Всё сдал! - помощь студентам онлайн Всё сдал! - помощь студентам онлайн

Реальная база готовых
студенческих работ

Узнайте стоимость индивидуальной работы!

Вы нашли то, что искали?

Вы нашли то, что искали?

Да, спасибо!

0%

Нет, пока не нашел

0%

Узнайте стоимость индивидуальной работы

это быстро и бесплатно

Получите скидку

Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!


Показатели эконометрики

Тип Реферат
Предмет Математика
Просмотров
590
Размер файла
76 б
Поделиться

Ознакомительный фрагмент работы:

Показатели эконометрики

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Факультет: экономический

Кафедра: статистики и информационных систем в экономике

Специальность: бухгалтерский учет, анализ и аудит

Форма обучения: заочная

Курс, группа: III, 4

Контрольная работа

Эконометрика

Уфа 2009


Введение

Эконометрика – наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов..

Этапами эконометрических исследований являются:

- постановка проблемы;

- получение данных, анализ их качества;

- спецификация модели;

- оценка параметров;

- интерпретация результатов.

Эконометрическое исследование включает решение следующих проблем:

- качественный анализ связей экономических переменных – выделение зависимых и независимых переменных;

- подбор данных;

- спецификация формы связи между у и х;

- оценка параметров модели;

- проверка ряда гипотез о свойствах распределения вероятностей для случайной компоненты;

- анализ мультиколлинеарности объясняющих переменных, оценка ее статистической значимости, выявление переменных, ответственных за мультиколлинеарность;

- введение фиктивных переменных;

- выявление автокорреляции, лагов;

- выявление тренда, циклической и случайной компонент;

- проверка остатков на гетероскедатичность;

- и др.

Целью данной контрольной работы является приобретение умения построения эконометрических моделей, принятие решений о спецификации и идентификации моделей, выбор метода оценки параметров модели, интерпретация результатов, получение прогнозных оценок.

Задачей данной работы является решение поставленных вопросов с помощью эконометрических методов. Данная работа позволит приобрести навыки использования различных эконометрических методов.


Задача 1

По данным, представленным в таблице выполнить следующие расчеты:

1. рассчитать параметры парной линейной регрессии.

2. оценить тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации

3. оценить с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений.

4. оценить статистическую зависимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдентов

5. рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 20% от его среднего уровня значимости α = 0,05

Решение.

Рассчитаем параметры парной линейной регрессии. Для этого выберем модель уравнения, построим уравнение тренда.

Для рассмотрения зависимости урожайности от дозы внесенных удобрений используем уравнение прямой:

y = a + bx

где х – независимый признак, доза внесенных удобрений

у – урожайность,

a, b – параметры уравнения регрессии.

Для расчетов параметров уравнения составим систему уравнений

na + b∑х = ∑у

a∑х + b∑х2 = ∑ух

где n – число наблюдений, n=25

25а +86,5 b = 256,9

86,5a + 844,941b = 995,969

Параметры а и b можно определить по формулам

и a = y - bx

b = (39,839 – 3,46∙10,276)/ (33,798-3,462) = 0,1960

а = 10,276 – 0,196∙3,46 = 9,598

ỹ = 9,598 + 0,196х

Коэффициент регрессии b= 0,196 ц/га показывает, насколько в среднем повысится урожайность при увеличении дозы внесения удобрений на 1 кг.

Средняя ошибка аппроксимации

= 1/25 ∙494,486 = 19,780%

Ошибка аппроксимации 19,78 % > 12% – модель ненадежна и статистически незначима.

Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

Тесноту связи показывает коэффициент корреляции:


δx- показывает, что в среднем фактор Х меняется в пределах

, 3,46 ± 4,672

δу - показывает, что в среднем фактор Y меняется в пределах

, 10,276 ± 2,289

rxy = 0,401, 0,3≤0,401≤0,5 – связь слабая

Коэффициент детерминации R = rxy2 ∙100% = 0,4012∙100% = 16,08.

yзависит от выбранного x на 16,08%, на оставшиеся 100-16,08% y зависит от других факторов.

Оценим статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

Приα = 0,05, κ1 = n-1, κ2 = n-2 =25-2 =23

Fтабл.= 2,00, FФиш. = 4,414 > Fтабл. = 2,00 – модель значима и надежна

Рассчитаем прогнозное значение результата с вероятностью 0,95% при повышении дозы внесения удобрений от своего среднего уровня и определим доверительный интервал прогноза.

