Учебная работа № /9178. «Контрольная Регрессия и корреляция. Задания 1-5

Учебная работа № /9178. «Контрольная Регрессия и корреляция. Задания 1-5

Количество страниц учебной работы: 21
Содержание:
«Задача 1. Администрация страховой компании приняла решение о введении нового вида услуг – страхование на случай пожара. С целью определения тарифов по выборке 10 случаев пожара анализируется зависимость стоимости ущерба, нанесенного пожаром, от расстояния до ближайшей пожарной станции:
1. Постройте поле корреляции результата и фактора и сформулируйте гипотезу о форме связи.
2. Оцените параметры уравнений парной регрессии и дайте интерпретацию коэффициента регрессии b.
3. Рассчитайте линейный коэффициент корреляции и поясните его смысл, найдите коэффициент детерминации и дайте его интерпретацию.
4. На уровне значимости 0,05 оцените статистическую значимость коэффициента b и коэффициента корреляции. Сделайте выводы.
5. На уровне значимости 0,05 оцените статистическую значимость уравнения регрессии в целом.
6. На уровне значимости 0,05 проверьте гипотезу о гетероскедастичности остатков модели с помощью критерия Спирмена.
7. На уровне значимости 0,1 проверьте предположение об автокорреляции остатков.
8. С вероятностью 0,9 постройте доверительный интервал ожидаемого значения результативного признака, если факторный признак увеличится на 10 % от своего среднего значения.

Задача 2. Имеются следующие данные для 10 предприятий некоторой отрасли промышленности:
1. Постройте линейное уравнение множественной регрессии и поясните экономический смысл его параметров
2. Определите парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции, сделайте выводы.
3. Определите коэффициенты эластичности и стандартизованные коэффициенты регрессии. Сделайте выводы.
4. На уровне значимости 0,05 оцените статистическую значимость уравнения регрессии в целом.

Задача 3.
Пусть имеется следующая модель денежного и товарного рынков:
Функция денежного рынка: Rt=a0+a1Yt+a2Mt+u1
Функция товарного рынка: Yt=b0+b1Rt+b2Gt+u2
Функция инвестиций: It=c0+c1Rt+u3
где Rt – процентная ставка в период времени t; Yt — реальный валовый национальный доход в период времени t; Mt – денежная масса в период t; It – внутренние инвестиции в году t; u1, u2, u3 – случайные ошибки.
1. Проверьте с помощью порядкового условия идентификации, идентифицирована ли данная модель
2. Выпишите приведенную форму модели
3. Укажите каким методом вы будете определять структурные параметры каждого уравнения. В предположении, что имеются все необходимые данные, кратко опишите методику расчета.

Задача 4. Имеются следующие данные о количестве зарегистрированных малых предприятий города:
1. Определите коэффициент автокорреляции первого порядка и дайте его интерпретацию.
2. Обоснуйте выбор вида уравнения тренда и определите его параметры.
3. Дайте прогноз числа зарегистрированных малых предприятий на ближайший следующий месяц. Постройте доверительный интервал прогноза.

Задача 5. Имеется зависимость между уровнем инфляции и вкладами населения в коммерческие банки. Ниже приводятся данные по одному из иностранных коммерческих банков за 9 лет:
1. Определите коэффициент корреляции между временными рядами индекса реальных цен и депозитами физических лиц:
А) по исходным уровням ряда.
Б) по первым разностям уровней ряда.
2. Определите параметры уравнения парной линейной регрессии по отклонениям от трендов и дайте интерпретацию коэффициентов регрессии. В качестве зависимой переменной используйте депозиты физических лиц
3. Сделайте выводы о тесноте связи между временными рядами индекса цен и депозитами физических лиц.

»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа №   /9178.  "Контрольная Регрессия и корреляция. Задания 1-5

 


Форма заказа готовой работы

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант

    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.

    Выдержка из похожей работы

    1.

