(4 оценок, среднее: 4,75 из 5)
Загрузка...
учебная работа № 77522. Контрольная Эконометрика 8 вариант 5
Количество страниц учебной работы: 18
содержание:
ВАРИАНТ 5.
Задача 1.
По данным, представленным в таблице, изучается зависимость чистой прибыли предприятия Y (млрд. долл.) от следующих переменных: X1- оборот капитала,. млрд. долл.; X2 — численность служащих, тыс. чел.; X3 — рыночная капитализация компании, млрд. долл.
№ п/п Y Х1 X2 X3
1 0,9 31,3 43 40,9
2 1,7 13,4 64,7 40,5
3 0,7 4,5 24 38,9
4 1,7 10 50,2 38,5
5 2,6 20 106 37,3
6 1,3 15 96,6 26,5
7 4,1 137,1 347 37
8 1,6 17,9 85,6 36,8
9 6,9 165,4 745 36,3
10 0,4 2 4,1 35,3
11 1,3 6,8 26,8 35,3
12 1,9 27,1 42,7 35
13 1,9 13,4 61,8 26,2
14 1,4 9,8 212 33,1
15 0,4 19,5 105 32,7
16 0,8 6,8 33,5 32,1
17 1,8 27 142 30,5
18 0,9 12,4 96 29,8
19 1,1 17,7 140 25,4
20 1,9 12,7 59,3 29,3
21 0,9 21,4 131 29,2
22 1,3 13,5 70,7 29,2
23 2 13,4 65,4 29,1
24 0,6 4,2 23,1 27,9
25 0,7 15,5 80,8 27,2
задание:
1. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии.
2. выделите значимые и незначимые факторы в модели. постройте уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели.
3. Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта.
4. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона.
5. проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 15 и остальным 10 наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по X?
Задача 2.
Производственная функция Кобба-Дугласа характеризуется следующим уравнением:
lgY = -0,15 + 0,35lgK + 0,72lgL + ε , R2 = 0,97.
(0,43) (0,06) (0,15) F = 254,9
В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов регрессии.
задание:
1. Оцените значимость коэффициентов модели по t-критерию Стьюдента и сделайте вывод о целесообразности включения факторов в модель.
2. Запишите уравнение в степенной форме и дайте интерпретацию параметров.
3. Что можно сказать об эффекте от масштаба производства?
Задача 3.
структурная форма модели имеет вид:
известно, что приведенная форма имеет вид:
Задание:
1. Выберите метод определения структурных коэффициентов модели. Выбор обоснуйте.
2. определите возможные структурные коэффициенты на основе приведенной формы модели.
Список использованной литературы:
1. Кремер Н. Ш.. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-дана, 2005.
2. Кремер Н.Ш., Путко Б.А.. Эконометрика. Учебник для вузов / Под ред. проф. Н. Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-дана, 2008.
3. Бородич С. А.. Эконометрика. Учеб. пособие. Мн.: новое издание 2006.
4. Доугерти К.. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М 2006.
5. эконометрика. Учебник для вузов / Под ред. Елисеевой И.И.. М.: финансы и статистика 2007.
6. Практикум по эконометрике. учебное пособие / Под ред. Елисеевой И.И.. М.: финансы и статистика 2007.
7. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А.. эконометрика. Начальный курс. Учеб. – 4-е изд. – М.: дело, 2005.
Стоимость данной учебной работы: 585 руб.
