Контрольная работа №2 по эконометрике вариант 9

29.10.16 в 09:33

10. Множественная регрессия

1. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:

а) на основе визуального анализа матрицы коэффициентов парной корреляции;

б) с помощью пошагового отбора методом исключения.

2. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме с

выбранными факторами. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.

3. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, β- и Δ-коэффициентов.

10. Множественная регрессия

1. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:

а) на основе визуального анализа матрицы коэффициентов парной корреляции;

б) с помощью пошагового отбора методом исключения.

а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных (тест на выявление мультиколлинеарности Фаррара–Глоубера);

Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда

В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(t) (млн руб.) на кредитные ресурсы финансовой компании. Временный ряд Y(t) этого показателя (повариантно) приведен ниже.

Требуется:

1) проверить наличие аномальных наблюдений;

2) построить линейную модель Y(t) a0 a1t, параметры которой оценить МНК (Y(t)— расчетные, смоделированные значения временного ряда);

3) оценить адекватность построенных моделей, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S критерия взять табулированные границы 2,7–3,7);

4) оценить точность моделей на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации;

5) Осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный

интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р = 80%).

6) Построить адаптивную модель Брауна 0 1 Y(t) = a + a k) с параметром сглаживания α= 0,4 и α= 0,7; выбрать лучшее значение параметра сглаживания α.

8) Фактические значения показателя, результаты моделирования по двум

моделям ( 0 1 Y(t) = a + a t) и лучшей модели Брауна) и прогнозирования представить графически. Основные промежуточные результаты вычислений представить в таблицах (при использовании компьютера представить соответствующие листинги с комментариями).