Рейтинговая работа по эконометрике в МУ им. С.Ю. Витте

Задание 1. Линейная парная регрессия

По территориям 12 регионов приводятся данные за 2023 г. зависимости среднедушевого прожиточного минимума в день одного трудоспособного, руб.,х и среднедневной заработной платы, руб., у.

Требуется:

1. Построить линейное уравнение парной регрессии у от х.

2. Рассчитать линейный коэффициент парной корреляции и среднюю ошибку аппроксимации.

3. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

4. Выполнить прогноз заработной платы при прогнозном значении среднедушевого прожиточного минимума х, составляющем 100 + номер варианта % от среднего уровня.

5. Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза и его доверительный интервал.

6. На одном графике построить исходные данные и теоретическую прямую.

Задание 2. Нелинейная парная регрессия

По территориям 12 регионов приводятся данные за 2023 г. зависимости среднедушевого прожиточного минимума в день одного трудоспособного, руб.,х и среднедневной заработной платы, руб., у. (см. задание 1)

Требуется:

1. Построить уравнение парной нелинейной регрессии у от х в соответствии с вариантом (см. таблицу).

2. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

3. Оценить качество модели.

4. На одном графике построить исходные данные и полученные модельные значения.

5. Сделать вывод о выборе между линейной и нелинейной моделями, обосновав его.

Задание 3 Множественная регрессия и корреляция

По 20 предприятиям региона изучается зависимость выработки продукции на одного работника у (тыс. руб.) от ввода в действие новых основных фондов х1 (% от стоимости фондов на конец года) и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих х2 (%) (смотри таблицу своего варианта).

Требуется:

1. Построить линейную модель множественной регрессии. Записать стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.

2. Найти коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализировать их.

3. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.

4. С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации.

5. С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x1 после x2 и фактора x2 после x1.

6. Составить уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.

Задание 4. Построение модели временного ряда

Имеются условные данные об объемах потребления электроэнергии (yt) жителями региона за 24 периода (квартала).

Требуется:

1. Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний.

2. Построить аддитивную модель временного ряда (для нечетных вариантов) или мультипликативную модель временного ряда (для четных вариантов).

3. Сделать прогноз на заданное количество кварталов вперед.