Содержание Введение…1.Построение и анализ регрессионных моделей…1.1 Построение модели парной регрессии… 1.2 Построение модели множественной регрессии…7 Заключение…11 Список использованных источников ….12 Введение Эконометрика является одной из основных базовых дисциплин подготовки экономистов и менеджеров. Она позволяет оперативно строить математические модели экономических процессов, по которым можно спрогнозировать как будут изменяться экономические показатели развития рыночной среды.
Исходя из этого, контрольная работа по дисциплине «Эконометрика» является актуальной для моей будущей деятельности. Целью работы является получение практических навыков построения эконометрических моделей. Основными задачами работы являются. 1.Построение эконометрической модели парной регрессии. 2.Построение экономической модели множественной регрессии. При построении экономической модели парной регрессии мною были решены следующие частные задачи.
Рассчитаны параметры уравнения линейной парной регрессии. Оценена теснота связи зависимой переменной с помощью показателей корреляции и детерминации. На основе использования коэффициента эластичности выполнена количественная оценка влияния объясняющей переменной на результативную переменную. Определена средняя ошибка аппроксимации. С помощью F-критерия Фишера выполнена статистическая оценка надежности моделирования.
При построении экономической модели множественной регрессии мною были решены указанные выше частные задачи и дополнительно выполнена оценка статистической значимости полученных коэффициентов регрессии. 1.
В соответствии с вариантом задания, исходные данные которого приведены... Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии. ВЫВОД ИТОГОВ Регрессионная статистика ... Критическое значение F – критерия Fкрит, определяем с помощью использо... Входными параметрами функции является уровень значимости (Вероятность)...
Оценить качество уравнения посредством определения средней ошибки аппр... долл. На следующем этапе, в соответствии с заданием необходимо выполнить кол... долл. США, х1 Использованный капитал, мл.
Заключение 1. Сформирована эконометрическая модель в виде линейного уравнения парной регрессии, связывающая величину ежемесячной пенсии у с величиной прожиточного минимума х ŷ= 223+0,0088х. 2. На основании анализа численного значения коэффициента корреляции ryx =0,038 установлено отсутствие статистической связи между величиной прожиточного минимума х и величиной ежемесячной пенсии у. Показано, что доля всех неучтенных в полученной эконометрической модели объясняющих переменных приблизительно составляет 99,8%. 3. Путем расчета коэффициента эластичности показано, что при изменении прожиточного минимума на 1% величина ежемесячной пенсии изменяется несущественно, всего на 0,000758% 4. Рассчитана средняя ошибка аппроксимации статистических данных линейным уравнением парной регрессии, которая составила 2,6%, что является недопустимой величиной. 5. С использованием F-критерия установлено, что полученное уравнение парной регрессии в целом является статистически незначимым, и неадекватно описывает изучаемое явление связи величины ежемесячной пенсии у с величиной прожиточного минимума х. 6. Сформирована эконометрическая модель множественной линейной регрессии, связывающая величину чистого дохода условной фирмы у с оборотом капитала х1 и использованным капиталом х2 ŷ = 1,11 - 0,0006х1 + 0,064х2 7. Путем расчета коэффициентов эластичности показано, что при изменении оборота капитала на 1% величина чистого дохода компании изменяется на 0,0008%, а при изменении использованного капитала на 1% величина чистого дохода компании изменяется на 0,56%. 8. С использованием t-критерия выполнена оценка статистической значимости коэффициентов регрессии.
Установлено, что объясняющая переменная х1 является статистически незначимой и ее можно исключить из уравнения регрессии, в то же время объясняющая переменная х2 является статистически значимой. 9. С использованием F-критерия установлено, что полученное уравнение множественной регрессии в целом является статистически значимым, и адекватно описывает изучаемое явление связи величины чистого дохода условной фирмы у с оборотом капитала х1 и использованным капиталом х2. 10. Рассчитана средняя ошибка аппроксимации статистических данных линейным уравнением множественной регрессии, которая составила 29,8%. Показано, за счет какого наблюдения в статистической базе величина данной ошибки превышает допустимое значение.
Список использованных источников. 4.Эконометрика: Курс лекций / Степанов В.Г. – М.: МИЭМП, 2004. 5.Эконометрика: Учебная программа для студентов высших учебных заведен... Эффективная работа с Microsoft Excel 97.