Контрольная вариант 7 корреляция, номер: 347411

"ЗАДАНИЕ № 1
Задание. Используя данные таблицы 1.
1. Построить графическое поле корреляции (вариант 1 выбирает 1 и 2 столбец данных, 2 вариант 2 и 3 столбец и далее).
2. Рассчитать параметры и нанести на поле корреляции уравнения линейной регрессии и полиномиальной функции.
3. Теоретически вычислить линейный коэффициент парной корреляции.
4. Проверить значимость рассчитанного коэффициента парной корреляции и коэффициентов уравнений регрессий.
5. Построить доверительный интервал для линейного коэффициента парной корреляции.
6. Проверить значимость уравнений регрессии.
7. Определить лучшее уравнение регрессии на основе средней ошибки аппроксимации, коэффициентов корреляции, оценки уровня значимости.
8. Провести интерпретацию полученных уравнений регрессии.
Области и республики Холодильники, морозильники Стиральные машины
у х
Белгородская область 103 93
Брянская область 99 72
Владимирская область 105 90
Воронежская область 102 96
Ивановская область 106 92
Калужская область 106 88
Костромская область 100 85
Курская область 100 78
Липецкая область 113 95
Московская область 106 87
Орловская область 111 93
Рязанская область 106 80
Смоленская область 115 93
Тамбовская область 108 99
Тверская область 102 87
Тульская область 102 93
Ярославская область 110 88
Республика Карелия 106 87
Республика Коми 111 92

ЗАДАНИЕ№ 2
Задание: на основании исходных данных, приведенных в таблице 1 (вариант 1 выбирает 1, 2 и 3 столбец данных, 2 вариант 2, 3 и 4 столбец и далее) необходимо:
1. Построить матрицу парных коэффициентов корреляции, проверить наличие мультиколлинеарности и отобрать неколлинеарные факторы для уравнения регрессии.
2. Рассчитать коэффициенты и построить уравнение линейной регрессии.
3. Рассчитать коэффициент множественной корреляции.
4. Проверить значимость уравнения множественной регрессии для уровней значимости 0,05 и 0,01.
5. Составить частные уравнения регрессии.
6. Интерпретировать уравнение множественной регрессии на основании средних частных коэффициентов эластичности.
7. Рассчитать стандартизированные коэффициенты уравнения множественной регрессии и построить уравнение линейной регрессии в стандартизированном виде.
8. Оценить информативность факторов уравнения линейной регрессии в стандартизированном виде.
9. Рассчитать частные коэффициенты корреляции и оценить их значимость при уровнях значимости 0,05 и 0,01.
10. Произвести оценку информативности факторов по частным коэффициентам корреляции.
11. Составить уравнение регрессии методом исключения с учетом только информативных факторов.
12. Провести проверку гипотезы о гомоскедастичности ряда остатков с уровнем значимости 0,05 и 0,01.
Области и республики Холодильники, морозильники Стиральные машины Электропылесосы
у х1 х2
Белгородская область 103 93 77
Брянская область 99 72 64
Владимирская область 105 90 77
Воронежская область 102 96 66
Ивановская область 106 92 71
Калужская область 106 88 81
Костромская область 100 85 58
Курская область 100 78 66
Липецкая область 113 95 73
Московская область 106 87 81
Орловская область 111 93 73
Рязанская область 106 80 65
Смоленская область 115 93 66
Тамбовская область 108 99 74
Тверская область 102 87 64
Тульская область 102 93 79
Ярославская область 110 88 71
Республика Карелия 106 87 68
Республика Коми 111 92 78

ЗАДАНИЕ № 4
Необходимо:
1) Для имеющихся уравнений назвать эндогенные и экзогенные переменные;
2) определить, идентифицировано ли каждое из уравнений модели, используя необходимое и достаточное условия идентификации
3) выбрать метод оценки параметров эконометрической модели;
4) составить приведенную форму эконометрической модели;
5) рассчитать коэффициенты приведенной формы эконометрической модели;
6) рассчитать коэффициенты структурной формы модели;
7) оценить значимость уравнений и соответствующих коэффициентов.
Для составления форм приведенных уравнений и расчета коэффициентов структурных уравнений может быть использована надстройка «Анализ данных» табличного процессора Excel:
1. для вызова модуля нахождения уравнения регрессии нужно вызвать пункты меню: Сервис – Анализ данных – Регрессия.
2. далее указываются ячейки, содержащие исходные данные y и x.
3. при отсутствии свободного члена в уравнении регрессии необходимо установить флажок «Константа–ноль».
Расчетные значения коэффициентов линейного уравнения регрессии (a, bi) принимаются по столбцу «Коэффициенты» таблицы результатов регрессии.
Модель протекционизма Сальватора:
;
;
;
где М – доля импорта в ВВП;
N – общее число прошений об освобождении от таможенных пошлин;
S – число удовлетворенных прошений об освобождении от таможенных пошлин;
Е – фиктивная переменная, равная 1 для тех лет, в которые курс рубля на международных валютных рынках был искусственно завышен, и 0 – для всех остальных лет;
Y – реальный ВВП;
Х – реальный объем чистого экспорта;
t – текущий период;
t–1 – предыдущий период.
Текущий период
t Реальный ВВП,
Y Доля импорта в ВВП,
M Общее число прошений об освобождении от таможенных пошлин
N Число удовлетворенных прошений об освобождении от таможенных пошлин,
S Фиктивная переменная,
E Реальный объем чистого экспорта,
X
1 1398,5 0,129471 900 800 1 185,6
2 19005,5 0,482632 2200 1500 1 11847
3 171509,5 0,304956 5500 4000 1 65524
4 610745,2 0,232131 10500 6000 1 169534
5 1524049,0 0,242857 20350 18000 1 426735
6 2145655,5 0,205965 20000 15000 0 532239
7 2741051,2 0,209359 30000 20000 0 592332
8 4757233,7 0,234951 45000 35000 0 840596
9 4757233,7 0,268908 50000 45000 0 2090687
10 7063392,8 0,249292 45000 40000 0 3232388

ЗАДАНИЕ № 5

Задание. На основании данных табл. 18 для соответствующего варианта:
1. Построить уравнение авторегрессии.

2. Проверить значимость уравнения регрессии и отдельных коэффициентов.
3. Проверить наличие автокорреляции в остатках.
4. Построить уравнение авторегрессии с учетом фактора времени

5. Проверить значимость уравнения регрессии и коэффициента при t и оценить целесообразность включения в модель фактора времени.
Текущий период, t Зарплата S
(тыс. руб.) Внутренние инвестиции I (млн. руб.)
1 0,6 211
2 6,0 2670
3 58,7 27125
4 220,4 108810
5 472,4 266974
6 790,2 375998
7 950,2 408797
8 1051,5 407086
9 1522,6 970439
10 2223,4 1165181

"