- •Эконометрика Задания для выполнения лабораторной работы Задача 1.
- •Задача 2.
- •Задача 2.
- •Задача 4.
- •Задача 5.
- •Задача 6.
- •Задача 7. Влияние уровня экономического развития региона на коэффициент смертности
- •Некоторые показатели социально-экономического положения субъектов Центрального федерального округа России в 2005 году
- •Задача 8.
- •Задача 9.
- •Задача 10.
- •Задача 11.
- •Задача 12.
- •Задача 13.
- •Задача 14.
- •7. Проверить выполнение предпосылок мнк, в том числе провести тестирование ошибок уравнения регрессии на гетероскедастичность, используя тест Голдфельда –Квандта. Задача 23.
- •Некоторые показатели социально-экономического положения субъектов Центрального федерального округа России в 2005 году
- •Задача 24.
- •Исходные данные для моделирования
- •Задача 25.
- •Задача 26.
Задача 2.
По данным, представленным в табл. 6, исследуется зависимость между величиной накладных расходов 40 строительных организаций Y (млн. руб.) и следующими тремя основными факторами:
x1 – объемом выполненных работ, млн. руб.
x2 – численностью рабочих, чел.
x3 – фондом зарплаты, млн. руб.
Таблица 6 – Исходные данные
№ |
Накладные расходы, млн. руб. |
Объем работ, млн. руб. |
Численность рабочих, чел. |
Фонд заработной платы рабочих, млн. руб. |
1 |
5,7 |
26,9 |
1276 |
12,250 |
2 |
5,0 |
24,5 |
975 |
10,627 |
3 |
4,5 |
18,4 |
869 |
6,865 |
4 |
4,0 |
18,1 |
757 |
6,964 |
5 |
4,4 |
18,1 |
740 |
7,622 |
6 |
3,5 |
17,9 |
699 |
6,291 |
7 |
3,5 |
15,7 |
840 |
7,980 |
8 |
3,8 |
14,2 |
744 |
6,770 |
9 |
5,1 |
13,3 |
725 |
7,105 |
10 |
3,4 |
15,0 |
670 |
5,762 |
11 |
4,1 |
14,7 |
622 |
6,096 |
12 |
4,1 |
13,3 |
566 |
6,056 |
13 |
3,1 |
14,6 |
518 |
4,921 |
14 |
2,8 |
11,7 |
510 |
4,131 |
15 |
2,1 |
10,6 |
452 |
4,384 |
16 |
2,5 |
10,0 |
447 |
4,157 |
17 |
2,0 |
9,0 |
497 |
4,324 |
18 |
2,4 |
9,5 |
428 |
4,023 |
19 |
2,3 |
7,0 |
381 |
3,315 |
20 |
2,4 |
9,1 |
385 |
3,619 |
21 |
2,5 |
6,8 |
412 |
3,461 |
22 |
2,2 |
5,5 |
293 |
2,139 |
23 |
1,6 |
5,1 |
284 |
2,244 |
24 |
3,4 |
12,2 |
514 |
3,958 |
25 |
2,7 |
11,0 |
407 |
3,337 |
26 |
3,2 |
9,3 |
577 |
3,676 |
27 |
2,9 |
5,9 |
265 |
2,120 |
28 |
4,8 |
25,9 |
977 |
10,649 |
29 |
3,7 |
23,5 |
724 |
6,806 |
30 |
4,4 |
19,8 |
983 |
9,240 |
31 |
3,7 |
18,8 |
828 |
8,860 |
32 |
4,8 |
19,1 |
766 |
7,354 |
33 |
3,7 |
18,8 |
615 |
5,289 |
34 |
3,6 |
17,4 |
583 |
5,830 |
35 |
4,0 |
14,1 |
591 |
6,265 |
36 |
3,8 |
13,8 |
593 |
5,396 |
37 |
3,7 |
13,7 |
611 |
5,194 |
38 |
4,1 |
13,8 |
562 |
4,608 |
39 |
2,4 |
13,9 |
488 |
5,856 |
40 |
2,5 |
10,6 |
740 |
7,326 |
Требуется:
1. Построить матрицу парных коэффициентов корреляции.
2. Проверить наличие мультиколлинеарности.
3. Построить уравнение множественной регрессии только со значимыми факторами. Рассчитать индекс корреляции R и оценить качество полученного уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации R2.
4. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии, используя критерий Фишера F ( =0,05) и статистическую значимость параметров регрессии, используя критерий Стьюдента.
5. Дать сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, - и - коэффициентов.
6. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозные значения факторов составляют 70% от их максимальных значений.
7. Проверить выполнение предпосылок МНК, в том числе провести тестирование ошибок уравнения регрессии на гетероскедастичность, используя тест Голдфельда –Квандта.