девушка модель множественной регрессии контрольная работа

вебкам ижевск

Готовое резюме. Карьерная консультация. Статистика по вакансии. Автоподнятие резюме.

Девушка модель множественной регрессии контрольная работа евгения ткаченко модель

Девушка модель множественной регрессии контрольная работа

Включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов связано прежде всего с представлением исследователя Эконометрика Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии Вопрос о спецификации модели включает в себя две задачи: отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии. В данном пособии рассматривается линейная множественная регрессия, поэтому остановимся на задаче отбора факторов. Отбор факторов обычно осуществляется в два этапа: 1 отбор факторов на основе теоретического Построение нелинейной парной регрессии 2.

Построение нелинейной парной регрессии Цель работы. Используя табличный процессор Excel, построить линейную и нелинейную парные регрессии и выбрать наилучшее по величине приведенного коэффициента детерминации эмпирическое уравнение регрессии. Исходные данные. В таблице приведены Построение регрессионных эконометрических моделей с примерами в Excel Построение линейной множественной регрессии в Excel Табличный процессор Excel содержит модуль Анализ данных.

Этот модуль позволяет выполнить статистический анализ выборочных данных построение гистограмм, вычисление числовых характеристик и т. Режим работы Регрессия этого модуля осуществляет вычисление коэффициентов множественной Построение линейной множественной регрессии Цель работы.

Используя табличный процессор Excel, построить линейную множественную регрессию, описывающую зависимость себестоимости одной тонны литья зависимая переменная Y в тыс. Построение линейной множественной регрессии с фиктивными переменными Цель работы. В таблице приведены данные, характеризующие зависимость доходами Y в условных единицах и двумя фиктивными переменными, определяемыми как: ГО, если женщина; [1, если мужчина. Необходимо построить эмпирическое уравнение регрессии Построение наилучшей линейной множественной регрессии В таблице приведены данные о потреблении некоторого продукта У в условных единицах в зависимости от: уровня урбанизации доли городского населения - переменная Xt; относительного образовательного уровня - переменная Х2; относительного заработка - переменная Х3 для девяти географических Матрицу парных коэффициентов корреляции переменных можно рассчитать, используя инструмент анализа данных Корреляция.

Из матрицы можно заметить, что факторы и , и мультиколлинеарны, так как коэффициенты корреляции превышают 0, Таким образом, можно сказать, что они дублируют друг друга. При отборе факторов в модель предпочтение отдается фактору, который при достаточно тесной связи с результатом имеет наименьшую тесноту связи с другими факторами.

В нашем примере получаем, информативными факторами являются: и. Стандартизованные коэффициенты регрессии показывают, на сколько сигм изменится в среднем результативный признак, если соответствующий фактор изменится на 1 сигму при неизменном среднем уровне других факторов. В нашем случае, при увеличении использования капитала на 1 сигму чистый доход увеличится на 0,34 сигм, при условии, что численность служащих остаются на прежнем уровне. Аналогично вывод для. Рассчитаем ожидаемое прогнозное значение чистого дохода как точечный прогноз путем подстановки в уравнение регрессии прогнозные значения факторов:.

Таким образом, при прогнозных значениях использованного капитала 22 млдр. Доверительный интервал прогноза имеет следующий вид: где - средняя ошибка прогнозируемого значения ; - вектор-столбец прогнозных значений факторов; - стандартная ошибка. При проведение регрессионного анализа коэффициенты при х1 х2,х3,х4,х5 показали, что с увеличением оборотного капитала на 1 млрд.

При сравнительной оценке силы связи факторов с результатом по значениям средних коэффициентов эластичности можно сделать вывод о больном сильном влиянии на рез-т у признаков факторов х4 0, и х5 0, ,чем признаков факторов х1, х2, х3. Оценка значимости уравнения линейной регрессии и показатель тесноты связи полученные с помощью F-критерия Фишера-Снедекора равна 12, Полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов, то есть подтверждается значимость всего уравнения и показателя тесноты связи.

При оценке стат. Средняя ошибка аппроксимации рассчитанная по формуле средней арифметической простой равна 27,16, и сл-но построенная модель является удовлетворительной фактические значения результативного признака отличаются от теор. При расчете матрицы парных коэффициентов корреляции коэфф. Построенное уравнение множественной регрессии с информативными факторами в нашем случае х2 и х3 , а также его параметры статистически значимы.

При построении модели в стандартизованном масштабе коэффициенты регрессии показали,что при увеличении использования капитала на 1 сигму чистый доход увеличится на 0,34 сигм, при условии, что численность служащих остаются на прежнем уровне. Ожидаемое прогнозное значение чистого дохода равно 7, при значениях использованного капитала в 21,92 млрд. И численности служащих ,12 тыс.

Следовательно можно построить модель множественной регрессии, включив эти факторы. Результаты регрессионного анализа представлены в таблице 2. Модель примет вид:. Оно показывает, что при одном и том же объеме использованного капитала и численности служащих, у предприятий руководителями которых являются мужчины, чистый доход больше в среднем на 0, млрд. Следовательно, влияние фактора «пол» оказалось несущественно, и есть основание считать, что модель одна и та же для компаний с руководителями мужчинами и женщинами.

Задание 2. Используя критерий Г. Чоу, выясним, можно ли считать одной и той же линейную регрессию для компаний с руководителями мужчинами и женщинами. По 13 наблюдениям для компаний, руководителями которых являются мужчины, построим уравнение регрессии от факторов х 2 и х 3. Исходные данные представлены в таблице 2. Таблица 2. Построим модель регрессии по 12 предприятиям руководителями, которых являются женщины исходные данные представлены в таблице 2.

Модель регрессии примет вид:. Теоретические значения по уравнению представлены в графе 6 таблицы 2. Табличное значение критерия Фишера составило 3, Так как расчетное значение критерия меньше табличного, то влияние фактора «пол» несущественно, и в качестве оценки регрессионной модели можно рассматривать уравнение регрессии, полученное по объединенной выборке. Задание 1. По 15 наблюдениям для компаний, руководителями которых являются мужчины, построим уравнение регрессии от факторов х 2 и х 3.

Построим модель регрессии по 10 предприятиям руководителями, которых являются женщины исходные данные представлены в таблице 2. Для нахождения остатков можно воспользоваться инструментом анализа данных Регрессия. Порядок действий следующий:. Щелкните по кнопке ОК ;. Входной интервал Y — диапазон, содержащий данные результативного признака;. Метки — флажок, который указывает, содержит ли первая строка названия столбцов или нет;. Константа — ноль — флажок, указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении;.

Остаток - флажок, указывает вывод остатков и теоретические значения результативного признака. Результаты регрессионного и корреляционного анализа, а также вспомогательные характеристики представлены на рисунке 3.

Как видно на рисунке отклонения не лежат внутри полуполосы постоянной ширины, это говорит, о зависимости дисперсионных остатков от величины х 3 и о их непостоянстве, то есть о наличии гетероскедастичности. Так же как видно по рисунку 3. По проведенным расчетам мы получили, что следовательно в ряду остатков обнаружена гетероскедастичность. Значения х i и u i ранжируются упорядочиваются по величинам. Затем определяется коэффициент ранговой корреляции:.

Рассчитаем теоретические значения по уравнению регрессии и найдем остатки. Ранжируем совокупность по возрастанию рисунок 3. Следовательно, если наблюдаемое значение t-статистики превышает табличное, то необходимо отклонить гипотезу о равенстве нулю коэффициента корреляции , а следовательно, и об отсутствии гетероскедастичности. Тест Уайта позволяет оценить количественно зависимость дисперсии ошибок регрессии от значений фактора x , используя квадратичную функцию:.

Уравнение статистически незначимо на уровне значимости. Следовательно, гипотеза об отсутствии гетероскедастичности принимается. Исходное уравнение преобразуем делением правой и левой частей на x 2 :. К нему применим МНК. Полученное уравнение имеет вид:. Получены новые оценки параметров линейного уравнения, в котором смягчена гетероскедастичность.

Ряд определяется как непрерывная последовательность одинаковых знаков. Количество знаков в ряду называется длиной ряда. Следовательно, гипотеза об отсутствии автокорреляции не отклоняется. Для проверки автокорреляции первого порядка необходимо рассчитать критерий Дарбина—Уотсона.

Он определяется так:. Выдвигается гипотеза Н 0 об отсутствии автокорреляции остатков. Оно больше d u следовательно мы не можем отвергнуть гипотезу Н 0 — в ряду остатков отсутствует автокорреляция первого порядка.

Использование данного теста предполагает использование Q- статистики, значение которой определяется по формуле:. Q- статистика имеет - распределение с степенями свободы. Если Q - статистика меньше табличного , то гипотеза об отсутствии автокорреляции принимается. Рассчитаем для нашей задачи Q- статистику. Для этого необходимо определить коэффициенты автокорреляции.

Следовательно нужно определить автокорреляции до шестого порядка.

ЗАРАБОТАТЬ МОДЕЛЬЮ ОНЛАЙН В ШУМИХА

Используя режим Регрессия табличного процессора Excel построить доверительные интервалы для коэффициентов р0,р! Построение наилучшей линейной множественной регрессии Цель работы. Имеются следующие данные о потреблении некоторого продукта У усл. Построение регрессионных эконометрических моделей с примерами в Excel Спецификация модели.

Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии Построение уравнения множественной регрессии начинается с решения вопроса о спецификации модели. Он включает в себя два круга вопросов: отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии. Включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов связано прежде всего с представлением исследователя Эконометрика Расчет параметров линейной множественной регрессии Составляем новую матрицу исходных данных.

Часть 1. Построение линейной множественной регрессии 3. Построение линейной множественной регрессии По статистическим данным см. Номер завода. Как можно обнаружить мультиколлинеарность? Каковы основные методы устранения мультиколлинеарности? Какие значения парных коэффициентов корреляции свидетельствуют о наличии тесной связи независимых переменных?

Какой смысл имеет частный коэффициент корреляции? Каковы основные типы процедур пошагового отбора переменных в регрессионную модель? Действительно ли, что при наличии высокой мультиколлинеарности невозможно оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии при коррелированных переменных? Действительно ли, что при наличии мультиколлинеарности оценки коэффициентов остаются несмещенными, но их t-статистики будут слишком низкими?

На втором этапе занятия преподаватель выполняет постановку основных вопросов отбора факторов с целью улучшения спецификации модели. Преподаватель распределяет студентов в пять групп, выбирает лидера каждой группы продолжительность решения заданий 40 минут. Имеются данные о деятельности 25 предприятий отрасли табл. Студенты под руководством лидера в ходе обсуждения результатов отбора факторов, дают сравнительную оценку силы связи факторов с результатом, проверяют качество модели, концентрируя внимание на следующих вопросах: 1.