форма заказа готовой работы
выдержка из похожей работы
ПРОБЛЕМЫ построения ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
3, ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ парной ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ИХ параметров
ЛИТЕРАТУРА
1, Методологические основы эконометрики
эконометрика — это наука, изучающая количественные закономерности и связи в экономике методами математической статистики, Термин «эконометрика» («эконометрия») введен в научную литературу в 1930 году норвежским статистиком Рагнаром Фришем для обозначения нового направления научных исследований, возникшего из необходимости научно-обоснованного подтверждения и доказательства концепций и выводов экономической теории результатами количественного анализа рассматриваемых процессов,
Цель эконометрики — эмпирический вывод экономических закономерностей, Задачи эконометрики — построение моделей, выражающих эти закономерности, оценка их параметров, проверка гипотез о закономерностях изменения и связях экономических показателей, Предмет исследования эконометрики — это массовые экономические процессы и явления, Предметы исследования эконометрики и статистики очень схожи, т,к, большинство эконометрических методов изучения социально-экономических закономерностей позаимствованы из статистики, однако в эконометрике применяются специально разработанные некоторые дополнения методов, не применяемые в статистике,
Эконометрика как наука является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики и представляет на современном этапе своего развития сочетание экономической теории, математики, математической и экономической статистики, эконометрика с помощью статистических и математических методов анализирует экономические закономерности, доказанные экономической теорией, Помимо вышеназванных дисциплин, одним из основных факторов развития эконометрики является развитие компьютерных технологий и специализированных пакетов прикладных программ, Простейшие задачи эконометрики могут быть решены с помощью функций анализа данных в среде электронных таблиц (например, Microsoft Excel),
З��дачи, решаемые с помощью эконометрики, можно классифицировать следующим образом:
— по конечным прикладным целям:
— задачи прогноза социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие изучаемой системы;
— задачи моделирования возможных вариантов социально-экономического развития системы для определения параметров, оказывающих наиболее сильное влияние на состояние системы в целом;
— по уровню иерархии:
— задачи макроуровня (страна в целом);
— задачи мезоуровня (уровень отраслей, регионов);
— задачи микроуровня (уровень организации, предприятия, фирмы, семьи);
— по области решения проблем изучаемой экономической системы:
— задачи изучения рынка;
— задачи изучения инвестиционной, социальной, финансовой политики;
— задачи изучения ценообразования;
— задачи изучения распределительных отношений;
— задачи изучения спроса и потребления;
— задачи изучения отдельно выделенного комплекса проблем,
Решение задач эконометрики осуществляется с использованием математических моделей, построенных на основе эмпирических данных,
Существует три основных класса эконометрических моделей:
1) модели временных рядов:
— модели временных рядов, в которых переменная зависит от времени: модель тренда, модель сезонности, модель тренда и сезонности;
— модели временных рядов, в которых результативная переменная зависит от переменных датированных другими моментами времени: модели с распределенным лагом, модели авторегрессии, модели ожидания,
Модели временных рядов могут быть построены на основе стационарных и нестационарных временных рядов, Для стационарного временного ряда характерны постоянные во времени средняя, дисперсия и автокорреляция,
2) регрессионные модели с одним уравнением, По количеству факторных переменных регрессионные модели делятся на модели парной (с одной переменной) и множественной регрессии, по виду функции регрессионные модели делятся на линейные и нелинейные;
3) системы одновременных уравнений, Системы состоят из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя как факторные переменные, так и результативные переменные из других уравнений системы, Отличие тождеств от регрессионных уравнений заключается в том, что их вид и значения параметров известны, Регрессионные уравнения, входящие в состав системы, называются поведенческими уравнениями, значения параметров этих уравнений являются неизвестными и подлежат оцениванию, Примером системы одновременных уравнений служит модель спроса и предложения,
В эконометрическом моделировании наиболее распространенными являются следующие эконометрические модели: а) модели потребительского и сберегательного поведения; б) модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг; в) модели предложения труда; г) макроэкономические модели; д) модели инвестиций,
В эконометрике применяются два основных типа выборочных данных: пространственные данные и временные данные,
Существуют определенные отличия временного ряда (или ряда динамики) от пространственной выборки: 1) элементы ряда динамики естественным образом упорядочены во времени в отличие от пространственных данных; 2) элементы ряда динамики не являются статистически независимыми в отличие от элементов случайной пространственной выборки, т,е