Контрольная работа по "Эконометрике"

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Ноября 2013 в 21:07, контрольная работа

Краткое описание

Требуется:
Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
Вычислить остатки; найти остаточную сумму квадратов; оценить дисперсию остатков ; построить график остатков.
Проверить выполнение предпосылок МНК.
Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента (α=0,05).
Вычислить коэффициент детерминации, проверить значимость уравнения регрессии с помощью F- критерия Фишера (α=0,05), найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о качестве модели.
Осуществить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α=0,1 если прогнозное значение фактора X составит 80% от его максимального значения.
Представить графически: фактические и модельные значения Y, точки прогноза.

Прикрепленные файлы: 1 файл

+ Контрольная работа готовая.doc

— 706.00 Кб (Скачать документ)

Степенная модель является стандартной. Для ее построения используем Мастер диаграмм: исходные данные покажем с помощью точечной диаграммы, затем добавим линию степенного тренда и выведем на диаграмму уравнение модели.

 

Таким образом, уравнение степенной модели.

Показательная модель тоже стандартная (экспоненциальная).

Построим ее с помощью Мастера диаграмм.

 

 

 

 

 

 

 

 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9. Для указанных моделей найти коэффициента детерминации, коэффициенты эластичности и средние относительные ошибки аппроксимации

Сравнить  модели по этим характеристикам и сделать вывод

 

Заполним  для  каждой  модели  расчетную  таблицу,  в  которую  занесем  теоретические  значения , найденные по соответствующему уравнению для каждого уровня  исходных  данных ;  ошибки  модели и относительные погрешности   (таблицы 8-10).

Среднюю относительную  погрешность  найдем по столбцу с помощью функции СРЗНАЧ.

Индекс  детерминации  вычислим по формуле  , для чего подготовим числитель дроби – функция СУММКВ для столбца ошибок и знаменатель – функция КВАДРОТКЛ для столбца Y.

 

Таблица 8

Гиперболическая модель

     

X

Y

1/Х

Е

Еотн

     

27

46

0,037

47,315

-1,315

2,86%

 

суммкв(Е)=

59,09781

27

48

0,037

47,315

0,685

1,43%

 

R-квадрат=

0,936481

28

47

0,036

49,390

-2,390

5,09%

     

28

52

0,036

49,390

2,610

5,02%

 

Е ср.отн.=

3,33%

37

63

0,027

63,020

-0,020

0,03%

     

38

69

0,026

64,136

4,864

7,05%

 

квадроткл(Y)

930,4

39

62

0,026

65,195

-3,195

5,15%

     

41

67

0,024

67,158

-0,158

0,24%

     

44

67

0,023

69,767

-2,767

4,13%

     

46

73

0,022

71,317

1,683

2,31%

     

 

 

Таблица 9

 

Степенная модель

     

X

Y

Е

Еотн

     

27

46

47,834

-1,834

3,988%

 

суммкв(Е)=

74,23459

27

48

47,834

0,166

0,345%

 

Rквадрат=

0,920212

28

47

49,246

-2,246

4,779%

     

28

52

49,246

2,754

5,296%

 

Е ср.отн.=

3,527%

37

63

61,542

1,458

2,315%

     

38

69

62,868

6,132

8,887%

     

39

62

64,188

-2,188

3,529%

     

41

67

66,807

0,193

0,288%

     

44

67

70,688

-3,688

5,505%

     

46

73

73,246

-0,246

0,338%

     

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 10

 

 

Показательная модель

     

X

Y

Е

Еотн

     

27

46

48,205

-2,205

4,794%

 

b=

1,023062

27

48

48,205

-0,205

0,427%

     

28

47

49,317

-2,317

4,929%

 

суммкв(Е)=

93,58784

28

52

49,317

2,683

5,160%

 

Rквадрат=

0,899411

37

63

60,550

2,450

3,889%

     

38

69

61,946

7,054

10,223%

 

Е ср.отн.=

4,049%

39

62

63,375

-1,375

2,217%

     

41

67

66,331

0,669

0,998%

     

44

67

71,027

-4,027

6,011%

     

46

73

74,341

-1,341

1,837%

     

 

 

Составим сводную  таблицу характеристик качества построенных моделей:

 

Сводная таблица характеристик качества

модель

R-квадрат

Е ср.отн.

степенная

0,920212

3,53%

показательная

0,899411

4,049%

гиперболическая

0,936481

3,33%


 

Столбец  средних  относительных  погрешностей  показывает,  что  наиболее  точной является гиперболическая, ее погрешность – наименьшая.

Также точность гиперболической модели высока – 3,33% < 5%.

По величине индекса детерминации лучшая модель – гиперболическая (индекс детерминации  наибольший). , таким образом, вариация объема выпуска продукции на 93,7% объясняется по уравнению линейной модели вариацией объема капиталовложений.

Для нелинейных моделей коэффициенты эластичности определяются соотношением , согласно которому:

  • для степенной модели коэффициент эластичности и представляет собой постоянную величину;
  • для показательной модели коэффициент эластичности и зависит от значения фактора X;
  • для гиперболической модели коэффициент эластичности и также зависит от значения фактора X.

Для построенной  степенной модели получим . Следовательно, согласно этой модели увеличение объема капиталовложений на 1% приводит к увеличению объема выпуска продукции на 0,8%.

Результаты  расчета коэффициентов эластичности для показательной и гиперболической  моделей приведены в таблице.

Х

Коэффициенты  эластичности

Показательная модель

Гиперболическая модель

27

0,62

1,23

27

0,62

1,23

28

0,64

1,13

28

0,64

1,13

37

0,84

0,67

38

0,87

0,64

39

0,89

0,62

41

0,93

0,57

44

1,00

0,51

46

1,05

0,48


 

Таким образом, согласно показательной модели увеличение объема капиталовложений на 1% приводит к росту объема выпуска продукции  на величину от 0,62% до 1,05%. Согласно гиперболической  модели при увеличении объема капиталовложений на 1% происходит рост объема выпуска продукции в пределах от 1,23% до 0,48%.

Окончательный вывод о качестве моделей по коэффициентам  эластичности следует делать с учетом экономического смысла задачи.

Логично предположить, что наиболее подходящей является показательная модель, т. к. наблюдаемый рост коэффициента эластичности соответствует реальной ситуации: чем больше объем капиталовложений, тем сильнее это сказывается на объеме выпуска продукции.


Информация о работе Контрольная работа по "Эконометрике"