
- •Кафедра экономико-математических методов и моделей
- •1. Рассчитаем матрицу парных коэффициентов корреляции и оценим статистическую значимость коэффициентов корреляции.
- •2. Построим поле корреляции результативного признака (стоимости квартиры) и наиболее тесно связанного с ним фактора (жилой площади квартиры).
- •3. Рассчитаем параметры линейной парной регрессии для каждого фактора х.
- •4. Оценим качество каждой модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и f-критерий Фишера. Установим, какая модель является лучшей.
- •6. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения), построим модель формирования цены квартиры за счёт значимых факторов.
- •7. Оцените качество построенной модели.
- •Описательная статистика (x1)
- •Задача 2. Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
- •1) Проверим наличие аномальных наблюдений
- •2) Построим линейную модель
- •4) Оценим точность моделей на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.
- •5) Осуществим прогноз спроса на следующие две недели.
- •6) Представим графически фактические значения показателя, результаты моделирования и прогнозирования.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Всероссийский заочный финансово-экономический институт
Кафедра экономико-математических методов и моделей
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА ПО КУРСУ
«ЭКОНОМЕТРИКА»
Вариант №1
Владимир, 2008
Задача 1. Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области
Даны следующие исходные данные:
Y-цена квартиры, тыс. руб. |
X1 (город области) |
X3 (общая площадь квартиры) |
X5 (этаж квартиры) |
115,8 |
0 |
70,4 |
9 |
85,8 |
1 |
82,8 |
5 |
69,8 |
1 |
64,5 |
6 |
57,8 |
1 |
55,1 |
1 |
185,4 |
0 |
83,9 |
1 |
56,8 |
1 |
32,2 |
2 |
85,8 |
0 |
65 |
12 |
265,8 |
0 |
169,5 |
10 |
61,45 |
1 |
74 |
11 |
130,8 |
0 |
87 |
6 |
46,8 |
1 |
44 |
2 |
115,8 |
0 |
60 |
2 |
71,76 |
0 |
65,7 |
5 |
40,3 |
1 |
42 |
7 |
79,7 |
0 |
49,3 |
14 |
60,8 |
1 |
64,5 |
11 |
100,8 |
1 |
93,8 |
1 |
51,8 |
1 |
64 |
6 |
157,8 |
0 |
98 |
2 |
124,3 |
1 |
107,5 |
12 |
56 |
0 |
48 |
9 |
96 |
1 |
80 |
6 |
58,4 |
0 |
63,9 |
5 |
65,3 |
1 |
58,1 |
10 |
92,8 |
1 |
83 |
9 |
100,8 |
1 |
73,4 |
2 |
81,8 |
0 |
45,5 |
3 |
65,8 |
1 |
32 |
5 |
110,8 |
0 |
65,2 |
10 |
42,9 |
1 |
40,3 |
13 |
135,8 |
0 |
72 |
12 |
40,4 |
1 |
36 |
5 |
57,8 |
1 |
61,6 |
8 |
80,8 |
0 |
35,5 |
4 |
61,8 |
1 |
58,1 |
10 |
70,4 |
1 |
83 |
4 |
250,8 |
1 |
152 |
15 |
65,3 |
1 |
64,5 |
12 |
125,8 |
0 |
54 |
8 |
153,1 |
0 |
89 |
7 |
Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции; оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции.
Постройте поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.
Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для каждого фактора Х..
Оцените качество каждой модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Выберите лучшую модель.
Для выбранной модели осуществите прогнозирование среднего значения показателя
при уровне значимости
, если прогнозное значения фактора
составит 80% от его максимального значения. Представьте графически: фактические и модельные значения, точки прогноза.
Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), постройте модель формирования цены квартиры за счёт значимых факторов. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
Оцените качество построенной модели. Улучшилось ли качество модели по сравнению с однофакторной моделью? Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, - и - коэффициентов.
Решение:
При решении данной задачи расчеты и построение графиков и диаграмм будем вести с использованием настройки Excel Анализ данных.