Автономная некоммерческая организация высшего образования
«МОСКОВСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
|
Кафедра экономики и управления Форма обучения: заочная
|
ВЫПОЛНЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАНИЙПО ДИСЦИПЛИНЕЭКОНОМЕТРИКАГруппа
Пм21Э171вСтудент Вожакова Н.С.МОСКВА 2023
-
Укажите основные этапы эконометрического исследования.
Ответ: Основные этапы эконометрического исследования: - постановка проблемы (используется экономическая теория); - подготовка информации (используется статистика); - формулировка вида моделей количественных показателей экономики и их взаимосвязей (используются экономическая теория и математика); - оценка параметров и анализ качества моделей (используются математика, и, в частности, математическая статистика);-анализ и прогнозы количественных показателей экономики с помощью «удачных», с точки зрения статистических критериев, моделей, экономическое толкование результатов (используются экономическая теория и математика). -
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.
-
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. -
Укажите, по какой формуле вычисляется выборочный коэффициент парной корреляции rxy .
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. -
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: -
действующие долговременно и определяющие основную тенденцию развития явления;
-
действующие периодически - сезонные и циклические колебания;
-
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: -
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
|
|
|
|
|
|
|
Решение:Система нормальных уравнений. 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 видДомножим 1-е уравнение системы на (-30), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.Откуда
Найдём
:Уравнение линейной регрессии:
Экспоненциальная зависимость