Автономная некоммерческая организация высшего образования «МОСКОВСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра: Экономика Форма обучения: очно-заочная ДОТ

ВЫПОЛНЕНИЕ

ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАНИЙ

ПО ДИСЦИПЛИНЕ

______________Эконометрика_____________





МОСКВА 2023

Вопросы:

1. 
   Укажите основные этапы эконометрического исследования.
   

Ответ: обычно выделяют шесть основных этапов:

1. Постановочный

2. Априорный (предмодельный)

3. Информационно-статистический

4. Спецификация модели

5. Идентификация и идентифицируемость модели

6. Верификация модели

2. 
   Назовите виды аналитических зависимостей, наиболее часто используются при построении моделей.
   

Ответ: Виды аналитических зависимостей, наиболее часто используемых при построении моделей:

- линейная

- степенная

- полулогарифмическая

- гиперболическая

- экспоненциальная

3. 
   Охарактеризуйте функции, которые чаще всего используются для построения уравнения парной регрессии.
   

Ответ: В парной регрессии выбор вида математической функции ŷх = f(x) может быть осуществлен тремя методами:

1. графическим;

2. аналитическим, т.е. исходя из теории изучаемой взаимосвязи;

3. экспериментальным.

Класс математических функций для описания связи двух переменных достаточно широк. Основными являются следующие:

1. ŷх = a + b*x;

2. ŷх = a + b/x;

3. ŷх = a*xb;

4. ŷх = a + b*x + c*x2;

5. ŷх = a + b*x + c*x2 + d*x3;

6. ŷх = a*bx.

4. 
   Укажите, по какой формуле вычисляется выборочный коэффициент парной корреляции r_xy .
   

---

Ответ: Выборочный коэффициент корреляции является одним из основных показателей тесноты связи между двумя переменными. При изучении зависимости переменной Y от переменной Х выборочный коэффициент корреляции обозначается как rxy. При изучении зависимости переменной Х от переменной Y выборочный коэффициент корреляции обозначается как ryx.
Выборочный коэффициент корреляции является оценкой коэффициента корреляции Pxy генеральной совокупности.
Выборочный парный коэффициент корреляции ryx:

где, ух – среднее арифметическое произведения факторной и результативной переменных:


S y – выборочное среднеквадратическое отклонение результативной переменной у , показывающее, на сколько единиц в среднем отклоняются значения результативной переменной уот ее среднего значения y–:


у 2 – среднее значение из квадратов значений результативной переменной у :


Выборочный коэффициент корреляции обладает следующими свойствами:

1. 
   По абсолютной величине выборочный коэффициент корреляции не превосходит единицы: | r yx | ≤ 1, или –1 ≤ ryx ≤ 1;
   
2. 
   Если ryx = 0, т. е. выборочный коэффициент корреляции равен нулю, то переменные Y и Х не связаны статистической зависимостью. В этом случае проведение регрессионного анализа между исследуемыми переменными считается нецелесообразным;
   
3. 
   Если |ryx| = 1, т. е. выборочный коэффициент корреляции по абсолютной величине равен единице, то наблюдаемые значения исследуемых переменных связаны линейной функциональной зависимостью;
   
4. 
   Если выборочный коэффициент корреляции принадлежит интервалу от нуля до единицы, то связь между исследуемыми переменными прямая; если же выборочный коэффициент корреляции принадлежит интервалу от нуля до минус единицы, то связь между исследуемыми переменными обратная.
   
   
   

---

5. 
   Объясните сущность метода анализа динамического ряда.
   

Ответ: Комплексный анализ динамических рядов, как правило, включает не только расчет характеристик интенсивности изменения уровней ряда при переходе от одного момента или промежутка времени к другому (абсолютных приростов, коэффициентов и темпов роста и прироста), а также нахождение обобщенных средних характеристик (среднего уровня ряда, средних темпов роста и прироста), но и выявление основных закономерностей в развитии динамического ряда. Определение тенденции развития, построение модели, описывающей изменение явления во времени, прогнозирование явления — все это важнейшие задачи при изучении динамических рядов экономических и социальных показателей.

На формирование уровней динамического ряда влияет множество различных факторов, которые по характеру воздействия можно объединить в три группы:

1. действующие долговременно и определяющие основную тенденцию развития явления;

2. действующие периодически - сезонные и циклические колебания;

3. вызывающие случайные колебания уровней динамического ряда.

Соответственно, для анализа закономерности изменения уровней ряда динамики во времени применяют следующую модель:

где Тt - основная тенденция ряда (тренд);

St - циклические (в частности, сезонные) колебания;

еt - случайные колебания.

В аддитивной модели ряд динамики представлен как сумма перечисленных компонент [yt = Tt + St + et], в мультипликативной модели - как их произведение. В дальнейшем будем исходить из предположения мультипликативной формы связи между компонентами ряда динамики.

Тенденцией развития, или трендом, называется сформировавшееся направление развития явления во времени под воздействием постоянно действующих факторов. Судить о наличии тенденции в динамическом ряду на основе его визуального анализа можно лишь тогда, когда четко видно, что при переходе от одного момента времени к другому уровни ряда возрастают или убывают. Однако, как правило, нельзя сразу сказать, есть или нет тенденция в изменении уровней динамического ряда. Для этого применяются специальные методы.

К методам выявления основной тенденции развития динамического ряда (Тt) относятся:

---

- метод укрупнения интервалов;

- метод скользящей средней;

- аналитическое выравнивание динамических рядов.
Задачи:

1. 
   Рассчитать коэффициенты для различных видов зависимостей. Исходные данные в табл.3
   

Таблица 3. Регрессионный анализ.

Значения вел X № варианта	10	20	30	40	50
1	7,38	18,15	44,64	109,79	270,06
2	30	50	70	90	110
3	23,94	58,95	99,87	145,16	194,01
4	126,19	54,92	33,77	23,91	18,29
5	166,44	55,41	18,44	6,14	2,04

Ответ:
Система нормальных уравнений.


a    y

{   ax
Линейная зависимость
Для расчёта параметров регрессии построим расчётную таблицу

	x	y	x2	y2	x*y
	10	7,38	100	54,4644	73,8
	20	18,15	400	329,4225	363
	30	44,64	900	1992,7296	1339,2
	40	109,79	1600	12053,8441	4391,6
	50	270,06	2500	72932,4036	13503
∑	150	450,02	5500	87362,8642	19670,6

---

Для наших данных система уравнений имеет вид
5a + 150 · b = 450,02
{
150 · a + 5500 · b = 19670,6

Домножим 1-е уравнение системы на (-30), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.





Откуда b = 6,17 Найдём a:



  

a 

Уравнение линейной регрессии: y 

Экспоненциальная зависимость

	x	lny	x2	lny2	x*lny
	10	1,9988	100	3,9951	19,9877
	20	2,8987	400	8,4023	57,9734
	30	3,7986	900	14,4296	113,9589
	40	4,6986	1600	22,0766	187,9428
	50	5,5986	2500	31,3448	279,9322
∑	150	18,9933	5500	80,2484	659,795

5a + 150 · b = 18,993
{
150 · a + 5500 · b = 659,795

Домножим 1-е уравнение системы на (-30), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.

---

Смотрите также файлы

• Отчет по учебной практике уп 02. 02 Исполнение проектов в материале Специальность 54. 02. 01 Дизайн (по отраслям).docx

• Кафедра Экономика.docx

• Тест для бухгалтера.docx

• Федеральный конституционный закон от 07. 02. 2011 n 1фкз (ред от 06. 03. 2019) "О судах общей юрисдикции в Российской Федерации" (с изм и доп., вступ в силу с 01. 09.docx

• Аттестационный лист характеристика по практике.docx