Найдем точечный прогноз для хпрогноз = 1,2∙х , хр = 1,2 ∙3,46 = 4,152

ỹ = a+bx, ỹр = 9,598 + 0,196∙ хр = 9,598 + 0,196∙4,152 = 10,412


Найдем среднюю ошибку прогнозного значения

Fтабл. Стьюдента для α = 0,05, df = n-2 = 25-2 = 23

tтабл.=2,0687,

ур = tтабл∙станд.ошибка = 2,0687∙2,188 = 4,526

Доверительный интервал прогноза по урожайности

γур = yp± ∆ур = 10,412 ± 4,526, от 5,886 до 14,938


Таблица 1. Исходные данные для задачи 1

Внесено мин.удобрений, ц

Урожайность,

ц/га

Х2у∙хУ2Урожайность расчетная,Ỹ(Y-Ỹ)(Y-Ỹ)/100(Y-Ỹ)2(Х-¯Х)2
113,99,4193,21130,6688,3612,322-2,92231,0858,538108,994
28,81577,4413222511,3233,677100,24513,5228,516
348,21632,867,2410,382-2,18226,6104,7610,292
40,018,20,00010,08267,249,6-1,417,0731,9611,903
54,213,717,6457,54187,6910,4213,27923,93410,7520,548
60,79,20,496,4484,649,735-0,5355,8150,2867,618
76,712,444,8983,08153,7610,9111,48912,0082,21710,498
815,914252,81222,619612,7141,2869,1861,654154,754
91,98,63,6116,3473,969,97-1,3715,9301,8772,434
101,914,73,6127,93216,099,974,7332,17722,3732,434
110,016,30,00010,06339,699,6-3,352,38110,8911,903
120,018,50,00010,08572,259,6-1,112,9411,2111,903
130,018,80,00010,08877,449,6-0,89,0910,6411,903
141,210,91,4413,08118,819,8331,0679,7891,1385,108
150,019,20,00010,09284,649,6-0,44,3480,1611,903
160,0113,40,00010,134179,569,63,828,35814,4411,903
173,710,813,6939,69116,6410,3230,4774,4170,2880,058
180,017,90,00010,07962,419,6-1,721,5192,8911,903
190,019,10,00010,09182,819,6-0,55,4950,2511,903
201,69,22,5614,7284,649,912-0,7127,7390,5073,460
212,510,36,2525,75106,0910,0880,2122,0580,0450,922
220,0111,10,00010,111123,219,61,513,5142,2511,903
236,39,539,6959,8590,2510,833-1,33314,0321,7778,066
240,018,40,00010,08470,569,6-1,214,2861,4411,903
2513,110,1171,61132,31102,0112,166-2,06620,4554,26892,930
Итого 86,5256,9844,941995,9692770,99256,9030,003494,486110,071545,662
Среднее значение3,4610,27633,79839,839110,8421,826

Задача 2

По данным представленным в таблице 3 изучается зависимость бонитировочного балла (У) от трех факторов.

С помощью ППП MSExcel:

1. Построить матрицу парных коэффициентов корреляции. Установить, какие факторы мультиколлинеарны.

2. Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов.

3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

4. Отобрать информативные факторы. Построить уравнение регрессии со статитически значимыми факторами.

5. Оценить полученные результаты, выводы оформить в аналитической записке.

В ППП MSExcel построим матрицу парных коэффициентов корреляции (сделать вставку из ексель зад.2).

По данным матрицы, определим мультиколлинеарность факторов, когда более чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью. Из полученной матрицы видно, что зависимости между тремя данными факторами нет. Так rx2x1= -0,0732, rx3x1= 0,0427, rx3x2= -0,0886. Из всех трех факторов наиболее тесно связан с результатом фактор Х1 – доза внесения удобрения на посевную площадь, ryx1= 0,4004, затем фактор Х2 – коэффициент износа основных средств, , ryx2= 0,3858 и очень слабая зависимость от 3-го фактора Х3 , ryx3= 0,0264.

Построим уравнение множественной регрессии с полным набором факторов. Так как факторы не коррелируют между собой, то для включающего три объекта переменных уравнение множественной регрессии выглядит следующим образом:


y = a + b1∙x1 + b2∙x2 + b3∙x3+ ξ

С помощью ППП MSExcel найдем значения а и b:

b = 13,9661, а1 = 0,1837, а2= - 0,0917, а3 = 0,0022

Итак, уравнение множественной регрессии с полным набором факторов будет следующим:

y = 13,9661 + 0,1837х1 - 0,0917x2 + 0,0022x3

Оценим статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Значимость уравнения множественной регрессии оценивается с помощью F-критерия Фишера:

где R2 – коэффициент множественной регрессии,

m – число параметров при переменных х,

n – число наблюдений.

