1. Построить линейное уравнение парной регрессии y от X;

2. рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации;

3. оценить качество уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера (α=0,05);

4. оценить статистическую значимость параметров регрессии (α=0,05);

5. выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 105% от среднего уровня;

6. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал с вероятностью 0,95.

Задание 3. На основе помесячных данных о числе браков (тыс.) в регионе за последние два года была построена аддитивная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за соответствующие месяцы приводятся в таблице:

Месяц	Скорректированные значения сезонной компоненты, S	Месяц	Скорректированные значения сезонной компоненты, S
Январь	-0,8	Июль	2,4
Февраль	1,6	Август	0,8
Март	-0,4	Сентябрь	2,0
Апрель	0,2	Октябрь	0,8
Май	-1,6	Ноябрь	-2,4
Июнь	?	Декабрь	-1,8

Уравнение тренда выглядит следующим образом: , при расчете параметров тренда использовались приведенные моменты времени ().

Требуется:

1. определить значение сезонной компоненты за июнь;

2. На основе построенной модели дать прогноз общего числа объема продаж в течение первого квартала следующего года.

Задание по эконометрике

Вариант 4

Задание 1 Добыча нефти (включая газовый конденсат) в России характеризуется следующими данными:

Год	Добыча нефти, млн. т
1988	569
1989	530
1990	491
1991	448
1992	410

Определите:

1. Основную тенденцию методом аналитического выравнивания ряда динамики по уравнению прямой;

2. ожидаемый уровень добычи нефти в 1994 г. при условии сохранения текущей тенденции.

Задание 2. По территориям региона приводятся данные за 199Х год:

Регион	Среднедушевой прожиточный минимум в день на одного трудоспособного, руб., x	Среднедневная заработная плата, руб., y
1	94	126
2	98	130
3	104	135
4	95	132
5	107	150
6	127	185
7	138	164

Требуется:

1. Построить линейное уравнение парной регрессии y от X;

2. рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации;

3. оценить качество уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера (α=0,05);

4. оценить статистическую значимость параметров регрессии (α=0,05);

5. выполнить прогноз заработной платы y при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума x, составляющем 110% от среднего уровня;

6. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал с вероятностью 0,95.

Задание 3. На основе помесячных данных об объеме продаж (тыс. руб.) за последние три года была построена аддитивная модель временного ряда. Скорректированные значения сезонной компоненты за соответствующие месяцы приводятся в таблице:

Месяц	Скорректированные значения сезонной компоненты, S	Месяц	Скорректированные значения сезонной компоненты, S
Январь	1,2	Июль	-3,5
Февраль	-2,3	Август	-1,2
Март	0,6	Сентябрь	?
Апрель	-0,3	Октябрь	-1,2
Май	2,3	Ноябрь	3,5
Июнь	1,3	Декабрь	2,5

Уравнение тренда выглядит следующим образом: , при расчете параметров тренда использовались фактические моменты времени ().

Требуется: