Нужна готовая работа? пришлите ссылку на страницу в WhatsApp 79264944574 или Telegram

Артикул: RW1600032682
Стоимость готовой работы: 100 рублей*
  • Контрольная работа по Эконометрике Вариант 14

    09.01.17 в 13:37

    ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

    По исходным данным, приведенным в таблице, используя аналитическую форму метода наименьших квадратов требуется:

    Таблица 1 – Исходные данные

    Субъекты РФ

    Численность безработных

     (тыс. чел.)

    Годовой фонд заработной платы занятых в экономике региона

    (млрд. руб.)

    Численность мигрантов за год (тыс. чел.)

    y

    x1

    х2

    Белгородская обл.

    48,3

    38,30

    11,09

    Брянская обл.

    65,3

    28,74

    -0,14

    Владимирская обл.

    80,5

    30,93

    2,69

    Воронежская обл.

    107,6

    58,81

    2,67

    Ивановская обл.

    33,1

    18,11

    1,20

    Калужская обл.

    33,1

    21,58

    0,96

    Костромская обл.

    22,8

    17,00

    0,31

    Курская обл.

    65,0

    28,84

    -1,29

    Липецкая обл.

    39,8

    33,26

    5,05

    Орловская обл.

    34,3

    20,45

    1,51

    Рязанская обл.

    66,7

    27,89

    -0,38

    Смоленская обл.

    55,1

    29,99

    -1,44

    Тамбовская обл.

    67,4

    29,98

    -2,62

    Тверская обл.

    60,4

    30,39

    -0,31

    Тульская обл.

    43,4

    41,08

    -1,87

    Ярославская обл.

    52,0

    41,81

    1,53

    1. рассчитать парные коэффициенты корреляции, составить матрицу парных коэффициентов корреляции факторов (ryx1, ryx2, rx1x2);
    2. оценить значимость коэффициентов корреляции (tr);
    3. определить бета-коэффициенты (βi);
    4. рассчитать коэффициенты регрессии для построения классической модели множественной регрессии (bi), а также параметр а;
    5. вычислить средние коэффициенты эластичности (Эyxi);
    6. рассчитать частные коэффициенты корреляции, оценить их значимость (ryx1.x2, ryx2.x1, rx1x2.y);
    7. определить множественный индекс корреляции и индекс детерминации Ryx1x2, R2yx1x2;
    8. вычислить дисперсионное отношение Фишера (общий и частный критерии Fфакт, Fx1, Fx2);
    9. оценить стандартные ошибки коэффициентов регрессии (статистическую значимость коэффициентов с уровнем значимости 0,05  tbi);
    10.  линейную модель регрессии только со значимыми факторами (на основании выводов, сделанных в п.п. 1, 2, 8). Дать экономическую интерпретацию коэффициентов модели. Оценить качество построенной модели (индексы корреляции и детерминации, F-критерий Фишера, средняя относительная ошибка аппроксимации);
    11.  графически: фактические и модельные значения (для однофакторной модели).

    Построить также уравнение регрессии, используя «Пакет анализа» табличного процессора Excel, и полученные результаты сравнить с расчетами по методу наименьших квадратов.


    Нужна готовая работа? пришлите ссылку на страницу в WhatsApp 79264944574 или Telegram