Полулогарифмическая парная регрессия
Главная → Экономика и управление → Эконометрика
Дисциплина | Эконометрика |
ВУЗ | ФУ |
Цена | 300.00 |
Содержание
Задание 1. Парная регрессия. 1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи. 2. Рассчитайте параметры уравнений, объясните их смысл: 2.1. Линейной парной регрессии y = a + bx; 2.2. Равносторонней гиперболы y = a + b/x 2.3. Полулогарифмической парной регрессии y = a + blnx 2.4. Показательной парной регрессии y = abx 2.5. Степенной парной регрессии y = axb 2.6. Параболической регрессии y = a + bx + cx2 3. Оцените качество каждой модели, для этого: 3.1. Рассчитайте коэффициент детерминации R2. 3.2. Проверьте статистическую значимость результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера (уровень значимости a = 0.05). 3.3. Рассчитайте среднюю ошибку аппроксимации А. 3.4. Рассчитайте средний коэффициент эластичности. 3.5. Сделайте выводы. 4. По значениям характеристик каждого уравнения выберите лучшее уравнение и дайте обоснование. 5. С помощью лучшего уравнения регрессии выполните прогноз, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от своего среднего уровня. 6. Для линейного уравнения парной регрессии определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости а = 0.05. Завод;Численность занятых, х (чел.);Объем производства, y (тыс. ед.) Задание 2. I Отбор факторов. Выберите наиболее информативные факторы с помощью: 1) парных коэффициентов корреляции 2) частных коэффициентов корреляции 3) частного критерия Фишера Fx 4) t-критерия Стьюдента 5) Устраните мультиколлинеарность факторов. II Выбор наилучшей модели. 1) Постройте уравнение линейной регрессии в естественной и стандартизированной форме со статистически значимыми факторами. Оцените качество построенной модели. 2) Постройте уравнение нелинейной регрессии (степенной и показательной) со статистически значимыми факторами. Оцените качество построенных моделей. 3) Выберите лучшую модель. III Проверка предпосылок МНК. 1. Постройте график зависимости остатков уравнения линейной множественной регрессии e (полученного в пункте II) От факторов xj. Проверить случайный характер остатков. 2. Найти математическое ожидание остатков. 3. Используя метод Гольдфельда-Квандта проверить остатки на гетероскедастичность. 4. Проверить автокорреляции остатков. IV Прогнозирование. Рассчитайте прогнозное значение результативного признака y, если прогнозные значения факторов увеличатся на 10% от своего среднего значения. Имеются данные о деятельности крупнейших компаний США в 2000 г. y – чистый доход, млрд. долл. x1 – оборот капитала, млрд. долл. x2 – использованный капитал, млрд. долл. x3 – численность служащих, тыс.чел.. x4 – рыночная капитализация компании, млрд. долл. x5 – среднегодовая стоимость основных фондов, млрд. долл. x6 – валовой доход, млрд. долл.
Экономико-математические методы и модели
Статистика производительности и оплаты труда
Управление финансами в российских холдинговых компаниях
Зарубежный опыт управления персоналом на примере Японии и практика его применения в России
Зарубежный опыт управления персоналом на примере США и практика его применения в России
Статистика производительности и оплаты труда
Управление финансами в российских холдинговых компаниях
Зарубежный опыт управления персоналом на примере Японии и практика его применения в России
Зарубежный опыт управления персоналом на примере США и практика его применения в России