- •Московский государственный открытый университет
- •Оглавление
- •Введение
- •Общие методические указания
- •Этапы экономико-математического моделирования
- •Тема 1. Методы линейной алгебры в экономическом анализе.
- •1. Справочный материал.
- •2. Задания для самостоятельной работы.
- •Тема 2. Методы математического анализа для построения моделей сэп.
- •1. Справочный материал.
- •2. Задания для самостоятельной работы.
- •Тема 3. Предельный анализ экономических процессов.
- •1.Справочный материал.
- •1. Общие положения
- •Основные этапы эконометрического моделирования:
- •2. Отбор факторов для построения функции спроса
- •3. Определение формы связи между спросом на товар и доходом потребителя. Расчет параметров уравнения парной регрессии
- •4. Расчет коэффициентов корреляции и детерминации, проверка правильности выбранных факторов и формы связи
- •5. Оценка точности построенной модели. Статистическая проверка гипотез о значимости параметров уравнения регрессии и самого уравнения в целом
- •6. Определение и анализ эластичности потребления по доходу
- •7. Модели множественной регрессии. Построение функции спроса (потребления) от двух факторов
- •Задания для контрольной работы
- •Варианты исходных данных для выполнения задания 1 контрольной работы
- •Тесты контроля усвоенного материала Регрессионный и корреляционный анализы.
- •Титульный лист контрольной работы
Задания для контрольной работы
Задание 1. Парная регрессия.
Статистические данные значений показателей X1-среднедушевой доход (ден. ед.) и Y –расходы на потребление (ден. ед.) внесены в таблицу 1. Требуется:
1) построить поле корреляции и выдвинуть предположение о форме связи между доходом и потреблением;
2) найти оценки коэффициентов уравнения линейной регрессии;
3) вычислить линейный коэффициент корреляции, сделать вывод;
4) вычислить коэффициент детерминации, сделать вывод;
5) проверить значимость уравнения регрессии в целом;
6) проверить значимость коэффициентов регрессии;
7) найти доверительные интервалы для коэффициентов регрессии;
8) определить эластичность потребления по доходу и сделать выводы;
9) построить линию регрессии на корреляционном поле.
Задание 2. Многофакторная регрессия.
Статистические данные значений показателей X1-среднедушевой доход (ден. ед.), X2-цена товара и Y –расходы на потребление (ден. ед.) внесены в таблицы 1 и 2. Предполагая, что между переменными Y, X1, X2 существует линейная зависимость, требуется:
1) построить функцию спроса;
2) определить частные коэффициенты корреляции и сделать выводы о направлении и силе связи между переменными, а также о возможном присутствии мультиколлинеарности в модели регрессии;
3) оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии, найти доверительные интервалы коэффициентов регрессии;
4) вычислить коэффициент детерминации;
5) проверить значимость модели регрессии;
6) дать экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии, найти эластичность потребления по доходу и цене товара, сделать экономические выводы.
Примечание: Вычисления произвести аналитически и полученные результаты проверить с помощью пакета «Анализа данных» MS EXCEL.
Доверительная вероятность γ = 0,95 (значимость α = 0,05).
Таблица 1