R= 0,5369

Fтаб= при 5%-ном уровне значимости для числа степеней свободы 1 и 21 равно 4,32.

Fфакт < Fтаб – модель незначима и ненадежна.

Для того чтобы модель была надежна уберем из нее фактор х3, так как он меньше всего коррелирует с у. Получим уравнение:

y = 14,1136 + 0,1837х1 - 0,0917x2

Значимость уравнения множественной регрессии по F-критерию составляет Fфакт = 4,45. Так как Fфакт = 4,45 > Fтаб = 4,35, то модель значима и надежна.

Итак, составив уравнение множественной регрессии и включив в него три фактора, определила, что с помощью F-критерия Фишера полученная модель незначима и ненадежна. Затем исключила из модели наиболее незначимый признак X3, так как он имеет наименьший коэффициент корреляции с результативным показателем. По полученному уравнению регрессии видно, что средняя урожайность составляет 14,1136 ц/га увеличится на 0,1837 ц/га при повышении дозы внесения удобрения на 1 ц, и уменьшится на 0,0917 ц/га при повышении коэффициента износа основных средств на 1 единицу.

Задача 3

По учебнику задача №37

1.Найти коэффициенты автокорреляции разного порядка и выберите величину лага.

2.Построить авторегрессионную функцию.

3. Рассчитать прогнозные значения на три года вперед.

В таблице 4 приводятся сведения об уровне среднегодовых цен на говядину из США на рынках Нью-Йорка, амер.центы за фунт.

Данная задача относится к типу задач на моделирование временных рядов. Временной ряд – это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием большого числа факторов, которые условно можно разделить на три группы:

- факторы, формирующие тенденцию ряда;

- факторы, формирующие циклические колебания ряда;

- случайные факторы.

Нанесем значения нашей задачи на график (рисунок 1).

Из структуры графика видно, что основной компонентой временного ряда является возрастающая компонента.

Найдем коэффициенты автокорреляции разного порядка и выберем величину лага.

Расчет коэффициента автокорреляции первого порядка для временного ряда расходов на конечное потребление

tytYt-1yt-y1Yt-1-y2 (yt-y1)( Yt-1-y2)(Yt-1-y1)2(Yt-1-y2)2
141------
24241-36,07-35,411277,241301,041253,87
34942-29,07-34,411000,29845,061184,05
46449-14,07-27,41385,66197,9751,31
55364-25,07-12,41311,12628,5154
64453-34,07-23,41797,581160,76548,03
75244-26,07-32,41844,93679,61050,41
85152-27,07-24,41660,78732,8595,85
97151-7,07-25,41179,6550645,67
10927113,93-5,41-75,36194,0429,27
1187928,9315,59139,2279,75243,05
1286877,9310,5983,9862,89112,15
13998620,939,59200,72438,0691,97
14969917,9322,59359,86321,48510,31
15979618,9319,59370,84358,34383,77
16899710,9320,59225,05119,46423,95
177789-1,0712,59-13,471,14383,77
1881772,930,591,738,580,35
1982813,934,5918,0415,4421,07
2087828,935,5949,9279,7431,25
21948715,9310,59168,7253,76112,15
22909411,9317,59209,85142,32309,41
23909011,9313,59162,13142,32184,69
24939014,9313,59202,9222,9184,69
25879315,9316,59264,28253,76275,23
2684875,9310,5962,835,16112,15
2785846,937,5952,648,0257,61
2886857,938,5968,1262,8873,79
214920639,2511,028016,658435,79723,82

y1 = ∑ уt / (n-1) =

(42+49+64+53+44+52+51+71+92+87+86+99+96+97+89+77+81+82+87+9

4+90+90+93+87+84+85+86)/27= 2149/27 = 78,07

у2 = ∑ уt-1 / (n-1) =

(41+42+49+64+53+44+52+51+71+92+87+86+99+96+97+89+77+81+82+8

7+94+90+90+93+87+84+85)/27 = 2063/27 = 76,41

r1= 8016.65/ √(8435,7 х 9723,82) = 0,8951


Таблица Расчет коэффициента автокорреляции второго порядка для временного ряда расходов на конечное потребление

