Реферат Курсовая Конспект
ЭКОНОМЕТРИКА - раздел Экономика, Санкт-Петербургский Государственный Университет Аэро...
|
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ
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).
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.
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.
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.
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
Если этот материал оказался полезным для Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов