УЗНАЙ ЦЕНУ

(pdf, doc, docx, rtf, zip, rar, bmp, jpeg) не более 4-х файлов (макс. размер 15 Мб)


↑ вверх
Тема/ВариантЭконометрика Вариант 10
ПредметЭконометрика
Тип работыконтрольная работа
Объем работы26
Дата поступления12.12.2012
690 ₽

Содержание

Задача 1 По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y) от объема капиталовложений (Х). Требуется: 1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии; 2. Вычислить остатки, найти остаточную сумму квадратов, оценить дисперсию остатков, построить график; 3. Проверить выполнение предпосылок МНК; 4. Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента ( = 0,05); 5. Вычислить коэффициент детерминации, проверить значимость уравнения с помощью F-критерия Фишера ( = 0,05), найти среднюю относительную ошибку аппроксимации; 6. Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости = 0,1, если прогнозное значение фактора Х составит 80% от его максимального значения; 7. Представить графически: фактические и модельные значения Y, точки прогноза; 8. Составить уравнения нелинейной регрессии: - гиперболической; - степенной; - показательной, Построить графики; 9. Для моделей найти коэффициенты детерминации и средние ошибки аппроксимации. Сравнить модели. Задача 2 Даны по две СФМ, которые заданы в виде матриц коэффициентов модели. Необходимо записать системы одновременных уравнений и проверить обе системы на идентифицируемость Задача 2 а Задача 2 б Задача 3 По данным таблицы, используя косвенный метод наименьших квадратов, построить структурную форму модели вида:

Введение

По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y) от объема капиталовложений (Х). Требуется: 1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии; 2. Вычислить остатки, найти остаточную сумму квадратов, оценить дисперсию остатков, построить график; 3. Проверить выполнение предпосылок МНК; 4. Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента ( = 0,05); 5. Вычислить коэффициент детерминации, проверить значимость уравнения с помощью F-критерия Фишера ( = 0,05), найти среднюю относительную ошибку аппроксимации; 6. Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости = 0,1, если прогнозное значение фактора Х составит 80% от его максимального значения; 7. Представить графически: фактические и модельные значения Y, точки прогноза; 8. Составить уравнения нелинейной регрессии: - гиперболической; - степенной; - показательной, Построить графики; 9. Для моделей найти коэффициенты детерминации и средние ошибки аппроксимации. Сравнить модели.

Литература

Уточнение информации

+7 913 789-74-90
info@zauchka.ru
группа вконтакте