tytYt-2yt-y2Yt-2-y2 (yt-y2)( Yt-2-y2)(Yt-2-y2)2(Yt-2-y2)2
141------
242------
34941-33,65-35,081180,441132,321230.60
46442-18,65-34,08635,6347,821161.45
55349-29,65-27,08802,92879,12733.33
64464-38,65-12,08466,891493,82145,93
75253-30,65-23,08707,4939,42532,69
85144-31,65-32,081015,331001,721029,13
97152-11,65-24,08280,53135,72579,85
1092519,35-25,08-234,587,42629,01
1187714,35-5,08-22,118,9225,81
1286923,3515,9253,3311,22253,45
13998716,3510,92178,54267,32119,25
14968613,359,92132,43178,2298,41
15979914,3522,92328,9205,92525,33
1689966,3519,92126,540,32396,81
177797-5,6520,92-118,231,92437,65
188189-1,6512,92-21,322,72166,93
198277-0,650,92-0,60,42085
2087814,354,9221,418,9224,21
21948211,355,9267,2128,8235,05
2290877,3510,9280,2654,02119,25
2390947,3517,92131,7154,02321,13
24939010,3513,92144,07107,12193,77
2587904,3513,9260,5518,92193,77
2684931,3516,9222,841,82286,29
2785872,3510,9225,665,52119,25
2886843,357,9226,5311,2262,73
214919786092,317174,729422,38

y1 = ∑ уt / (n-1) =

(42+49+64+53+44+52+51+71+92+87+86+99+96+97+89+77+81+82+87+9

4+90+90+93+87+84+85+86)/27= 2149/26 = 82,65

у2 = ∑ уt-1 / (n-1) =

(41+42+49+64+53+44+52+51+71+92+87+86+99+96+97+89+77+81+82+8

7+94+90+90+93+87+84)/27 = 1978/26 = 76,08

r2 = 6092,31/√ (7174,72 х 9422,38) = 0,7410

Итак, коэффициент корреляции первого порядка r1 = 0,8961

коэффициент корреляции второго порядка r2 = 0,7550

Автоматически в ППП Exel рассчитаем коэффициент корреляции третьего порядка r3 = 0,6546, и коэффициент корреляции четвертого порядка r4 = 0,5461

Как видно из полученных данных, наиболее тесная зависимость между среднегодовыми ценами на говядину в США и текущим или предшествующими годами происходит при сдвиге ряда данных на 1 год ( или 1 лаг) r1 = 0,8951.

Рассчитав коэффициенты автокорреляции 1, 2, 3, 4-го порядков получили автокорреляционную функцию этого ряда. Анализ значений автокорреляционной функции позволяет сделать выводы о наличии в изучаемом временном ряде тенденции.

Для того, чтобы рассчитать прогноз цен на три года вперед, составим уравнение тренда для временного ряда показателей среднегодовых цен на говядину.

У = а + bt,

Где У – выравненное значение среднегодовой цены,

b, t- неизвестные параметры,

а – начальный уровень временного ряда в момент времени t=0.

b – ежегодный прирост (снижение) цены на говядину,

t – значение дат.

Для определения неизвестных параметров a и b в соответствии с требованием способа наименьших квадратов необходимо решить систему нормальных уравнений:


na + bt = ∑Y

at + bt2 = ∑Yxt

Для упрощения системы воспользуемся способом отсчета от условного начала.

Поскольку t = 0, система уравнений примет вид:

na = ∑Y

bt2 = ∑Yxt,

,

a=(41+42+49+64+53+44+52+51+71+92+87+86+99+96+97+89+77+81+82

+87+94+90+90+93+87+84+85+86) / 28 = 76,75

b = 12920/ 1638 = 7,8877

y = 76,75 + 7,89t

Т.е. уравнение линейного тренда имеет вид y = 76,75 + 7,89t. Это означает, что средняя фактическая и выровненная цена, отнесенная к середине периода, т.е. к 1983 г. равна 76,75 амер.центов за фунт, а среднегодовой прирост цены составляет 7,89 центов за фунт.

Таблица 3. Расчет параметров уравнения тренда

года

ГодыСреднегодовая цена на говядину, У

Условное обозначение периодов,

T

t2Y x t
1197041-13169533
2197142-12144504
3197249-11121539
4197364-10100640
5197453-981477
6197544-864352
7197652-749364
8197751-636306
9197871-525355
10197992-416368
11198087-39261
12198186-24172
13198299-1199
14198396000
151984971197
1619858924178
1719867739231
18198781416324
19198882525410
20198987636522
21199094749658
22199190864720
23199290981810
2419939310100930
2519948711121957
26199584121441008
27199685131691105
Итого 20630163812920

По полученному уравнению (функции) можно составить прогнозные оценки: точечные прогнозы и доверительные интервалы прогноза.

Номер прогнозируемого периода будем отсчитывать от 1983 года, когда t=0, тогда t1999 = 16 (1999г.), тогда точечный прогноз удоя молока на 1 гол. на 2000 год составит

У31 = 76,75 + 7,89 х 16 = 202,99

Таким образом, по уравнению тренда стоимость 1 фунта говядины в 1999 г. составила 202,99 американских центов.


Библиографический список

1. Эконометрика/ Под ред. И.И. Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с.

2. Практикум по эконометрике/ Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 192 с.

3. Общая теория статистики/ Под ред. И.И. Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2001. – 480 с.

4. Бакирова Р.Р. Эконометрика. Методические указания по выполнению контрольных работ, - БГАУ, 2007. – 7 с.


Нет нужной работы в каталоге?

Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.

Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов

Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит

Бесплатные доработки и консультации

Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки

Гарантируем возврат

Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа

Техподдержка 7 дней в неделю

Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему

Строгий отбор экспертов

К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»

1 000 +
Новых работ ежедневно
computer

Требуются доработки?
Они включены в стоимость работы

Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован

avatar
Математика
История
Экономика
icon
146620
рейтинг
icon
3115
работ сдано
icon
1345
отзывов
avatar
Математика
Физика
История
icon
142254
рейтинг
icon
5881
работ сдано
icon
2654
отзывов
avatar
Химия
Экономика
Биология
icon
95082
рейтинг
icon
2031
работ сдано
icon
1273
отзывов
avatar
Высшая математика
Информатика
Геодезия
icon
62710
рейтинг
icon
1046
работ сдано
icon
598
отзывов
Отзывы студентов о нашей работе
53 965 оценок star star star star star
среднее 4.9 из 5
МИФИ
Галина, благодарю Вас за оказанную работу! Выполнили очень качественно, без замечаний, про...
star star star star star
УГГУ
Работа выполнена на высшем уровне и очень оперативно! Очень приятно, большое спасибо!
star star star star star
РУТ (МИИТ)
Оперативно, доброжелательно, профессионально! Анечка просто молодец! Спасибо, Вы нас спасл...
star star star star star

Последние размещённые задания

Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн

Помщь

Онлайн-помощь, детали машин

Срок сдачи к 22 июля

8 минут назад

Решить 3 задачи. Пример решения в файле

Решение задач, Теория горения и взрыва

Срок сдачи к 21 июля

9 минут назад

Вузовский вступительный тест

Решение задач, Основы Прикладной Информатики

Срок сдачи к 23 июля

11 минут назад

Вузовский вступительный тест

Решение задач, Русский Язык

Срок сдачи к 23 июля

11 минут назад

Компания озон как объект исследования

Отчет по практике, Бухгалтерский учет

Срок сдачи к 26 июля

11 минут назад

Ну проверьте пожалуйста по условиям из файла

Отчет по практике, Менеджмент

Срок сдачи к 25 июля

11 минут назад

Сделать отчет и дневник по практике

Отчет по практике, Дневник практики+отчет по практике (студент программист в мед колледже на ознакомительной практике),

Срок сдачи к 21 июля

11 минут назад

Подготовить отчет по НИР

Отчет по практике, Научно-исследовательская практика

Срок сдачи к 18 авг.

11 минут назад

Железобетонные и каменные конструкции

Курсовая, Железобетонные и каменные конструкции

Срок сдачи к 15 сент.

11 минут назад

экзамен решить

Онлайн-помощь, техническая механика

Срок сдачи к 23 июля

11 минут назад

Онлайн помощь срочно сейчас на экзамене

Онлайн-помощь, Техническая физика, физика

Срок сдачи к 20 июля

11 минут назад

написать статью по теме

Статья, Психология и педагогика

Срок сдачи к 31 июля

11 минут назад

Нефтянка

Тест дистанционно, Нефтянка, нефтегазовое дело

Срок сдачи к 22 июля

11 минут назад

тпранспортный процесс и производительность подвижного состава

Курсовая, моделирование транспортных процессор и систем

Срок сдачи к 19 авг.

11 минут назад

Тестирование по русскому языку ЕГЭ

Онлайн-помощь, Русский язык

Срок сдачи к 21 июля

11 минут назад

№1, исследование диодов

Решение задач, ФОЭ, физика, энергетика

Срок сдачи к 24 июля

11 минут назад
planes planes
Закажи индивидуальную работу за 1 минуту!

Размещенные на сайт контрольные, курсовые и иные категории работ (далее — Работы) и их содержимое предназначены исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права в отношении Работ и их содержимого принадлежат их законным правообладателям. Любое их использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие в связи с использованием Работ и их содержимого.

«Всё сдал!» — безопасный онлайн-сервис с проверенными экспертами

Используя «Свежую базу РГСР», вы принимаете пользовательское соглашение
и политику обработки персональных данных
Сайт работает по московскому времени:

Вход
Регистрация или
Не нашли, что искали?

Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!

Файлы (при наличии)

    это быстро и бесплатно