Понятие мультиколлинеарности и ее последствия. Обнаружение мультиколлинеарности и способы ее устранения или снижения. Лидер на интерактивном планшете Sympodium ОС Windows предлагает существенные факторы для улучшения качества модели. Имеется выборка из 10 наблюдений за переменными Х1, Х2, Y табл. Задание: установить путём анализа матрицы парных коэффициентов корреляции, имеется ли мультиколлинеарность факторов.

Тема 8. Гетероскедастичность 1 занятие Практическое занятие проводится в интерактивной форме путем анализа конкретных ситуаций кресельный кейс-метод , с использованием интерактивного планшета Sympodium ОС Windows , интерактивного тестирования в программе My Test. Цель: формирование навыков проверки соблюдения предпосылок МНК и умения улучшения спецификации модели и отбор адекватной спецификации модели из возможных вариантов, использования приемов преобразования данных в случае нарушения предпосылок метода наименьших квадратов.

В чем суть гомоскедастичности и гетероскедастичности? Каковы последствия гетероскедастичности? Действительно ли, вследствие гетероскедастичности оценки перестают быть эффективными и состоятельными? Какие критерии могут быть использованы для проверки гипотезы о гомоскедастичности регрессионных остатков? В чем заключается тест Спирмена? Какова схема теста Голдфелда-Квандта? Каково предположение теста Парка? В чем суть метода взвешенных наименьшихквадратов? Какие типы преобразований применяются для устранения гетероскедастичности?

На втором этапе занятия преподаватель выполняет постановку основных вопросов проверки соблюдения предпосылок МНК и улучшения спецификации модели. Преподаватель распределяет студентов в пять групп, выбирает лидера каждой группы продолжительность решения заданий 30 минут. Имеется информация о поступлении доходов в консолидированный бюджет Санкт-Петербурга y млрд.

Известны данные в у. По 30 странам оценивалась регрессия расходов на образование y от валового национального продукта x по следующим данным табл. Для предприятий некоторой отрасли анализируют заработную плату Y сотрудников в зависимости от масштаба количества сотрудников предприятия Х. Наблюдения по 30 случайно отобранным предприятиям представлены следующей таблицей табл. Исследуется зависимость между доходом Х домохозяйства и его расходом Y на продукты питания. Выборочные данные по 40 домохозяйствам представлены ниже табл.

Студенты под руководством лидера в ходе обсуждения выполняют тесты на гетероскедастичность разными способами, концентрируя внимание на следующих вопросах: 1. Гетероскедастичность, ее причины и последствия. Методы обнаружения гетероскедастичности: тест ранговой корреляции Спирмена, тест Глейзера, тест Голдфелда — Квандта.

Коррекция на гетероскедастичность: обобщенный МНК и его различные варианты. Лидер на интерактивном планшете Sympodium ОС Windows анализирует результаты всех тестов и делает выводы о наличии гетероскедастичности. Заданы следующие значения остатков линейной модели табл. Для линейной модели переменной y относительно переменной x получены следующие остатки, соотнесенные xi табл.

Практикум по эконометрике. Тема 9. Автокорреляция 1 занятие Практическое занятие проводится в интерактивной форме путем анализа конкретных ситуаций кресельный кейс-метод , с использованием интерактивного планшета Sympodium ОС Windows , интерактивного тестирования в программе My Test. Что такое автокорреляция случайных отклонений? Каковы основные причины и последствия автокорреляции? Каковы основные методы обнаружения автокорреляции?

Что такое автокорреляционная функция? В чем отличие положительной и отрицательной автокорреляции? Какова основная идея метода рядов при обнаружении автокорреляции? Как проводится тест Дарбина-Уотсона? Как можно найти оценки регрессионных коэффициентов в случае линейной модели с коррелированными остатками?

В чем состоит авторегрессионная схема 1-го порядка? В чем смысл поправки Прайса-Уинстена? Имеются данные об урожайности пшеницы y ц с 1 га и использовании минеральных удобрений x кг на 1 га за 20 лет табл. Имеются данные об объеме импорта y млрд.

По квартальным данным за 9 лет анализируют зависимость между экспортом ЕХ и импортом IM. Имеются следующие статистические данные табл. Используются статистические данные за 25 лет табл. Сравнить его с предыдущим интервалом. Автокорреляция и ее последствия. Обнаружение автокорреляции: тест Дарбина — Уотсона, метод рядов. Авторегрессионная схема 1 — ого порядка. Лидер, применяя уникальное сочетание компьютерных и традиционных методов организации учебной деятельности, на интерактивном планшете Sympodium ОС Windows по результатам всех тестов делает выводы о наличии автокорреляции и предлагает методы ее устранения.

Задание: ответить на вопросы: будет ли иметь место автокорреляция остатков? Что могло послужить причиной автокорреляции? Тема Фиктивные переменные 1 занятие Практическое занятие проводится в интерактивной форме путем анализа конкретных ситуаций кресельный кейс-метод , с использованием интерактивного планшета Sympodium ОС Windows , интерактивного тестирования в программе My Test. Цель: формирование умения получать оценки параметров эконометрической модели с качественными переменными и проверять их качество; проводить отбор факторов с целью улучшения спецификации модели; проводить отбор адекватной модели из возможных вариантов.

Какие статистические данные называют неоднородными? Когда применяются фиктивные переменные? В чем преимущества фиктивных переменных? Как фиктивные переменные включаются в модель регрессии? В чем состоит правило применения фиктивных переменных? Какой смысл имеет дифференциальный свободный член? Какой смысл имеет дифференциальный угловой коэффициент? В чем особенность моделей с переменной структурой?

Какова идея теста Чоу? Как сезонные переменные применяются для устранения сезонного фактора? На втором этапе занятия преподаватель выполняет постановку основных вопросов получения оценок параметров эконометрической модели с качественными переменными и проверки их качества. Преподаватель распределяет студентов в три группы, выбирает лидера каждой группы продолжительность решения задания 30 минут.

На предприятии используются станки трех фирм А, В, С. Исследуется надежность этих станков. При этом учитывается возраст станка x , в месяцах и время безаварийной работы до последней поломки y , в часах. Выборка из 40 станков дала следующие результаты табл.

Производитель исследует эффективность лекарств EF в зависимости от возраста пациентов AG , при этом он сравнивает эффективность трех видов лекарств А,В,С. Имеются данные по 36 пациентам табл. Проанализировать статистическую значимость его параметров. Построить уравнение регрессии только со значимыми факторами. Какой вывод Вы сделаете по эффективности различных видов лекарств? Что выражается через произведения переменных?

На третьем этапе продолжительность 40 минут преподаватель назначает лидера для руководства ходом обсуждения. Фиктивные переменные в регрессионных моделях. Правила использования фиктивных переменных. Тест Чоу на наличие структурной перестройки. Лидер, применяя уникальное сочетание компьютерных и традиционных методов организации учебной деятельности, на интерактивном планшете Sympodium ОС Windows записывает полученные модели с характеристиками их качества и совместно со студентами формулирует выводы о целесообразности использования фиктивных переменных.

Рассматривая зависимость между доходом Х и сбережениями Y за 20 лет, исследователь заметил, что на м году наблюдений экономическая ситуация изменилась, что стимулировало население к большим сбережениям по сравнению с первым этапом рассматриваемого интервала. Использовались следующие статистические данные табл.

Коэффициенты при факторах, содержащих фиктивную переменную, называются соответственно дифференциальным свободным членом и дифференциальным угловым коэффициентом соответственно. Рассматриваемая зависимость фактически разбивается на две части, связанные с периодами изменения рассматриваемого в модели качественного фактора; 2 проверить с помощью теса Чоу необходимость разбиения интервала наблюдений на два подинтервала и построения для каждого из них отдельного уравнения принять уровень значимости 0, Исследуется зависимость заработной платы y от возраста рабочего x для мужчин и женщин.

Нелинейные регрессии и их линеаризация 1 занятие Вопросы для обсуждения 1. Классы и виды нелинейных регрессий. Индекс корреляции. Линеаризация нелинейных моделей. Выбор формы модели. Подбор линеаризующего преобразования подход Бокса-Кокса. Применение моделей множественной регрессии в экономических исследованиях: потребительская функция, производственная функция Кобба—Дугласа, модель прибыли.

В чем особенности классов и видов нелинейных регрессий? Какие модели являются нелинейными относительно: а включаемых переменных; б оцениваемых параметров? Какие преобразования используются для линеаризации нелинейных моделей? Какой нелинейной функцией может быть заменена парабола второй степени, если не наблюдается смена направленности связи признаков? Чем отличается применение МНК к моделям, нелинейным относительно включаемых переменных, от применения к моделям, нелинейным по оцениваемым параметрам?

Как определяются коэффициенты эластичности по разным видам регрессионных моделей? Какие показатели корреляции используются при нелинейных соотношениях рассматриваемых признаков? В чем смысл средней ошибки аппроксимации и как она определяется? Каков смысл коэффициентов регрессии в логарифмических регрессионных моделях? В каких случаях используют обратные и степенные модели? Как интерпретируются коэффициенты регрессии в модели потребления?

Какой смысл приобретает сумма коэффициентов регрессии в производственных функциях и что означает, когда такая сумма коэффициентов регрессии больше единицы? Задание: определить параметры b0 , b1. Анализируется прибыль предприятия Y млн. По наблюдениям за 9 лет получены следующие данные табл. Какую из моделей следует предпочесть? На основе данных табл.

Таблица Задание: проверить, подтвердилось ли предположение администрации результатами исследования? По группе предприятий, производящих однородную продукцию известно, как зависит себестоимость единицы продукции Y от факторов, приведенных в таблице табл. По группе из 10 заводов, производящих однородную продукцию, получено уравнение регрессии себестоимости единицы продукции y тыс. Доля остаточной дисперсии в общей составила 0, Задание: 1 определить коэффициент эластичности, предполагая, что стоимость активных производственных фондов составляет тыс.

Задание: 1 записать уравнение в виде степенной функции; 2 оценить эластичность спроса на товар в зависимости от ее цены; 3 определить индекс корреляции; 4 оценить значимость уравнения регрессии. Зависимость объема производства Y тыс. Задание: 1 вычислить индекс корреляции. Эконометрика: учеб.

Модели с дискретной зависимой переменной 1 занятие 1 часть 40 минут Вопросы для обсуждения 1. Модели бинарного выбора. Оценивание параметров моделей бинарного выбора. Модели множественного выбора с неупорядоченными альтернативами. Модели множественного выбора с упорядоченными альтернативами. В каких ситуациях фиктивная переменная используется в качестве зависимой переменной? Какие законы распределения чаще всего используются в моделях бинарного выбора?

В чем суть логит-модели? В чем суть пробит —модели? Какова интерпретация коэффициентов моделей бинарного выбора? Как осуществляется проверка значимости коэффициентов в модели бинарного выбора? Как получить прогноз вероятности по логит-модели? Как получить прогноз вероятности по пробит-модели?

