Завдання № 13 для комплексної контрольної роботи з дисципліни "Економетрика"

Проаналізувати процес перевірки моделі багатофакторної лінійної регресії на адекватність реальній дійсності.
Охарактеризувати види і методи зведення до лінійного вигляду моделей парної нелінійної регресії.
Оцінити параметри моделі яка характеризує темп зростання інфляції в країні ( У- норма інфляції, t- порядковий номер року.

Рік	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2002	2003
Норма інфляції	5,3	4,3	3,6	6,2	10,9	9,2	5,8	6,4	7,6	11,4	13,6

Побудувати і дослідити модель двохфакторної лінійної регресії на адекватність для . Оцінка впливу факторів на показник дала результати:

; ;

l=(2,8; 1,62; 1,4; 13,5; -12,7; 10,3; 16,1; 0,58; 11,5; 12,6);

; .

Чи можуть наступні рівняння регресії бути зведені до лінійного вигляду?Якщо так, то яким чином? Вкажіть до якої групи нелінійних моделей регресії належать подані рівняння та як розрахувати їх невідомі параметри методом найменших квадратів:

Затверджено кафедрою економіки підприємства, менеджменту та логістики

Зав. кафедри _________ проф. Мікловда В.П. Укладач ______ доц. Червак О.Ю.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ

ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД

«УЖГОРОДСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ»

ІНСТИТУТ ЕКОНОМІКИ ТА МІЖНАРОДНИХ ВІДНОСИН

КАФЕДРА ЕКОНОМІКИ ПІДПРИЄМСТВА,МЕНЕДЖМЕНТУ та ЛОГІСТИКИ

Завдання № 14 для комплексної контрольної роботи з дисципліни "Економетрика"

Охарактеризувати критерії перевірки моделі парної лінійної регресії на адекватність реальній дійсності.
Оцінюється регресія, використовуючи три незалежні змінні, які мають такий зв’язок . Проаналізувати проблеми, які можуть виникнути при оцінці регресії з використанням усіх трьох змінних? Означити їх, навести їх види, причини виникнення та наслідки. Які є шляхи розв’язання цих проблем
Перевірити наявність автокореляції залишків на основі критерію фон Неймана для моделі , ,

l=(0,01 -0,05; 0,03; -0,02; 0,08; 0,09; -0,06; 0,07; -0,04; 0,10).

Спрогнозувати показник для х^*=(1 2 3).

Чи можуть наступні рівняння регресії бути зведені до лінійного вигляду? Якщо так, то яким чином? Вкажіть до якої групи нелінійних моделей регресії належать подані рівняння та як розрахувати їх невідомі параметри методом найменших квадратів: