Контрольная работа по "Эконометрике"

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Декабря 2012 в 17:59, контрольная работа

Описание работы

Задача. По предприятиям легкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн. руб.) от объема капиталовложений (X, млн. руб.).
Требуется:
1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
2. Вычислить остатки; найти остаточную сумму квадратов; оценить дисперсию остатков ; построить график остатков.
3. Проверить выполнение предпосылок МНК.
4. Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента (α=0,05).
5. Вычислить коэффициент детерминации, проверить значимость коэффициента регрессии с помощью F-критерия Фишера (α=0,05), найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о качестве модели.
6. Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α=0,1, если прогнозное значение фактора X составит 80% от его максимального значения.
7. Представить графически фактические и модельные значения Y точки прогноза.
8. Составить уравнения нелинейной регрессии:

Файлы: 1 файл

Контрольная Эконометрика.doc

— 4.42 Мб (Скачать файл)

Рис. 25   Расчет параметров

b = = = 0,39; A = - b = 1,33 – 0,39*1,06 = 0,91

Уравнение регрессии  будет иметь вид: Y = 0,91 + 0,39*Х

Выполним потенцирование данного уравнения: = ; уравнение степенной модели регрессии: = 8,13

Рис. 26   График степенной функции

  • Уравнение показательной кривой: .

Для построения этой модели необходимо произвести линеаризацию переменных. Для этого осуществим логарифмирование обеих частей уравнения: lg = lg a + lg x*b; Обозначим Y = lg , B = lg b, A = lg a.

Получим линейное уравнение регрессии: Y = A + B*х.

Рис. 27   Расчет параметров

B = = ;

A = =

Уравнение будет  иметь вид: Y= 1,11 + 0,02*х.

Выполним потенцирование данного уравнения: = 101,11 * (100,02)х

Получим уравнение  показательной модели регрессии: = 12,99 * 1,05х

Рис. 28   График показательной функции

  1. Для указанных моделей найти коэффициенты детерминации, коэффициенты эластичности и средние относительные ошибки аппроксимации. Сравнить модели по этим характеристикам и сделать вывод.

Для гиперболической  функции.

Рис. 29   Расчетная таблица

Определим индекс корреляции:

=

Связь между  показателем у и фактором х  можно считать сильной.

Тогда коэффициент  детерминации будет равен: =

Вариация результата Y (объема выпуска продукции) на 67% объясняется вариацией фактора Х (объема капиталовложений).

Коэффициент эластичности для уравнения гиперболы рассчитывается по формуле: =

С ростом объема капиталовложений (фактора Х) на 1% объем выпуска продукции (результат Y) повысится на 0,16%.

Средняя относительная  ошибка аппроксимации:

A =

В среднем расчетные  значения для гиперболической модели отличаются от фактических значений на 12,5%, что говорит о повышенной ошибке аппроксимации. Для степенной функции.

Рис. 30   Расчеты 

Индекс корреляции: =

Связь между  показателем у и фактором х  можно считать достаточно сильной, тогда коэффициент детерминации будет равен: = . Вариация результата Y (объема выпуска продукции) на 86% объясняется вариацией фактора Х (объема капиталовложений).Коэффициент эластичности для уравнения степенной зависимости:  = b = 0,39

С ростом объема капиталовложений (фактора Х) на 1% объем выпуска продукции (результат Y) повысится на 0,39%. Средняя относительная ошибка аппроксимации: A = . В среднем расчетные значения для степенной модели отличаются от фактических значений на 7,6%, что говорит о повышенной ошибке аппроксимации, но в допустимых пределах. Для показательной функции

Индекс корреляции: =

.

Рис. 31   Расчеты 

Связь между  показателем у и фактором х  слабая. Коэффициент детерминации будет  равен: = Вариация результата Y (объем выпуск  прод.) на 26% объясняется вариацией фактора Х (объема капиталовлож). Коэффициент эластичности для уравнения показательной зависимости: = ln b * = ln 1,05 * 13,3 = 0,61. С ростом объема капиталовложений (фактора Х) на 1% объем выпуска продукции (результат Y) повысится на 0,61%. Средняя относительная ошибка аппроксимации:A = . В среднем расчетном значении для показательной модели отличаются от факт. знач. на 15,9%-повышенная ошибка аппроксимации.

Рис. 32    Свободная таблица результатов

Вывод,  наилучшей  моделью является степенная модель, т.к имеет наибольший коэффициент  детерминации, средняя относительная  ошибка аппроксимации лежит в  допустимых пределах, а коэффициент  эластичности имеет среднее значение по сравнению с коэффициентами эластичности других моделей.

 


Информация о работе Контрольная работа по "Эконометрике"