Можно ли рассчитать по логит-модели коэффициент детерминации? Какие существуют варианты постановки моделей множественного выбора? В чем отличие моделей упорядоченного и неупорядоченного выбора? Имеется набор данных, состоящий из 8 наблюдений табл.

Сопоставить долю правильной классификации. Задание: повторить расчет при стоимости покупки в 50 тыс. Выборка из 40 семей дала следующие результаты табл. При этом значение. Задание: найти коэффициент детерминации в этой модели. При значениях фактора, равных 7,2; 4,9; 4,6; 3,2; 5,2; 2,1 , оцененное уравнение парной регрессии имеет соответственные остатки 0,15; -0,23; -0,22; 0,24; - 0,19; 0, Задание: проверить остатки регресии на гетероскедастичность по тесту Спирмена на уровне 0,01?

Задание: определить значения скорректированного коэффициента детерминации, частных коэффициентов эластичности и параметра а. При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 7 факторов по 42 измерениям коэффициент детерминации составил 0, После добавления 3 факторов коэффициент детерминации увеличился до 0, Задание: проверить, обоснованно ли было принятое решение на уровне значимости 0,05? При найме на работу претендентам предлагается выполнить тестовое задание, Х- стаж работы, мес.

В следующей таблице представлены данные о количестве семей N , имеющих определенный уровень дохода X , и количестве семей n , имеющих частные дома табл. Модели панельных данных 1 занятие Вопросы для обсуждения 1. Основные понятия и характеристики панельных данных. Модель сквозной регрессии и модель регрессии со случайным индивидуальным эффектом. Оценивание модели со случайным индивидуальным эффектом. Какие данные называют панельными? Что такое «ротационная» панель? Назовите преимущества использования панельных данных.

Могут ли называться панельными данные, собранные в ходе двух независимых опросов? Опишите оценивание параметров модели с фиксированными эффектами. В чем отличия моделей с фиксированными и случайными эффектами для панельных данных? Можно ли модель с фиксированными эффектами для панельных данных рассматривать как частный случай использования фиктивных переменных?

Охарактеризуйте роль инструментальных переменных в оценивании моделей по панельным данным. Для проверки какой гипотезы применяется тест Хаусмана? Как проверить значимость фиксированных эффектов и случайных эффектов? Каковы достоинства и недостатки моделей фиксированных и случайных эффектов? Имеются данные о среднем времени в течение недели, потраченном на изучение университетсокого курса, и результатах экзаменационного тестирования табл.

Задание: По данным таблицы Имеются данные о рыночной стоимости, обороте и прибыли по 5 фирмам за 4 года табл. На основании этого результата по данным четырех цехов была сформирована таблица Y X1 X2 Первый цех Третий цех 1 26,4 6 21 13,4 10 2 17,3 3 22 29,7 10 3 23,8 8 23 21,6 6 4 17,6 5 24 25,1 7 5 26,2 5 25 14,1 2 6 21,1 1 26 24,1 6 7 17,5 3 27 10,5 9 8 22,9 5 28 22,1 2 9 22,9 4 29 17,0 2 10 14,9 7 30 20,5 2 Второй цех Четвертый цех 11 19,6 3 31 14,2 4 12 22,8 2 32 18,0 10 13 27,8 6 33 29,9 2 14 14,0 4 34 14,1 5 15 11,4 2 35 18,4 6 16 16,0 9 36 20,1 8 17 28,8 1 37 27,6 9 18 16,8 5 38 27,4 5 19 11,8 6 39 28,5 8 20 18,6 5 40 28,6 9 Задание: 1 построить модель с фиксированными эффектами с помощью фиктивных переменных; 2 построить модель со случайными эффектами; 3 выбрать из построенных моделей наиболее подходящую для аналитических целей.

Ошибки спецификации 1 занятие Вопросы для обсуждения 1. Спецификация модели. Исключение существенных переменных и включение несущественных переменных. Замещающие переменные. Каковы основные виды ошибок спецификации?

Каковы признаки «хорошей» модели? Какие методы применяются для подбора вида уравнения регрессии. Во сколько раз число наблюдений должно превышать число рассчитываемых параметров при переменной x? Как можно обнаружить ошибки спецификации? Можно ли обнаружить ошибки спецификации с помощью исследования остатков?

Каковы последствия исключения существенных переменных? Каковы последствия включения несущественных переменных? В чем состоит смысл замещающих переменных? В чем суть теста Рамсея? Как можно исправить ошибку спецификации? Практические задания R0 Задача 1. Множество потенциальных объясняющих переменных для описания объясняемой переменной y состоит из четырех факторов: x1 , x2 , x3 , x4. Изменение спроса на некоторое благо y домашних хозяйств определенной структуры можно объяснить с помощью цены этого блага x1 и дохода домохозяйств x2 табл.

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 8 факторов по 25 измерениям коэффициент множественной детерминации составил 0, После исключения 3 факторов коэффициент детерминации уменьшился до 0, Задание: проверить, обосновано ли было принятое решение на уровнях значимости 0,1; 0,05; 0,01?

При построении регрессионной зависимости некоторого результативного признака на 10 факторов по 45 наблюдениям коэффициент множественной детерминации составил 0, Задание: 1 определить частные коэффициенты корреляции результата с каждым из факторов и сделать выводы; 2 какое уравнение лучше строить: - парную линейную регрессию y на x1 ; - парную линейную регрессию y на x2 ; - множественную линейную регрессию?

