Файл: ММ20Э191 Студент В. Ю. Ирбулдин москва 2022 Вопросы Укажите основные этапы эконометрического исследования.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.12.2023
Просмотров: 13
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Автономная некоммерческая организация высшего образования «МОСКОВСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» |
Кафедра экономики и управления Форма обучения: заочная/очно-заочная |
ВЫПОЛНЕНИЕ
ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАНИЙ
ПО ДИСЦИПЛИНЕ
ЭКОНОМЕТРИКА
Группа ММ20Э191
Студент
В.Ю. Ирбулдин
МОСКВА 2022
Вопросы:
1. Укажите основные этапы эконометрического исследования.
Ответ:
a. Спецификация модели — выбор класса моделей, наиболее подходящих для изучения процессов и явлений. Спецификация, в свою очередь, делится на 2 подэтапа: отбор существенных факторов и выбор пита модели.
b. Оценка параметров модели
c. Проверка качества построенной модели.
2. Назовите виды аналитических зависимостей, наиболее часто используются при построении моделей.
Ответ:
Наиболее часто используются следующие виды аналитических зависимостей: линейная, степенная, полулогарифмическая, гиперболическая и экспоненциальная.
a. линейная ,
b. степенная ,
c. полулогарифмическая ,
d. гиперболическая ,
e. экспоненциальная ,
3. Охарактеризуйте функции, которые чаще всего используются для построения уравнения парной регрессии.
Ответ:
Линейная регрессия:
Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным:
полиномы разных степеней
равносторонняя гипербола
Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам:
степенная
показательная
экспоненциальная
4. Укажите, по какой формуле вычисляется выборочный коэффициент парной корреляции rxy.
Ответ:
Выборочный парный коэффициент корреляции rxy
где - среднее арифметическое произведения факторной и результативной переменных:
– выборочное среднеквадратическое отклонение результативной переменной у, показывающее, на сколько единиц в среднем отклоняются значения результативной переменной от ее среднего значения –:
– среднее значение из квадратов значений результативной переменной :
5. Объясните сущность метода анализа динамического ряда.
Ответ:
Анализ динамических рядов проводится с целью выявление закономерности изменения изучаемого явления во времени, а также, для прогнозирования (экстраполирование) полученных данных на последующие годы.
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 |
Строим диаграмму рассеяния
Выделяем по виду диаграммы предполагаемые зависимости и линеаризуем их:
1. Сдвинутая обратно пропорциональная:
2. Степенная:
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:
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 |
Получено уравнение регрессии:
-
Вычислить коэффициент корреляции для линейной зависимости. Исходные данные в таблице 4.
Таблица 4. Корреляционный 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 |
Аналогично, строим таблицу:
Значение вел X | | YX | | |
10 | 166,44 | 0,0792 | 100 | 27702,27 |
20 | 55,41 | 0,3642 | 400 | 3070,268 |
30 | 18,44 | 0,8884 | 900 | 340,034 |
40 | 6,14 | 1,6729 | 1600 | 37,7 |
50 | 2,04 | 2,7337 | 2500 | 4,162 |
30 | 49,694 | 734,68 | 1100 | 6230,887 |
Находим средние квадратические отклонения как:
Находим дисперсии: