- •Оглавление
- •Введение
- •Общие рекомендации по выполнению и оформлению зачетных работ
- •Рекомендации по выполнению и оформлению расчетов в Microsoft Excel
- •Справочные материалы для выполнения расчетов Формулы и функции Excel, используемые при корреляционном анализе
- •Некоторые формулы и функции Excel, используемые при регрессионном анализе
- •Регрессионная статистика в отчете Excel
- •Дисперсионный анализ в отчете Excel
- •1. Выбор факторов для регрессионного анализа
- •1) Корреляционный анализ данных, включая проверку теста Фаррара-Глоубера на мультиколлинеарность факторов
- •Количественная оценка взаимосвязей финансовых показателей компаний
- •2) Пошаговый отбор факторов методом исключения из модели статистически незначимых переменных
- •Проверка теста на «длинную» и «короткую» регрессии
- •Построение модели множественной регрессии с выбранными факторами, экономический анализ коэффициентов уравнения
- •Оценка качества модели регрессии
- •Проверка статистической значимости уравнения с помощью f-критерия Фишера
- •2) Проверка предпосылки мнк о гомоскедастичности остатков
- •3) Оценка уровня точности модели
- •Построение доверительных интервалов для результирующей переменной и определение компаний с заниженным и завышенным фактическим уровнем чп.
- •Оценка степени влияния факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, и -коэффициентов. Выбор наиболее влиятющего фактора
- •Построение парной регрессии с наиболее влиятельным фактором. Сравнение качества множественной и парной регрессий
- •Прогнозирование чп на основе парной модели с вероятностью 95% при условии, что прогнозное значение фактора увеличится на 10% относительно его среднего значения.
- •Графическое представление результатов моделирования и прогнозирования.
- •Задания для выполнения контрольной работы
- •Задания для выполнения лабораторной работы Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 2
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •Вариант 13
- •Вариант 14
- •Вариант 15
- •Вариант 16
- •Вариант 17
- •Вариант 18
- •Вариант 19
- •Вариант 20
- •Вариант 21
- •Вариант 22
- •Вариант 23
- •Вариант 24
- •Вариант 25
- •Вариант 26
- •Литература
Вариант 24
Обозначение |
Наименование показателя |
Единица измерения (возможные значения) |
Y |
цена квартиры |
тыс. долл. |
X1 |
город области
|
1- Подольск |
0-Люберцы |
||
X2 |
число комнат в квартире |
|
X3 |
общая площадь квартиры |
кв. м |
X4 |
площадь кухни |
кв. м |
№ |
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
1 |
115 |
0 |
4 |
70.4 |
7 |
2 |
85 |
1 |
3 |
82.8 |
10 |
3 |
69 |
1 |
2 |
64.5 |
10 |
4 |
57 |
1 |
2 |
55.1 |
9 |
5 |
184.6 |
0 |
3 |
83.9 |
9 |
6 |
56 |
1 |
1 |
32.2 |
7 |
7 |
85 |
0 |
3 |
65 |
8.3 |
8 |
265 |
0 |
4 |
169.5 |
16.5 |
9 |
60.65 |
1 |
2 |
74 |
12.1 |
10 |
130 |
0 |
4 |
87 |
6 |
11 |
46 |
1 |
1 |
44 |
10 |
12 |
115 |
0 |
3 |
60 |
7 |
13 |
70.96 |
0 |
2 |
65.7 |
12.5 |
14 |
39.5 |
1 |
1 |
42 |
11 |
15 |
78.9 |
0 |
1 |
49.3 |
13.6 |
16 |
60 |
1 |
2 |
64.5 |
12 |
17 |
100 |
1 |
4 |
93.8 |
9 |
18 |
51 |
1 |
2 |
64 |
12 |
19 |
157 |
0 |
4 |
98 |
11 |
20 |
123.5 |
1 |
4 |
107.5 |
12.3 |
21 |
55.2 |
0 |
1 |
48 |
12 |
22 |
95.5 |
1 |
3 |
80 |
12.5 |
23 |
57.6 |
0 |
2 |
63.9 |
11.4 |
24 |
64.5 |
1 |
2 |
58.1 |
10.6 |
25 |
92 |
1 |
4 |
83 |
6.5 |
26 |
100 |
1 |
3 |
73.4 |
7 |
27 |
81 |
0 |
2 |
45.5 |
6.3 |
28 |
65 |
1 |
1 |
32 |
6.6 |
29 |
110 |
0 |
3 |
65.2 |
9.6 |
30 |
42.1 |
1 |
1 |
40.3 |
10.8 |
31 |
135 |
0 |
2 |
72 |
10 |
32 |
39.6 |
1 |
1 |
36 |
8.6 |
33 |
57 |
1 |
2 |
61.6 |
10 |
34 |
80 |
0 |
1 |
35.5 |
8.5 |
35 |
61 |
1 |
2 |
58.1 |
10.6 |
36 |
69.6 |
1 |
3 |
83 |
12 |
37 |
250 |
1 |
4 |
152 |
13.3 |
38 |
64.5 |
1 |
2 |
64.5 |
8.6 |
39 |
125 |
0 |
2 |
54 |
9 |
40 |
152.3 |
0 |
3 |
89 |
13 |
Требуется:
1. Рассчитать матрицу парных коэффициентов корреляции; оценить статистическую значимость коэффициентов корреляции.
2. Выполнить тест на мультиколлинеарность Фаррара – Глоубера и обосновать выбор факторов в модель регрессии.
3. Построить модель регрессии с выбранными факторами и дать экономическую интерпретацию ее коэффициентов.
4. Оценить качество модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера, проверить значимость коэффициентов регрессии.
5.Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, - и - коэффициентов для выбранной модели.
6. Построить модель регрессии с наиболее влиятельным фактором. Сравнить ее качественные характеристики с характеристиками модели из пункта 3.