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 об объеме продаж (тыс. руб.) за последние четыре 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	3,6
Февраль	?	Август	1,2
Март	-0,6	Сентябрь	3,0
Апрель	0,4	Октябрь	1,2
Май	-2,4	Ноябрь	-3,6
Июнь	-1,3	Декабрь	-2,6

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

Требуется:

1. определить значение сезонной компоненты за февраль;

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

Задание по эконометрике

Вариант 13

Задание 1. Имеются следующие статистические данные о числе вкладов населения в учреждениях Сберегательного банка РФ за 1990-1994 г.г. (на конец года):

Год	Число вкладов, млн.
1990	125
1991	140
1992	157
1993	170
1994	185

Определите:

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

2. Ожидаемое число вкладов на конец 1996 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	85	144
2	90	156
3	96	147
4	87	150
5	98	178
6	117	190
7	127	190

Требуется:

1. построить линейное уравнение парной регрессии y от x;

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

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 102% 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 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	-1,1	Июль	3,3
Февраль	2,2	Август	1,1
Март	-0,6	Сентябрь	2,8
Апрель	0,3	Октябрь	1,1
Май	-2,2	Ноябрь	-3,3
Июнь	-1,2	Декабрь	?

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

Требуется: