Автономная некоммерческая организация высшего образования «МОСКОВСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра экономики и управления Форма обучения: заочная

ВЫПОЛНЕНИЕ

ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАНИЙ

ПО ДИСЦИПЛИНЕ

ЭКОНОМЕТРИКА



Группа
Студент


МОСКВА 2023

ЗАДАНИЕ ПО ПРАКТИЧЕСКОЙ РАБОТЕ
Вопросы:

1. 
   Укажите основные этапы эконометрического исследования.
   

Ответ:

1. 
   Постановка проблемы: определение цели и задач исследования, определение зависимых и независимых факторов на основе качественного анализа изучаемых взаимосвязей методами экономической теории;
   
2. 
   Сбор данных;
   
3. 
   Построение эконометрической модели и оценка ее качества и степени соответствия исходным данным;
   
4. 
   Анализ (и прогнозирование) исследуемого явления с помощью построенной модели;
   
5. 
   Интерпретация полученных результатов;
   
6. 
   Использование результатов.
   

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

Ответ:

Наиболее часто используются линейная и степенная функции.

В линейной модели параметры bi при факторах хi характеризуют величину среднего изменения зависимой переменной y с изменением соответствующего фактора хi на единицу, в то время как значения остальных факторов остаются неизмененными.

В степенной модели параметры bj при факторах хi являются коэффициентами эластичности. Они показывают, на сколько процентов в среднем изменяется зависимая переменная y при изменении соответствующего фактора хi на 1 % в условиях неизменности действия других факторов. Этот вид уравнения регрессии получил наибольшее распространение в производственных функциях, в исследованиях спроса и потребления.

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.
   
7. 
   
   

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
4	126,19	54,92	33,77	23,91	18,29

Строим диаграмму рассеяния


Выделяем по виду диаграммы предполагаемые зависимости и линеаризуем их:

1. Сдвинутая обратно пропорциональная:











2. Степенная:

1. 
   Рассчитываем коэффициенты методом МНК линейного уравнения регрессии , для чего строим вспомогательную таблицу, в последней строке приведено среднее значение столбца:
   

---

Значение вел X		UX
10	0,0079	0,0792	100
20	0,0182	0,3642	400
30	0,0296	0,8884	900
40	0,0418	1,6729	1600
50	0,0547	2,7337	2500
30	0,0304	1,1477	1100

Получено уравнение регрессии:

2. 
   Рассчитываем коэффициенты методом МНК линейного уравнения регрессии , для чего строим вспомогательную таблицу, в последней строке приведено среднее значение столбца:
   

		UV
2,303	4,838	11,139	5,302
2,996	4,006	12,001	8,974
3,401	3,520	11,971	11,568
3,689	3,174	11,710	13,608
3,912	2,906	11,370	15,304
3,260	3,689	11,638	10,951

---

Смотрите также файлы

• Организация регистрации документов на предприятии оглавление.docx

• Задача Дт 62 Кт 901 20 000 000 руб сумма выручки от реализации продукции.docx

• 25. 05. 23жыл Таырыбы Microsoft Accesте батырмалармен жмыс. 1тапсырма.docx

• Газовое пожаротушение.docx

• Соответствовать содержанию тематического планирования по предмету История или Обществознание для 69 классов.docx