    Таблица 1

    Признак

    Среднее значение

    Среднее квадратическое отклонение

    Линейный коэффициент парной
    корреляции

    Среднедневной душевой доход,
    руб., y

    86,8

    11,44

    Среднедневная заработная плата
    одного работающего, руб., x1

    54,9

    5,86

    Средний возраст безработного,
     лет, x2

    33,5

    0,58

    Требуется:

    1,Построить уравнение множественной
    регрессии в стандартизованной и естественной форме; рассчитать частные
    коэффициенты эластичности, сравнить их с b1 и b2 , пояснить различия между
    ними.

    2,Рассчитать линейные коэффициенты
    частной корреляции и коэффициент множественной корреляции, сравнить их  с
    линейными коэффициентами парной корреляции, пояснить различия между ними.

    3,Рассчитать общий и частные F-критерии Фишера.

    Решение

    1,Линейное уравнение множественной
    регрессии y от х1 и  х2
    имеет вид: ,Для расчета его параметров
    применим метод стандартизации переменных и построим искомое уравнение в
    стандартизованном масштабе: .

    Расчет b-коэффициентов выполним по формулам

     

    Получим уравнение:

    Для построения уравнения в естественной форме
    рассчитаем  и , используя формулы для перехода от  к  :

    Значение  определим из соотношения

    Для характеристики относительной силы влияния  и  на  рассчитаем средние коэффициенты эластичности:

    С увеличением средней заработной
    платы  на 1% от
    ее среднего уровня средний душевой доход  возрастает на 1,02% от своего среднего
    уровня; при повышении среднего возраста безработного  на 1% среднедушевой доход  снижается на 0,87% от
    своего среднего уровня,Очевидно, что сила влияния средней заработной платы  на средний душевой доход  оказалась больше, чем сила
    влияния среднего возраста безработного ,К аналогичным выводам о силе связи приходим
    при сравнении модулей значений  и :

    .

    Различия в силе влияния фактора на
    результат, полученные при сравнении  и , объясняются тем, что коэффициент
    эластичности исходит из соотношения средних:  а -коэффициент — из соотношения
    средних квадратических отклонений:.

    2,Линейные коэффициенты частной
    корреляции здесь рассчитываются по рекуррентной формуле:

    ;

    ;

    .

    Если сравнить значения коэффициентов
    парной и частной корреляции, то приходим к выводу, что из-за слабой
    межфакторной связи  коэффициенты
    парной и частной корреляции отличаются незначительно: выводы о тесноте и
    направлении связи на основе коэффициентов парной и частной корреляции
    совпадают:

    .

    Расчет линейного коэффициента множественной
    корреляции выполним с использованием коэффициентов  и :

    .

    Зависимость  от  и  характеризуется как тесная, в которой 72%
    вариации среднего душевого дохода определяются вариацией учтенных в модели
    факторов: средней заработной платы и среднего возраста безработного,Прочие
    факторы, не включенные в модель, составляют соответственно 28% от общей
    вариации ,

    Сравнивая  и , приходим к выводу о необходимости отклонить
    гипотизу , так
    как  С
    вероятностью  делаем
    заключение о статистической значимости уравнения в целом и показателя тесноты
    связи  которые
    сформировали под неслучайным воздействием факторов  и .

    Частные -критерии —  и  оценивают статистическую значимость
    присутствия факторов  и
     в уравнении
    множественной регрессии, оценивают целесообразность включения в уравнение
    одного фактора после другого фактора, т.е, оценивает целесообразность включения в
    уравнение фактора  после
    того, как в него был включен фактор ,Соответственно  указывает на целесообразность включения в
    модель фактора  после
    фактора :

    =

    Сравнивая  и  приходим к выводу о
    целесообразности включения в модель фактора  после фактора , так как ,Гипотезу о несущественности прироста
     за счёт
    включения дополнительного фактора  отклоняем и приходим к выводу о статистически
    подтвержденной целесообразности включения фактора  после фактора .

    Целесообразность включения в
    модель фактора  после
    фактора  проверяет
    :

    =

    Низкое значение  свидетельствует о статистической незначимости прироста   за счёт включения в
    модель фактора  (средний
    возраст безработного),Это означает, что парная регрессионная модель
    зависимости среднего дохода от средней заработной платы является достаточно
    статистически значимой, надёжной и что нет необходимости улучшать её, включая
    дополнительный фактор (средний
    возраст безработного).

    «