Расчет коэффициента эластичности и показателей корреляции и детерминации

  • Просмотров 277
  • Скачиваний 12
  • Размер файла 302
    Кб

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Ульяновская государственная сельскохозяйственная академия Кафедра «Статистика и анализ хозяйственной деятельности» Контрольная работа по Эконометрики Выполнил: студент 2 курса заочного отделения «Экономического факультета» по специальности «Финансы и кредит» с сокращенным сроком обучения Антонов Леонид Владимирович Ульяновск, 2009 Задача 1 По территориям

Волго-Вятского, Центрально–Черноземного и Поволжского районов известны данные о потребительских расходах в расчете на душу населения, о средней заработной плате и выплатах социального характера (табл. 1). Таблица 1 Район Потребительские расходы в расчете на душу населения, руб., y Средняя заработная плата и выплаты социального характера, руб., x 1 408 524 2 249 371 3 253 453 4 580 1006 5 651 997 6 322 486 7 899 1989 8 330 595 9 446 1550 10 642 937 Задание: 1. Постройте поле

корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи. 2. Рассчитайте параметры уравнений линейной парной регрессии. 3. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации. 4. Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи факторов с результатом. 5. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений. 6. Оцените с помощью F- критерия Фишера статистическую

надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп.4,5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование. 7. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 7 % от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости, а = 0,05. 8. Оцените полученные результаты, выводы оформите в

аналитической записке. Решение: 1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи. 2. Рассчитайте параметры уравнений линейной парной регрессии.   y x yx x2 y2 ŷx y-ŷx Ai 1 408 524 213792 274576 166464 356,96 51,04 12,5 2 249 371 92379 137641 62001 306,47 -57,47 23,1 3 253 453 114609 205209 64009 333,53 -80,53 31,8 4 580 1006 583480 1012036 336400 516,02 63,98 11,0 5 651 997 649047 994009 423801 513,05 137,95 21,2 6 322 486 156492 236196 103684 344,42 -22,42 7,0 7 899 1989 1788111 3956121 808201 840,41 58,59 6,5 8 330 595 196350 354025 108900 380,39 -50,39 15,3 9 446 1550 691300 2402500 198916 695,54 -249,54 56,0 10 642