Контрольная Эконометрика. Задачи 1 - 3, номер: 158711

Содержание

ЗАДАЧА 1. Парные зависимости 3
ЗАДАЧА 2. Временной ряд 19
ЗАДАЧА 3. Проверка моделей на автокорреляцию и мультиколлинеарность 24
Список литературы 31

ЗАДАЧА 1. Парные зависимости
В базе данных магазина, торгующего подержанными автомобилями, содержится информация об их потребительских свойствах и ценах.
Для анализа зависимости цены автомобиля Y от его возраста X1 и мощности двигателя X2 из базы данных выбраны сведения о 16 автомобилях. Эти сведения приведены в таблице 1.
Таблица 1
Номер автомобиля
i
Цена
(тыс.у.е.)
yi Возраст
(лет)
xi1 Мощность
двигателя
(л.с.)
xi2
1 18,8 3,0 145
2 17,6 2,0 130
3 14,7 4,0 115
4 11,8 6,0 122
5 13,5 6,0 127
6 13,9 6,0 140
7 22,4 2,0 176
8 18,2 4,0 161
9 11,1 6,0 110
10 21,1 2,0 157
11 20,0 3,0 164
12 19,8 2,0 146
13 19,9 2,0 140
14 20,5 2,0 150
15 19,0 3,0 160
16 20,2 2,0 154

1. Парные зависимости
1.1. Построить поля рассеяний для цены Y и возраста автомобиля X1, а также для цены Y и мощности двигателя X2. На основе их визуального анализа выдвинуть гипотезы о виде статистической зависимости Y от X1 и Y от X2 и записать их математически.
1.2. Методом наименьших квадратов найти оценки линейных уравнений регрессии: , .
1.3. С помощью коэффициентов парной корреляции проанализировать тесноту линейной связи между ценой и возрастом автомобиля, а также между ценой и мощностью двигателя. Проверить их значимость с надежностью 0,9.
1.4. Проверить статистическую значимость параметров и уравнений регрессии с надежностью 0,9.
1.5. Построить доверительные полосы надежности 0,95 для среднего значения цены автомобиля в зависимости от его возраста, а также от мощности двигателя. Изобразить графически линии регрессии и доверительные полосы вместе с полями рассеяний.
1.6. На продажу поступила очередная партия однотипных автомобилей. Их возраст 3 года, мощность двигателя 165 л.с. Рассчитать точечный и интервальный прогноз среднего значения цены поступивших автомобилей в зависимости от возраста и мощности двигателя с доверительной вероятностью 0,95.
2. Множественная зависимость
2.1. По методу наименьших квадратов найти оценки коэффициентов множественной линейной регрессионной модели
2.2. Проверить статистическую значимость параметров и уравнения множественной регрессии с надежностью 0,9.
2.3. Рассчитать точечный и интервальный прогноз среднего значения цены поступивших автомобилей возраста 3 года и мощностью двигателя 165 л.с. с доверительной вероятностью 0,95.
3. Экономическая интерпретация
На основе полученных в пунктах 1 и 2 статистических характеристик провести содержательный экономический анализ зависимости цены автомобиля от его возраста и мощности двигателя.

ЗАДАЧА 2. Временной ряд
Таблица 2
Месяц,
t Объем продаж (тыс.у.е.)
zt
1 156
2 204
3 222
4 226
5 208
6 304
7 294
8 294
9 301
10 289
11 302
12 276
В базе данных магазина также содержится информация об объеме ежемесячных продажах автомобилей за прошлый год, представленная в таблице 2.
1. Представить графически ежемесячные объемы продаж автомагазина. На основе визуального анализа построенного графика выдвинуть гипотезу о виде статистической зависимости объема продаж от времени и записать её математически.
2. Методом наименьших квадратов найти оценку уравнения линейного тренда
3. Для линии тренда построить доверительную полосу надежности 0,975. Нарисовать ее на графике вместе с линией тренда и исходным временным рядом.
4. С помощью уравнения тренда найти точечный и интервальный прогноз (надежности 0,975) среднего объема продаж для t =15.

ЗАДАЧА 3. Проверка моделей на автокорреляцию и мультиколлинеарность
1. Для регрессионных моделей:
и
с помощью критерия Дарбина-Уотсона проверить наличие или отсутствие автокорреляции на уровне значимости 0,05.
2. Для регрессионной модели
проверить наличие или отсутствие мультиколлинеарности, используя:
а) парный коэффициент корреляции;
б) критерий «хи-квадрат» ?2 на уровне значимости 0,05.