Контрольная работа по "Эконометрике"
Контрольная работа, 02 Июня 2013, автор: пользователь скрыл имя
Краткое описание
На основании данных, приведенных в таблице 1, требуется:
Построить диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из факторов Х. Сделать выводы о характере взаимосвязей переменных.
Осуществить двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:
а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных;
б) с помощью пошагового отбора методом исключения.
Вложенные файлы: 1 файл
отчет эконометрика.doc
— 687.50 Кб (Скачать файл)
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение | |
Y-пересечение |
11288,01 |
559386,8 |
0,020179 |
0,984135 |
X3 |
0,268334 |
0,031068 |
8,637103 |
1,27E-07 |
- Находим отношение полученных остаточных сумм квадратов.
R = 7,51E+13/1,37E+11= 547,24
- Вывод о наличии гомоскедастичности остатков делаем с помощью F– критерия Фишера с уровнем значимости и двумя одинаковыми степенями свободы к = 18 (k=(n-C-2*p)/2, где р – число коэффициентов в уравнении регрессии).
Fтабл. = 2,21.
Так как Fтабл<R, то обнаруживается наличие гетероскедастичности в остатках модели по отношению к фактору X3.
- Ранжирование компаний на основании результатов регрессионного анализа (табл.12).
Для ранжирования компаний по степени эффективности, построим доверительные интервалы для результирующей переменной.
Доверительный интервал для отдельных значений переменной можно определить рассчитав вначале ошибку моделирования:
,
Где Х – матрица факторов.
Можно применить упрощенную формулу одинаковую для всех уровней:
Верхняя граница доверительного интервала:
Нижняя граница доверительного интервала:
Таблица 12
Y |
X3 |
Предсказанное Y |
Остатки |
964,0 |
13398,0 |
63565,65363 |
-62601,6536 |
19513178,0 |
63269757,0 |
16955125,97 |
2558052,026 |
28973,0 |
367880,0 |
158224,1857 |
-129251,186 |
-780599,0 |
3933712,0 |
1110420,412 |
-1891019,41 |
2598165,0 |
5910831,0 |
1638377,211 |
959787,7886 |
628091,0 |
5325806,0 |
1482155,999 |
-854064,999 |
29204,0 |
705877,0 |
248480,6722 |
-219276,672 |
1945560,0 |
2964277,0 |
851548,8922 |
1094011,108 |
366170,0 |
624661,0 |
226793,288 |
139376,712 |
-20493,0 |
46728,0 |
72465,87669 |
-92958,8767 |
381558,0 |
582581,0 |
215556,5227 |
166001,4773 |
1225908,0 |
3463511,0 |
984861,0423 |
241046,9577 |
3293989,0 |
5891049,0 |
1633094,757 |
1660894,243 |
416616,0 |
299286,0 |
139907,297 |
276708,703 |
-564258,0 |
801276,0 |
273955,3911 |
-838213,391 |
221194,0 |
257633,0 |
128784,5549 |
92409,44507 |
701035,0 |
1566040,0 |
478172,9186 |
222862,0814 |
62200,0 |
528912,0 |
201225,1074 |
-139025,107 |
123440,0 |
167297,0 |
104661,8261 |
18778,17387 |
55528,0 |
52042,0 |
73884,89215 |
-18356,8922 |
422070,0 |
188662,0 |
110366,9946 |
311703,0054 |
-468,0 |
130350,0 |
94795,74328 |
-95263,7433 |
225452,0 |
585017,0 |
216207,016 |
9244,983967 |
-61237,0 |
344398,0 |
151953,7075 |
-213190,707 |
-540,0 |
36641,0 |
69772,31083 |
-70312,3108 |
40588,0 |
215106,0 |
117428,4257 |
-76840,4257 |
53182,0 |
998875,0 |
326720,923 |
-273538,923 |
-210,0 |
1702,0 |
60442,43103 |
-60652,431 |
63058,0 |
807686,0 |
275667,0751 |
-212609,075 |
1197196,0 |
1567998,0 |
478695,77 |
718500,23 |
221177,0 |
128256,0 |
94236,57535 |
126940,4247 |
1548768,0 |
7720298,0 |
2121565,328 |
-572797,328 |
-33030,0 |
14412,0 |
63836,42549 |
-96866,4255 |
-34929,0 |
921832,0 |
306147,8691 |
-341076,869 |
115847,0 |
233340,0 |
122297,5127 |
-6450,51266 |
35198,0 |
361672,0 |
156566,4424 |
-121368,442 |
788567,0 |
458233,0 |
182351,454 |
606215,546 |
309053,0 |
619452,0 |
225402,311 |
83650,689 |
8552,0 |
119434,0 |
91880,80673 |
-83328,8067 |
173079,0 |
257140,0 |
128652,9075 |
44426,09253 |
1227017,0 |
4215454,0 |
1185654,935 |
41362,06531 |
701728,0 |
324968,0 |
146765,2486 |
554962,7514 |
17927,0 |
81960,0 |
81873,99728 |
-63946,9973 |
2557698,0 |
35232071,0 |
9468127,484 |
-6910429,48 |
0,0 |
76430,0 |
80397,3026 |
-80397,3026 |
5406,0 |
21132,0 |
65630,8899 |
-60224,8899 |
40997,0 |
79930,0 |
81331,91948 |
-40334,9195 |
1580624,0 |
1553508,0 |
474826,4561 |
1105797,544 |
9990896,0 |
26312477,0 |
7086298,013 |
2904597,987 |
6649,0 |
972138,0 |
319581,2511 |
-312932,251 |
- Прогнозирование среднего значения показателя Yпри уровне значимости , если прогнозное значения фактора составит 80% от его максимального значения. Представление на графике фактических данных Y, результатов моделирования, прогнозных оценок и границ доверительного интервала.
- Точечный прогноз фактора:
Xпрог = 0,8*63269757 = 50615806
- Точечный прогноз прибыли:
Y = 59987,94 + 0,267 * 50615806= 13574408
При значении запасов готовой продукции и товаров для перепродажи на 50615806 тыс. руб. прибыль составит в среднем 13574408 тыс.руб.
- Интервальный прогноз прибыли:
Найдем ошибку прогнозирования по формуле:
Которая зависит от стандартной ошибки Sе, удаления Xпр от своего среднего значения, количества наблюдений n, заданного уровня вероятности попадания в интервал прогноза.
U = 2520351,9
t(0,1;48) = 1,6772
Se= 1260564
Xср = 3627063
Нижняя граница интервала Yпр – U = 11054056
Верхняя граница интервала Yпр + U= 16094760
Вывод: при значении оборотных активов на 50615806 тыс. руб. прибыль будет колебаться в пределах от 11054056тыс руб. до 16094760тыс.руб.
Графическое представление результатов моделирования по парной регрессии отражено на рис. 5.
Рис. 5
1 Источник данных – http://www.fira.ru/