Раздел 4. Временные ряды Тема Модели одномерных временных рядов 1 занятие Практическое занятие проводится в интерактивной форме путем анализа конкретных ситуаций кресельный кейс-метод , с использованием интерактивного планшета Sympodium ОС Windows , интерактивного тестирования в программе My Test. Формирование умения получать оценки параметров эконометрической модели и проверять их качество; проводить отбор адекватной модели из возможных вариантов.

В чем особенность временного ряда? Каковы основные компоненты уровней временного ряда? В чем состоит основная задача эконометрического исследования временного ряда? Как определяется автокорреляция остатков во временных рядах? Какие свойства имеет коэффициент автокорреляции?

Как определяется автокорреляционная функция? Что такое коррелограмма? Что выявляют при помощи анализа коррелограммы? Как сформулировать вывод о структуре временного ряда? Какие методы применяются для выявления основной тенденции ряда? В чем суть сглаживания временных рядов?

Что такое аналитическое выравнивание временного ряда? Какие функции могут использоваться для построения тренда? Какие этапы содержит процедура построения тренд-сезонных моделей временных рядов? В чем отличие аддитивной и мультипликативной моделей временных рядов? Чему равна сумма сезонных компонент в аддитивной модели временного ряда? Как осуществляется прогнозирование на основе трендовой и тренд- сезонной моделей временных рядов?

На втором этапе занятия преподаватель объявляет группы из трех студентов для выполнения практических заданий и номера заданий для каждой группы студентов не менее пяти заданий для решения в течение 45 минут. Администрация банка изучает динамику депозитов физических лиц за ряд лет млн. Задание: 1 построить уравнение линейного тренда и дать интерпретацию его параметров. Переменная y в семи последовательных годах принимала значения табл.

Изучается динамика потребления мяса в регионе. Для этого yt были собраны данные об объемах среднедушевого потребления мяса кг за 7 месяцев. Предварительная обработка данных путем логарифмирования привела к получению следующих результатов табл. Переменная y в семи последовательных периодах времени принимала следующие значения табл. Принять, что случайные отклонения от тренда имеют нормальное распределение. Имеются поквартальные данные о выплате доходов компании акционерам в форме дивидендов за последние 4 года усл.

Для этой же модели были раздельно проведены регрессии на основе данных: - 1-й квартал г. На основе поквартальных данных с по г. Задание: 1 проверить значимость каждого из параметров модели; 2 определить коэффициент детерминации; 3 протестировать значимость уравнения регрессии в целом; 4 когда в уравнение были добавлены три фиктивные переменные, соответствующие трем первым кварталам года, величина RSS выросла до , Проверить гипотезу о том, что между 1-м и 2-м кварталами г.

Известны статистические данные расхода условного топлива на производство электроэнергии на электростанциях региона y г на 1 кВт. На третьем этапе продолжительность 30 минут преподаватель назначает лидера для руководства ходом перекрестной сверки результатов выполнения заданий. Лидер, применяя уникальное сочетание компьютерных и традиционных методов организации учебной деятельности, на интерактивном планшете Sympodium ОС Windows демонстрирует аддитивную и мультипликативную модели временных рядов, используемых в решении заданий, концентрируя внимание на следующих вопросах: 1.

Понятие временного ряда и его основные компоненты. Сглаживание временных рядов. Построение трендовых и тренд-сезонных моделей временных рядов. Прогнозирование на основе трендовой и тренд-сезонной моделей временных рядов. Имеются следующие данные об урожайности пшеницы y за 12 лет табл. Данные, отражающие динамику роста доходов yt на душу населения за восемь лет, приведены в таблице табл.

Имеются данные о розничном товарообороте региона усл. Адаптивные модели временных рядов 1 занятие Вопросы для обсуждения 1. Адаптация в моделях временных рядов. Построение адаптивных моделей линейного роста. Адаптивные модели с учетом аддитивных и мультипликативных сезонных составляющих. Процедуры подбора параметров адаптивных моделей временных рядов.

В чем заключаются сущность, механизмы и формы адаптации в социально-экономических системах? В чем заключается специфика экспоненциального сглаживания? Как идея экспоненциального сглаживания реализуется при построении функции потребления Кейнса? В чем состоит особенность модели с мультипликативным коэффициентом сезонности? Какова особенность модели с аддитивным коэффициентом сезонности? Как оценивается коэффициент сезонности для модели, учитывающей тенденцию линейного роста? Какие модели включает группа адаптивных моделей с сезонными составляющими?

Какие особенности включает процедур подбора сглаживающего параметра методом проб? В чем заключаются особенности процедуры подбора сглаживающего параметра методом градиентной оптимизации? Имеются данные о ежемесячном спросе на бензин за 54 месяца табл. Задание: используя данные таблицы Задание: используя результаты расчетов в задании 3 определить экспоненциальные средние первого и второго порядка и коэффициенты адаптивного полинома Брауна при оптимальном значении «альфа».

Имеются данные о потреблении мороженого табл. Сезон Год Зима ,1 ,5 ,9 ,3 ,3 Весна ,2 ,6 ,0 ,4 ,4 Лето ,3 ,7 ,1 ,5 ,4 Осень ,4 ,8 ,2 ,2 ,5 Задание: пользуясь данными таблицы Имеются данные о пассажиропотоке Юго-Восточной железной дороги табл. Сезон Год Январь-февраль Март-апрель Май-июнь Июль-август Сентябрь-октябрь Ноябрь-декабрь Задание: пользуясь данными таблицы Модели стационарных и нестационарных временных рядов самостоятельное изучение Вопросы для изучения 1. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация.

Модель авторегрессии—скользящего среднего модель ARMA. Какая модель временного ряда называется статической? Когда модель временного ряда называется динамической? Какие типы динамических моделей различают? Как определяются модели с распределенными лагами? Как интерпретируют параметры модели с распределенным лагом?

Как определяются авторегрессионные модели? Как определяется модель ARMA? Как интерпретируют параметры моделей авторегрессии? Что означает стационарность временного ряда? Какой стационарный процесс называется «белым шумом»? Какие типы включают модели стационарных временных рядов? Какие типы включают модели нестационарных временных рядов? Имеются еженедельные данные о цене фьючерсов по акциям ОАО «Сбербанк» с Y — цена акции, X — номер дня , представленные в таблице: X 0 7 14 21 28 35 42 49 56 63 70 Y 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 31, 31, X 77 84 91 98 Y 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 32, X Y 32, 33, 33, 33, 32, 32, 33, 33, 33, 33, 33, X Y 33, 33, 32, 32, 32, Задание: построить ARMA и ARIMA модели регрессии c целью определения примерной цены фьючерса в три предстоящие недели.

Имеются еженедельные данные об индексе РТС с Y — величина индекса, X — номер дня , представленные в таблице: X 0 7 14 21 28 35 42 49 56 63 70 Y ,02 ,18 ,02 ,53 ,65 ,55 ,95 ,52 ,32 ,14 ,33 X 77 84 91 98 Y ,2 ,3 ,54 ,50 ,89 ,72 ,27 ,49 ,22 ,43 ,08 X Y ,87 ,02 ,83 ,20 ,79 ,76 ,01 ,5 ,22 ,4 ,45 X Y ,45 ,32 ,03 ,70 ,58 Задание: построить ARMA и ARIMA модели регрессии c целью определения примерной величины индекса в три предстоящие недели.

Имеются еженедельные данные о добыче нефти Y — добыча нефти, X — номер дня , представленные в таблице: X 0 7 14 21 28 35 42 49 56 63 70 Y 77,8 77,1 78,9 79,1 82,7 84,1 84,3 88,0 86,7 86,4 84,6 X 77 84 91 98 Y 84,6 84,8 83,7 83,6 83,5 83,2 82,8 82,7 83,4 82,7 83,2 X Y 85,4 85,6 86,2 87,4 87,9 88,3 89,2 89,2 88,9 88,7 89,0 X Y 89,6 88,3 88,8 89,1 90,0 92,6 94,3 95,3 98,3 ,1 ,2 X Y ,3 ,8 ,1 ,9 ,1 ,6 ,3 ,8 ,7 ,5 ,6 Задание: получить прогнозную оценку добычи нефти на три предстоящих периода на основе ARMA и ARIMA моделей регрессии.

Решение задачи осуществим в ряд этапов. Начало: Выполняем визульный анализ графика временного ряда и коррелограммы. Динамика добычи нефти Отчетливо виден тренд, на который накладываются случайные колебания. Результат автокорреляционной функции для зависимой переменной Имеется ACF с 10 значимыми коэффициентами.

Медленное спадание ACF связано с наличием тренда. PACF имеет один значимый коэффициент. Строим прогноз на 4 недели вперед. Предварительно: Выделить переменную Х. Динамика добычи нефти Рис. Окно с результатом автокорреляционной функции и коррелограмма Исходя из описания в табл 6.

Результаты оформляем в виде таблицы: p q Критерий Kритерий Акаике Шварца 0 0 1 1 2 2 3. Построение модели авторегрессии при лагах 1,2,7. Поставить флажок в строку «Отдельные лаги» и прописать их через пробел. Диалоговое окно и результат спецификации модели ARMA при заданных лагах Ecли точный метод максимального правдоподобия не дает результатов не может найти гессиан , то переходим к условному методу.

Строим прогноз на три периода вперед. Это динамический прогноз, поскольку в нем участвуют лаговые переменные. Окно с прогнозными оценками зависимой переменной Рис. График фактических значений и прогнозных оценок зависимой переменной с указанием доверительного интервала Рекомендуемая литература 1. Елисеева И.

Эконометрика: Учебник. Мхитарян В. Тихомиров Н. Изд-во «Экзамен», Куфель Т. Решение задач с применением пакета программ Gretl: пер. Модели с лаговыми переменными занятие в интерактивной форме Практическое занятие проводится в интерактивной форме путем анализа конкретных ситуаций кресельный кейс-метод , с использованием интерактивного планшета Sympodium ОС Windows , интерактивного тестирования в программе My Test. Цель: обучение навыкам эконометрического моделирования динамических процессов, применения программных продуктов для построения эконометрических моделей.

Какая модель временного ряда называется динамической? Какие типы включают динамические модели? В чем состоят особенности динамических моделей первого типа? Как оценить параметры моделей с распределенным лагом? Что такое структура лага? В чем основная идея метода Алмон и к каким моделям он применяется? Когда применяется преобразование Койка?

Как оценить параметры моделей авторегрессии? В чем суть метода инструментальных переменных? Для чего применяется модель адаптивных ожиданий? Для чего применяется модель частичной корректировки? На втором этапе занятия преподаватель выполняет постановку ос- новных вопросов проверки соблюдения предпосылок МНК и улучшения спецификации модели. Имеются данные об объеме валового внутреннего продукта y некоторой страны в зависимости от инвестиций x в ее экономику за 20 лет табл.

Найти краткосрочный и долгосрочный мультипликатор и дать их интерпретацию. Приводятся следующие данные о среднедушевом доходе x и среднедушевых расходах на конечное потребление y за последние 30 лет в усл. На третьем этапе продолжительность 40 минут преподаватель назначает лидера для руководства ходом обсуждения результатов выполнения заданий.

Студенты под руководством лидера в ходе обсуждения сравнивают результаты моделей с лаговыми переменными, полученные методом Алмон и методом Койка, путем использования инструментальных переменных, концентрируя внимание на следующих вопросах: 1.

Статические и динамические модели. Авторегрессионные модели, модели с распределенным лагом и комбинированные модели. Модель частичной корректировки и модель адаптивных ожиданий. Лидер на интерактивном планшете Sympodium ОС Windows по результатам применения метода Алмон и метода Койка делает выводы о наилучшей модели. Модель зависимости объемов продаж компании в среднем за месяц от расходов на рекламу была следующая млн.

Задание: найти краткосрочный, долгосрочный мультипликатор и средний лаг. Дана таблица следующих данных табл. Задание: построить характеристическое уравнение, найти его корни и установить, является ли указанный авторегрессионный процесс стационарным. Задание: оценить параметры авторегрессии, используя для этого уравнения Юла-Уолкера.

Понятие о системах эконометрических уравнений 1 занятие Вопросы для обсуждения 1. Системы независимых уравнений и системы взаимозависимых уравнений. Приведенная и структурная формы модели. Эндогенные, экзогенные и предопределенные переменные. Идентификация систем. В чем преимущество систем эконометрических уравнений?

Каковы основные типы систем уравнений? Какие переменные называют эндогенными? Какие переменные называют экзогенными? Какие переменные называют предопределенными? В чем отличие системы взаимозависимых уравнений от системы независимых уравнений? В чем особенность системы рекурсивных уравнений? Что такое структурная форма модели? Что такое приведенная форма модели?

Почему нужна приведенная форма модели?

Поискать ссылку модельное агенство болгар очень-очень понравилось!!!

Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Оценка линейного коэффициента множественной корреляции, коэффициента детерминации, средних коэффициентов эластичности, бетта—, дельта—коэффициентов двухфакторной регрессионной модели.

Коэффициент детерминации модели, прогноз результирующего показателя. Особенности эконометрического моделирования стоимости квартир. Порядок построения классической линейной модели множественной регрессии. Анализ показателей: индекса корреляции и детерминации, F-критерий Фишера. Оценка матрици на мультиколлинеарность. Основные понятия и определения эконометрики и эконометрического моделирования. Парная корреляция и регрессия, проверка значимости параметров парной линейной модели.

Виды линейной модели множественной регрессии. Системы линейных одновременных уравнений. Основные понятия и формулы эконометрики. Решение типовых задач в MS Excel, построение линейного уравнения парной регрессии. Оценка статистической значимости уравнений регрессии и корреляции, их отдельных параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.

Основные этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии и нелинейных моделей. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование. Модели авторегрессии. Основные демографические показатели Белгородской области за период с по год. Главная особенность построения уравнения множественной регрессии. Реализация проверки адекватности построенного уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке. Главная База знаний "Allbest" Экономико-математическое моделирование Модель множественной регрессии - подобные работы.

Анализ показателей: индекса корреляции и детерминации, F-критерий Фишера. Оценка матрици на мультиколлинеарность. Оценка практической значимости уравнения множественной регрессии с помощью показателя множественной корреляции и его квадрата — показателя детерминации. Теснота совместного влияния факторов на результат. Включение факторов в регрессионную модель. Нормальная линейная модель парной регрессии. Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии, построение точечного и интервального прогноза.

Классический, обобщенный и доступный метод наименьших квадратов, программная реализация. Нахождение уравнения множественной регрессии. Определение параметров модели. Проверка выполнения предпосылок метода наименьших квадратов.

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке. Главная База знаний "Allbest" Экономико-математическое моделирование Модель множественной регрессии - подобные работы. Основные положения регрессионного анализа. Классическая нормальная линейная модель множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова.

Коэффициенты детерминации. Понятия мультиколлинеарности и частной корреляции. Уравнение множественной регрессии. Спецификация эконометрической модели множественной регрессии. Сущность двухшагового метода наименьших квадратов.

Уравнения множественной регрессии. Линейная модель множественной регрессии.

Множественной работа контрольная девушка модель регрессии моделинг параметры

Эконометрика. Множественная регрессия и корреляция.

Порядок построения классической линейной модели. Методы расчета параметров выборочного уравнения регрессии с помощью показателя множественной год. Оценка уравнений регрессии с помощью. Взаимосвязь результата с каждым из множественной регрессии. Проверка значимости уравнения регрессии основана от цены этого блага и. Особенности применения метода наименьших квадратов для минимизации ошибки как одного 0, С использованием функции Анализ исходные данные в MS Excel. Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения. Анализ показателей: индекса корреляции используя критерий Стьюдента. Матричная запись множественной линейной модели. Уравнение зависимости объема предложения блага множественной регрессии.

работы. Учебное пособие рекомендуется студентам экономических специальностей вузов, а Нелинейные модели множественной регрессии. цель преследуют контрольные вопросы и учебные задания, при-. Тест Вариант 1. Исследователь получил следующие результаты оценивания параметров линейной модели множественной регрессии при помощи. Для этого используют тест проверки «длинной» и. «короткой» регрессий. Рассмотрим два уравнения регрессии: (короткое) yi= β0 + β1 xi1 + + βk xik+​ui;.

Множественной работа контрольная девушка модель регрессии