- •Содержание
- •Введение
- •Тема №1 Линейная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях Задача№1
- •Решение:
- •1.Определим методом наименьших квадратов параметры уравнения линейной регрессии.
- •2. Найдем показатели тесноты связи линейной модели:
- •3.Найдем средний коэффициент эластичности.
- •Задания для самостоятельного решения.
- •Тема № 2 парная корреляция и регрессия в эконометрических исследованиях Задача№1
- •Решение:
- •1. Рассчитаем параметры линейной функции.
- •2. Найдем показатели тесноты связи линейной модели:
- •3.Оценим модель через показатель детерминации, f-критерий Фишера, ошибку аппроксимации
- •Задача № 2
- •Решение:
- •1. Рассчитаем параметры линейной функции.
- •2. Найдем показатели тесноты связи линейной модели:
- •3.Оценим модель через показатель детерминации, f-критерий Фишера, ошибку аппроксимации
- •Гиперболическая модель
- •Степенная модель
- •Задача №3
- •Решение:
- •Задания для самостоятельного решения. Задача №1
- •Задача № 2
- •Задача №3
- •Тема №3 Множественная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях Задача №1
- •Решение:
- •1.Построим уравнение множественной регрессии в стандартизованной и естественной форме.
- •2. Линейные коэффициенты частной корреляции рассчитываются по рекуррентной формуле:
- •3. Рассчитаем общий и частные f-критерии Фишера.
- •Задача №2
- •Решение:
- •1.Составим таблицу дисперсионного анализа для проверки статистической значимости уравнения множественной регрессии и его показателя тесноты связи на уровне значимости .
- •2. Рассчитаем частные f-критерии Фишера.
- •3.Оценим с помощью t–критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов при переменных и множественного уравнения регрессии.
- •4. Рассчитаем стандартную ошибку регрессии.
- •5. Рассчитаем интервальную оценку значения коэффициента регрессии при факторе .
- •Задания для самостоятельного решения. Задача №1
- •Задача №2
- •Тема №4 Временные ряды в эконометрических исследованиях. Задача №1
- •Решение:
- •Задания для самостоятельного решения. Задача№1
- •Тема№5 Прогнозирование на базе одиночных временных рядов
- •Задача№1
- •Решение:
- •Задания для самостоятельного решения. Задача №1
- •Задача№1
- •Решение:
- •Задания для самостоятельного решения. Задача №1
- •Список использованных источников
4. Рассчитаем стандартную ошибку регрессии.
Ошибки
коэффициентов регрессии связаны со
стандартной ошибкой регрессии
,
которая
фиксируется при оценке результатов
множественной регрессии:
,
(3.25)
где
–
остаточная дисперсия на 1 степень
свободы.
По данным таблицы 3 получаем:
Величина
не столь уж мала, если учесть, что
,
то есть случайные колебания оценки
регрессии составляют 19 % от среднего
уровня, что сказалось на величине
стандартных ошибок коэффициентов
регрессии.
Стандартная
ошибка для фактора
коэффициента
регрессии составила:
,
(3.26)
Большая
величина стандартной ошибки регрессии
скажется и на величине интервальной
оценки прогнозируемого значения
– диапазон
между
и
будет
широким, то есть более неопределенным.
5. Рассчитаем интервальную оценку значения коэффициента регрессии при факторе .
Для фактора стандартная ошибка коэффициента регрессии составила:
,
(3.27)
Табличное
значение критерия Стьюдента при числе
степеней свободы остаточной вариации
17 и уровне значимости 0,05 равно
.
Интервальные значения коэффициента регрессии при факторе составят:
,
(3.28)
Таким образом, истинная сила влияния переменной на будет не меньше 2,72 и не больше 9,56 (с вероятностью 0,95).
Задания для самостоятельного решения. Задача №1
Имеются данные по 30 регионам России:
– среднедневной душевой доход, руб.;
– среднедневная заработная плата одного работающего, руб.;
– средний возраст безработного, лет.
Требуется:
1. Построить уравнение множественной регрессии в стандартизованной и естественной форме; рассчитать частные коэффициенты эластичности, сравнить их с и ; пояснить различия между ними.
2. Рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной корреляции; сравнить их с линейными коэффициентами парной корреляции; пояснить различия между ними.
3. Рассчитать общий и частные F-критерии Фишера.
