Файл: Контрольная работа по дисциплине Эконометрика Варианттема Вариант 2 Направление подготовкиспециальность 38. 03. 01 Экономика (код, наименование).docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.01.2024

Просмотров: 55

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.



Кафедра «__Экономика и управление

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине:

«Эконометрика»
Вариант/тема:_Вариант № 2____
Направление подготовки/специальность_38.03.01 Экономика_______________

(код, наименование)

Обучающийся __Гаёва Милена Рамильевна_______________________________

(ФИО полностью)

Группа _ЭЗ – 301/12____ Подпись_________________

(номер группы)

Форма обучения __заочная_____________________________________________

Проверил ___________________________________________________________

(Фамилия И.О. преподавателя)

Должность __________________________________________________________
Оценка________________
Подпись _______________

Челябинск, 2023 г.

Оглавление




Введение 3

Задания 4

Заключение 10

Список литературы 11



Введение


Цель освоения дисциплины - закрепление и проверка знаний, полученных студентами в процессе самостоятельного изучения учебной литературы. Вопросы и задания, включенные в контрольную работу, предусматривают знание основных вопросов теории и умение применить их на практике решения задач.

В процессе выполнения контрольной работы у обучающихся формируются компетенции, указанные в рабочей программе дисциплины.

Задания


Задача 2

По десяти кредитным учреждениям получены данные, характеризующие зависимость объема прибыли (Y) от среднегодовой ставки по кредитам (X1), ставки по депозитам (X2) и размера внутрибанковских расходов (X3).

Требуется:

  1. Осуществить выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели.

  2. Рассчитать параметры модели.

  3. Для характеристики модели определить:

  • линейный коэффициент множественной корреляции,

  • коэффициент детерминации,

  • средние коэффициенты эластичности, бетта –, дельта – коэффициенты.

Дать их интерпретацию.

  1. Осуществить оценку надежности уравнения регрессии.

  2. Оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии.

  3. Построить точечный и интервальный прогнозы результирующего показателя.

  4. Отразить результаты расчетов на графике.


Выполнение задач отразить в аналитической записке, приложить компьютерные распечатки расчетов.

Y

X1

X2

X3

40

32

60

50

44

40

68

54

28

44

80

60

52

28

76

62

50

50

44

70

64

56

96

54

70

50

100

84

68

56

104

82

78

60

106

86

90

62

98

84



 

Y

x1

x2

x3

Y

1










x1

0,741326

1







x2

0,697372

0,61634

1




x3

0,77753

0,687737

0,607468

1

Для выявления явления мультиколлинеарности необходимо
проанализировать коэффициенты парной корреляции между факторными
признаками.

Так как rx1x2=0,687737˂0,8, между факторными признаками х1 и х3 явление мультиколлинеарности отсутствует, все факторные признаки можно включать в модель регрессии.



В данной модели лучше оставить х1,х2. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает ,что на зависимую переменную, т.е. на объем прибыли больше влияют ставки по кредитам (ryх1) и ставки по депозитам (ryx2).

Для построения двухфакторной регрессионной модели выбираем х1 и х2.

ВЫВОД ИТОГОВ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Регрессионная статистика

 

 

 

 

 

 

 

 

Множественный R

0,802

 

 

 

 

 

 

 

R-квадрат

0,643

 

 

 

 

 

 

 

Нормированный R-квадрат

0,541

 

 

 

 

 

 

 

Стандартная ошибка

12,823

 

 

 

 

 

 

 

Наблюдения

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Дисперсионный анализ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

df

SS

MS

F

Значимость F

 

 

 

Регрессия

2

2071,381

1035,691

6,299

0,027

 

 

 

Остаток

7

1151,019

164,431

 

 

 

 

 

Итого

9

3222,400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

-9,7678

19,6335

-0,4975

0,6341

-56,1937

36,6581

-56,1937

36,6581

x1

0,8192

0,4678

1,7512

0,1234

-0,2870

1,9254

-0,2870

1,9254

x2

0,3487

0,2579

1,3518

0,2185

-0,2612

0,9586

-0,2612

0,9586


На основании полученных данных можно записать уравнение:

У= - 9,767785355+0,819217395х1+0,348668195х2

Оценим качество построенной модели множественной регрессии по следующим направлениям:

Коэффициент детерминации R2 = 0,642806975 достаточно близок к 1, следовательно, качество модели можно признать высоким.

Критерий Фишера F = 6,298623574, следовательно, уравнение регрессии признается статистически значимым и может быть использовано для анализа и прогнозирования экономических процессов.

Для вычисления Fтабл необходимо определить:

  1. степень свободы числителя m=2 (число факторных признаков);

  2. степень свободы знаменателя n-m-1=10-2-1=7;

  3. уровень значимости α =0,05.

Оценим качество построенной модели множественной регрессии с помощью коэффициентов эластичности, β - и ∆ - коэффициентов.

Коэффициент эластичности определяется:

Эi = bi * ,

Где

Xi – среднее значение соответствующего факторного признака,

Y – среднее значение результативного признака,

Bi – коэффициенты регрессии соответствующих факторных признаков

ß – коэффициент определяется по следующей формуле:

Bi = bi *

Где

σx1 – среднеквадратическое отклонение соответствующего факторного признака,

σу – СКО результативного признака.

∆ - коэффициент определяется по следующей формуле:

∆I = Bi *

Где

ryxi – коэффициент парной корреляции результативного и соответствующего факторного признака,

R2 – коэффициент детерминации.

 

Y

x1

x2

 

40

32

60

 

44

40

68

 

28

44

80

 

52

28

76

 

50

50

44

 

64

56

96

 

70

50

100

 

68

56

104

 

78

60

106

 

90

62

98

 

 

 

 

ср. знач

58,4

47,8

83,2

эласт




0,670521007

0,6068869

дисп

358,0444444

134,6222222

442,8444444

ско

-18,92206237

11,60268168

21,04386952

bi




0,81921395

0,348668195

Bi




-0,502327838

-0,387765766

ryxi




0,741326

0,697372

deltai




-0,5793165

-0,420681477

R2

0,642806975








Частый коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится среднее значение результативного признака, если среднее значение конкретного факторного признака изменится на 1%, т.е. при увеличении на 1% среднегодовой ставки по кредитам (х1) объем прибыли увеличится на 0,6705% (Э1=0,670), при увеличении на 1% размера ставок по депозитам объем прибыли увеличится на 0,6068% (Э2=0,606).

β – коэффициент показывает, на какую величину, изменится СКО конкретного факторного признака изменится на 1 единицу, т.е. при увеличении на 1 единицу СКО ставок по кредитам, СКО объема прибыли уменьшится на – 0,50232 (β1 = -0,502), при увеличении на 1 единицу СКО ставок по депозитам СКО объема прибыли органзиции уменьшатся на 0,39 единиц (β2 = - 0,3877).

∆ - коэффициент показывает удельный вес влияния конкретного факторного признака в совместном влиянии всех факторных признаков на результативный показатель, т.е. удельный вес влияния ставок по депозитам (х2) на объем прибыли составляет – 0,42%, а удельное влияние доходов ставок по кредитам на (х1) на объем прибыли составляет – 0,58.

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

-9,7678

19,6335

-0,4975

0,6341

-56,1937

36,6581

-56,1937

36,6581

x1

0,8192

0,4678

1,7512

0,1234

-0,2870

1,9254

-0,2870

1,9254

x2

0,3487

0,2579

1,3518

0,2185

-0,2612

0,9586

-0,2612

0,9586