Задание к РГР по Эконометрике

Задание к расчетно-графической работе по дисциплине "Эконометрике"

Тема работы: "Множественный корреляционно-регрессионный анализ"

План работы

1. Корреляционный анализ

   1. По графическому представлению исходных данных (корреляционное поле) сделать вывод об их однородности. При наличии резко выделяющихся наблюдений несколько регионов можно исключить из дальнейшего рассмотрения.

   2. Выполнить корреляционный анализ и отобрать факторы для построения модели регрессии.

2. Построение уравнения (модели) регрессии.

   1. Найти параметры уравнения множественной линейной регрессии с помощью функции ЛИНЕЙН. Записать уравнение регрессии.

   2. Сделать вывод по коэффициенту детерминации. Проверить гипотезу о значимости коэффициента детерминации на уровне ошибки 0,05.

   3. Проверить значимость каждого коэффициента уравнения регрессии по критерию Стьюдента на уровне ошибки 0,05.

   4. Пояснить экономический смысл коэффициентов уравнения регрессии.

   5. Если полученная модель многофакторная, сравнить факторные признаки по степени влияния на изменение у. Для этого вычислить и пояснить экономический смысл:

      1. Коэффициенты средней эластичности.

      2. Стандартизованные коэффициенты регрессии.

3. Анализ отклонения значений, полученных по уравнению регрессии, от заданных значений у.

   1. Выполните проверку гипотезы о гомоскедастичности (постоянстве дисперсии) отклонений. Для этого убедитесь, что зависимости |e| от ŷ нет, выполнив проверку гипотезы о равенстве нулю коэффициента парной корреляции между ŷ и |e|.

   2. Выполните проверку гипотезы о нормальном законе распределения отклонений графическим методом.

4. Прогнозирование по уравнению регрессии

   1. Определите относительную ошибку прогноза и оцените прогнозные качества модели регрессии.

   2. По каждой независимой переменной определите диапазон значений, которые можно подставлять в уравнение регрессии.

   3. Подстановкой в уравнение регрессии любого из допустимых наборов значений независимых переменных Хр получите точечный прогноз значения Ур.

   4. Оцените среднюю ошибку полученного точечного прогноза.

   5. Получите интервальный прогноз с доверительной вероятностью 0,95.

Отчет о ходе выполнения работы, включающий расчетные формулы, полученные результаты и выводы, оформить на листах формата А4.

Вопросы к защите РГР

1. Понятия корреляции и регрессии.

2. Задачи корреляционного анализа.

3. Размерность и диапазон возможных значений коэффициента парной корреляции.

4. Проверка гипотезы о равенстве нулю коэффициента корреляции в генеральной совокупности.

5. Смысл и диапазон возможных значений коэффициента множественной корреляции.

6. Как на основе корреляционного анализа отобрать факторы для включения в уравнение регрессии?

7. Что такое коэффициент детерминации?

8. Для чего используется уравнение регрессии?

9. Предпосылки (предположения) к построению и применению уравнения множественной линейной регрессии.

10. Какой метод наиболее часто применяется для оценки параметров уравнения регрессии?

11. Что включает анализ качества уравнения регрессии?

12. Анализ статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии.

13. Что является критерием прогнозных свойств модели регрессии?

14. Что такое точечный и интервальный прогноз?

15. От чего зависит ширина интервала прогнозирования?