Таблица 1– Исходные данные
Номер варианта |
Признак |
Среднее Значение |
Среднее квадратическое отклонение |
Линейный коэффициент парной корреляции |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
№1 |
|
433,6 |
61,54 |
– |
|
255,0 |
25,96 |
|
|
|
33,6 |
0,68 |
|
|
№2 |
|
433,7 |
61,64 |
– |
|
255,2 |
26,06 |
|
|
|
33,7 |
0,78 |
|
Продолжение таблицы 1
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
№3 |
|
433,8 |
61,74 |
– |
|
255,3 |
26,16 |
|
|
|
33,8 |
0,82 |
|
|
№4 |
|
433,9 |
61,76 |
– |
|
255,4 |
25,26 |
|
|
|
33,9 |
0,84 |
|
|
№5 |
|
434,0 |
61,86 |
– |
|
255,5 |
25,36 |
|
|
|
34,0 |
0,85 |
|
|
№6 |
|
434,1 |
61,96 |
– |
|
255,6 |
25,46 |
|
|
|
34,1 |
0,86 |
|
|
№7 |
|
434,2 |
61,98 |
– |
|
255,8 |
25,48 |
|
|
|
34,4 |
0,88 |
|
|
№8 |
|
434,3 |
62,08 |
– |
|
255,9 |
25,58 |
|
|
|
34,5 |
0,90 |
|
Продолжение таблицы 1
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
№9 |
|
434,4 |
62,18 |
– |
|
256,0 |
25,68 |
|
|
|
34,6 |
0,91 |
|
|
№10 |
|
434,5 |
62,28 |
– |
|
256,2 |
25,78 |
|
|
|
34,7 |
0,92 |
|
|
№11 |
|
434,7 |
62,38 |
– |
|
256,3 |
25,88 |
|
|
|
34,8 |
0,93 |
|
|
№12 |
|
434,8 |
62,48 |
– |
|
256,4 |
25,98 |
|
|
|
34,9 |
0,94 |
|
|
№13 |
|
434,9 |
62,58 |
– |
|
256,5 |
26,09 |
|
|
|
35,0 |
0,95 |
|
|
№14 |
|
435,0 |
62,68 |
– |
|
256,6 |
26,19 |
|
|
|
35,1 |
0,96 |
|
Продолжение таблицы 1
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
№15 |
|
435,2 |
62,78 |
– |
|
256,7 |
26,29 |
|
|
|
35,2 |
0,97 |
|
|
№16 |
|
435,6 |
62,68 |
– |
|
256,7 |
26,59 |
|
|
|
35,6 |
0,96 |
|
|
№17 |
|
435,0 |
62,86 |
– |
|
256,5 |
26,36 |
|
|
|
35,0 |
0,85 |
|
|
№18 |
|
436,1 |
62,96 |
– |
|
256,6 |
26,46 |
|
|
|
37,1 |
0,86 |
|
|
№19 |
|
437,2 |
62,98 |
– |
|
257,8 |
26,48 |
|
|
|
37,4 |
0,88 |
|
|
№20 |
|
438,3 |
63,08 |
– |
|
258,9 |
26,58 |
|
|
|
38,5 |
0,98 |
|
Продолжение таблицы 1
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
№21 |
|
438,4 |
63,08 |
– |
|
259,0 |
26,58 |
|
|
|
38,5 |
0,98 |
|
|
№22 |
|
438,5 |
63,18 |
– |
|
259,1 |
26,68 |
|
|
|
38,6 |
1,02 |
|
|
№23 |
|
438,6 |
63,28 |
– |
|
259,2 |
26,78 |
|
|
|
38,7 |
1,04 |
|
|
№24 |
|
438,7 |
63,38 |
– |
|
259,3 |
26,88 |
|
|
|
38,8 |
1,06 |
|
|
№25 |
|
438,8 |
63,48 |
– |
|
259,4 |
26,98 |
|
|
|
38,9 |
1,08 |
|
|
№26 |
|
438,9 |
63,58 |
– |
|
259,5 |
27,08 |
|
|
|
39,0 |
1,10 |
|
Продолжение таблицы 1
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
№27 |
|
439,0 |
63,68 |
– |
|
259,6 |
27,18 |
|
|
|
39,1 |
1,12 |
|
|
№28 |
|
439,2 |
63,78 |
– |
|
259,8 |
27,28 |
|
|
|
39,3 |
1,14 |
|
|
№29 |
|
439,3 |
63,88 |
– |
|
259,9 |
27,38 |
|
|
|
39,5 |
1,16 |
|
|
№30 |
|
439,5 |
63,88 |
– |
|
260,9 |
27,38 |
|
|
|
39,7 |
1,18 |
|
