 104,86 2,58 6,25 200,57 17,49 6,56 65,95 8,84 2,74
3,13 3,83 1,86 20,76 1,96 2,19 125,55 3,26 5,59 369,27 32,09 14,30 42,71 4,43 1,70
3,63 4,85 1,36 15,12 1,31 1,85 107,44 2,64 7,15 306,22 27,43 0,92 40,66 3,97 1,74
4,57 4,95 0,42 16,37 0,8 2,71 69,59 1,36 8,60 187,98 16,43 5,64 69,59 8,04 6,14
3,32 3,94 1,67 16,45 0,81 2,72 60,14 1,15 4,70 299,06 27,67 13,01 47,61 4,98 2,72
3,74 2,19 1,25 14,97 1,25 1,89 68,96 1,36 7,92 329,30 29,57 0,15 37,84 1,92 4,87
4,73 2,49 0,26 10,31 1,46 0,7 87,63 2,14 1,55 180,37 16,00 2,22 51,23 6,38 1,35
4,58 1,06 0,41 10,74 0,75 1,64 116,93 2,90 8,81 249,53 22,15 3,24 69,52 7,96 6,27
3,78 3,21 1,21 12,09 0,01 2,79 60,79 1,23 2,44 320,08 28,50 3,18 26,37 0,17 3,40
3,74 1,6 1,25 11,91 0,11 2,65 125,48 3,35 2,27 377,54 33,18 9,66 65,68 6,46 7,74
4,25 4,8 0,74 16,87 1,5 1,96 96,72 2,27 7,88 299,98 26,57 4,35 51,97 3,59 7,68
3,84 3,63 1,15 13,4 1,58 1,17 71,53 1,48 6,63 321,81 28,85 3,18 67,18 7,89 5,34

 


Исходные данные к задаче №3 Временные ряды

 

Вар. 1 Вар. 2 Вар. 3 Вар. 4 Вар. 5 Вар. 6 Вар. 7 Вар. 8 Вар. 9 Вар. 10

 

– Конец работы –

Используемые теги: Эконометрика0.028

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: ЭКОНОМЕТРИКА

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным для Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Еще рефераты, курсовые, дипломные работы на эту тему:

Лекция 1. Предмет, задачи и методы эконометрики
Цели и задачи изучения темы... изучить предмет задачи и методы эконометрики... Основные понятия эконометрики Измерения в экономике Наблюдение сводка и группировка статистических данных...

ГОТОВЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ПО МАТЕМАТИКЕ Эконометрика
Федеральное агентство по образованию... Санкт Петербургский государственный... Университет сервиса и экономики...

ЭКОНОМЕТРИКА
ЭКОНОМЕТРИКА Методические указания к выполнению контрольной работы... Цель дисциплины... Цель дисциплины Эконометрика заключается в том чтобы дать студентам представление о содержании эконометрики как...

Курс лекций по дисциплине Эконометрика. В последнее время специалисты
Введение... В последнее время специалисты обладающие знаниями и навыками проведения прикладного экономического анализа с...

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И СТАТИСТИКИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ЭКОНОМЕТРИКЕ
КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ... ФИНАНСОВО ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ... Кафедра статистики и эконометрики...

ЭКОНОМЕТРИКА
ЭКОНОМЕТРИКА Учебно методическое пособие...

ЛЕКЦИЯ 1 1. Под редакцией И. И. Елисеевой Эконометрика, М,: Финансы и статистика, -2001 г
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ... Под редакцией И И Елисеевой Эконометрика М Финансы и статистика г Под редакцией И И Елисеевой Практикум по эконометрике М Финансы и статистика г...

Эконометрика
Г М Булдык... Эконометрика...

Эконометрика
Г М Булдык... Эконометрика...

ЭКОНОМЕТРИКА
Российская экономическая академия имени Г В Плеханова... ЭКОНОМЕТРИКА Москва...

0.024
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • По категориям
  • По работам
  • ЭКОНОМЕТРИКА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ... МУРМАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ... Кафедра ИС и ПМ...
  • ЭКОНОМЕТРИКА КАК НАУКА ЭКОНОМЕТРИКА КАК НАУКА... КОРРЕЛЯЦИЯ ВЫЧИСЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ... ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ...
  • Эконометрика Приведены таблицы для отыскания критических значений статистик, используемых для проверки гипотез, необходимых в эконометрическом анализе. Пособие… Такую величину называют объясняемой переменной функцией или результативным… Пусть имеется p объясняющих переменных X1, X2 Xp и зависимая переменная Y. Переменная Y - случайная величина, имеющая…
  • Контрольная по эконометрике Линейный коэффициент корреляции чаще всего рассчитывается по формуле: Коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до +1. Равенство… Знак «+» указывает на связь прямую (увеличение или уменьшение одного признака…
  • Эконометрика Поле корреляции и линия регрессии: Сначала построим поле корреляции – точки с координатами (хi, уi), и принимая во внимание экономические… Используя для этого классический подход, который основан на методе наименьших… Итак, полученный линейный коэффициент корреляции , коэффициент регрессии b1= 0,314 и коэффициент детерминации …