эконометрика / эконометрика / 03_Домашнее задание_множ

Эконометрика

Домашнее задание по теме: «Множественная линейная регрессия»

Задача (№ 43 Елисеева, 2008)

Для изучения проблемы рассмотрите следующие показатели и их значения по территориям Центрального федерального округа РФ за 2001 г.:

y – численность безработных, тыс. чел.;

x1 – годовой фонд заработной платы занятых в экономике региона, млрд руб.; x2 – численность мигрантов за год, тыс. чел.;

x3 – численность безработных в расчете на одну заявленную вакансию, чел.; x4 – число малых предприятий в регионе, тыс. шт.

Задание

Установите зависимость численности безработных в регионе от социальноэкономических факторов, оказывающих наибольшее воздействие на данный процесс. Выполните расчет прогнозного значения результата, предполагая, что прогнозные значения факторов составят 102,9% от их среднего уровня.

Проверьте остатки регрессии на гетероскедастичность при помощи тестов Голдфелда-Квандта и ранговой корреляции Спирмена.

Сделайте выводы о качестве построенной модели и ее статистической значимости. Дайте интерпретацию параметров и оцените их статистическую значимость.

Задача (№ 3, с. 80, Елисеева, 2001)

В результате исследования факторов, определяющих экономический рост, по 73 странам получено следующее уравнение регрессии:

где yˆ - темпы экономического роста (темпы роста среднедушевого ВВП в % к базисному

периоду); x1 – реальный среднедушевой ВВП (%); x2 – бюджетный дефицит (% к ВВП); x3

– объем инвестиций (% к ВВП); x4 – внешний долг (% к ВВП); x5 – уровень инфляции (%). Требуется:

1.Проверить гипотезу о достоверности полученной модели в целом.

2.До получения результатов этого исследования ваш однокурсник заключил с вами пари, что эмпирические результаты по данной модели докажут наличие обратной связи между темпами экономического роста и объемом внешнего долга страны. Выиграл ли это пари ваш однокурсник?

1

Эконометрика

Задача аудиторная.

Известны статистические данные 16 предприятий некоторых экономических показателей. Постройте линейное уравнение регрессии, описывающее зависимость между факторами и результатом для предсказания объема реализации продукта, если прогнозный объем факторных признаков должен составить 90% от их среднего уровня. Оцените прогнозные свойства модели с помощью средней ошибки аппроксимации.

2