Варианты исходных данных для выполнения задания 1 контрольной работы
|
Вариант 1.1 |
Вариант 1.2 |
Вариант 1.3 |
Вариант 1.4 |
Вариант 1.5 | |||||
|
Х1 |
у |
Х1 |
у |
Х1 |
у |
Х1 |
у |
Х1 |
у |
|
200 |
5 |
200 |
115 |
200 |
21 |
200 |
111 |
200 |
11 |
|
250 |
12 |
250 |
130 |
250 |
28 |
250 |
129 |
250 |
29 |
|
300 |
18 |
300 |
154 |
300 |
32 |
300 |
133 |
300 |
33 |
|
350 |
22 |
350 |
160 |
350 |
34 |
350 |
144 |
350 |
40 |
|
400 |
38 |
400 |
177 |
400 |
52 |
400 |
149 |
400 |
53 |
|
450 |
50 |
450 |
180 |
450 |
68 |
450 |
162 |
450 |
68 |
|
500 |
100 |
500 |
182 |
500 |
109 |
500 |
171 |
500 |
117 |
|
550 |
115 |
550 |
187 |
550 |
158 |
550 |
179 |
550 |
150 |
|
600 |
120 |
600 |
190 |
600 |
172 |
600 |
182 |
600 |
169 |
|
650 |
139 |
650 |
192 |
650 |
178 |
650 |
185 |
650 |
179 |
|
700 |
192 |
700 |
194 |
700 |
198 |
700 |
192 |
700 |
198 |
|
Вариант 1.6 |
Вариант 1.7 |
Вариант 1.8 |
Вариант 1.9 |
Вариант 1.10 | |||||
|
Х1 |
у |
Х1 |
у |
Х1 |
у |
Х1 |
у |
Х1 |
у |
|
200 |
110 |
200 |
6 |
200 |
120 |
200 |
17 |
200 |
121 |
|
250 |
120 |
250 |
15 |
250 |
130 |
250 |
29 |
250 |
132 |
|
300 |
135 |
300 |
20 |
300 |
150 |
300 |
33 |
300 |
140 |
|
350 |
140 |
350 |
30 |
350 |
162 |
350 |
38 |
350 |
143 |
|
400 |
150 |
400 |
35 |
400 |
164 |
400 |
45 |
400 |
153 |
|
450 |
159 |
450 |
50 |
450 |
175 |
450 |
69 |
450 |
162 |
|
500 |
164 |
500 |
99 |
500 |
177 |
500 |
120 |
500 |
168 |
|
550 |
170 |
550 |
120 |
550 |
180 |
550 |
160 |
550 |
170 |
|
600 |
176 |
600 |
125 |
600 |
184 |
600 |
180 |
600 |
172 |
|
650 |
180 |
650 |
128 |
650 |
189 |
650 |
184 |
650 |
175 |
|
700 |
190 |
700 |
199 |
700 |
194 |
700 |
204 |
700 |
189 |
Таблица 2
|
Вариант 2.1 |
Вариант 2.2 |
Вариант 2.3 |
Вариант 2.4 |
Вариант 2.5 | |||||
|
Х2 |
у |
Х2 |
у |
Х2 |
у |
Х2 |
у |
Х2 |
у |
|
202 |
5 |
205 |
6 |
203 |
8 |
204 |
14 |
211 |
11 |
|
240 |
12 |
252 |
15 |
250 |
16 |
250 |
30 |
259 |
29 |
|
308 |
18 |
300 |
20 |
309 |
25 |
337 |
37 |
338 |
33 |
|
352 |
22 |
360 |
30 |
370 |
35 |
352 |
42 |
354 |
40 |
|
440 |
38 |
400 |
35 |
409 |
40 |
449 |
49 |
453 |
53 |
|
450 |
50 |
440 |
50 |
450 |
52 |
469 |
69 |
462 |
68 |
|
532 |
100 |
505 |
99 |
510 |
97 |
532 |
132 |
504 |
117 |
|
560 |
115 |
550 |
120 |
559 |
125 |
560 |
165 |
559 |
130 |
|
640 |
120 |
602 |
128 |
607 |
138 |
649 |
170 |
662 |
169 |
|
659 |
139 |
670 |
135 |
658 |
149 |
680 |
181 |
682 |
179 |
|
700 |
192 |
702 |
199 |
703 |
200 |
700 |
198 |
700 |
198 |
|
Вариант 2.6 |
Вариант 2.7 |
Вариант 2.8 |
Вариант 2.9 |
Вариант 2.10 | |||||
|
Х2 |
у |
Х2 |
у |
Х2 |
у |
Х2 |
у |
Х2 |
у |
|
200 |
10 |
210 |
15 |
211 |
11 |
215 |
115 |
200 |
120 |
|
260 |
19 |
264 |
20 |
250 |
24 |
250 |
130 |
254 |
130 |
|
302 |
22 |
310 |
26 |
312 |
39 |
344 |
154 |
328 |
150 |
|
350 |
24 |
335 |
38 |
349 |
40 |
407 |
177 |
404 |
164 |
|
412 |
42 |
430 |
48 |
417 |
49 |
480 |
180 |
475 |
175 |
|
451 |
58 |
455 |
60 |
460 |
65 |
580 |
182 |
507 |
177 |
|
520 |
98 |
528 |
112 |
517 |
120 |
602 |
187 |
580 |
180 |
|
552 |
149 |
563 |
152 |
560 |
152 |
620 |
190 |
600 |
184 |
|
607 |
150 |
612 |
159 |
640 |
160 |
652 |
192 |
659 |
189 |
|
653 |
184 |
670 |
160 |
680 |
162 |
704 |
194 |
710 |
194 |
|
690 |
197 |
720 |
198 |
704 |
200 |
708 |
198 |
790 |
197 |
Приложение Б
