Контрольная работа по "Эконометрия". 2

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

РОССИЙСКОЙ  ФЕДЕРАЦИИ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ  ГОССУДАРСТВЕННЫЙ

УНИВЕРСИТЕТ СЕРВИСА И ЭКОНОМИКИ

СЫКТЫВКАРСКИЙ ФИЛИАЛ 
 
 
 
 
 
 
 
 

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА 
 
 
 
 
 

По дисциплине:      Эконометрика 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Выполнил:            студент   2  курса   

Спец. 080507 «Менеджмент организации» 
 

Проверил:      
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Сыктывкар 2010

3 Вариант.

Задача  №1. 
 

1.

Территории Среднедушевой денежный доход за месяц, тыс. руб., Х Объем розничного товарооборота, млрд. руб., Y
1. Читинская  обл. 0,69 5,5
2. Респ. Тыва 0,75 1,3
3. Респ. Бурятия 1,07 8,6
4. Респ. Хакасия 1,24 4,3
5. Красноярский  край 1,67 28,4
6. Иркутская  обл. 1,72 33,4
Итого 7,14 81,5
Средняя 1,19 13,58
σ 0,4025 12,51
 
 
 
 
 
 
 
 

Расчетная  таблица

X   X2 Y*X   dY ε',%
A 1 2 3 4 5 6 7
1 0,69 5,50 0,48 3,80 -0,41 5,91 107,3
2 0,75 1,30 0,56 0,98 1,27 0,03 2,28
3 1,07 8,60 1,14 9,20 10,23 -1,63 18,95
4 1,24 4,30 1,54 5,33 14,98 -10,68 248,37
5 1,67 28,40 2,79 47,43 27,02 1,38 4,87
6 1,72 33,40 2,96 57,45 28,41 4,99 4,88
Итого 7,14 81,50 9,46 124,18 81,50 0,00 386,80
Средняя 1,19 13,58 64,47
Сигма 0,4025 12,51
Дисперсия, D 0,162 156,50
∆= 5,83
= -114,97 = -19,718
= 163,17 = 27,984
 
 
 
 
 
 
 

2.

 

Анализируя точки  корреляции, предполагаем, что связь  между X и Y может быть линейной, т.е. y = a + bx или не линейного вида: y = a + b lnx, y = a.

3.

= n * ∑ () - ∑ X * ∑ X = 6*9,47 – 7,14*7,14 = 5,84 

= ∑ Y * ∑ () - ∑ (Y * X) * ∑ X = 81,50*9,47 – 124,18*7,14 = -114,97 

= n*∑ (Y * X) - ∑ Y * ∑ X = 6*124,18 – 81,5*7,14 = 163,17 

= = = -19,718 

  = = 27,984 

= - 19,718 + 27,984x – теоретическое уравнение регрессии 

4.   
 
 
 

Коэффициент корреляции, равный  0,9003, показывает, что выявлена весьма тесная зависимость между  среднедушевым денежным доходом  за месяц и объемом розничного товарооборота. Коэффициент, равный 0,811, устанавливает, что  вариация среди  денежного дохода за месяц на 81,1% из 100% предопределена вариацией объема розничного товарооборота; роль прочих факторов, влияющих на розничный товарооборот, определяется в 18,9%, что является сравнительно небольшой величиной. 

5.   17,16  

        Фактическое значение критерия  показывает, что факторная вариация  результата в 17 раз больше остаточной  вариации, сформировавшийся под  влиянием случайных причин. Очевидно, что подобные различия не могут  быть случайными, а являются результатом  систематического взаимодействия  объема розничного товарооборота  и среднедушевым денежным доходом.  Для обоснованного вывода сравним  полученный  результат с табличным  значением критерия: = 7,71  при степенях свободы d. =k-1=1 и d. =n-k=6-2=4 и уровне значимости α=0,05.

       В силу того, что  нулевую гипотезу о статистической незначимости выявленной зависимости объема розничного товарооборота от среднедушевого дохода населения и ее параметрах можно отклонить с фактической вероятностью допустить ошибку значительно меньшей, чем традиционные 5%. 

6. 
 
 
 
 
 
 

 

Оценка качества модели составляет 64,47%, что указывает  на допустимое качество модели, которое  позволяет использовать ее для выполнения прогнозных расчетов.

7. 
 
 
 

Задача  №2.

1.

Расчетная таблица

N n/n           , %  
A 1 2 3 4 5 6 7
1 Респ. Алтай 1,6 0,2 6,7 0,8 0,8 0,53 0,71
2 Респ. Тыва 1,8 0,6 14,1 1,6 0,2 0,12 0,04
3 Магаданская  область 6,7 7,4 49,1 8,1 -1,4 0,21 1,98
4 Респ. Хакасия 8,2 10,7 59,1 10,7 -2,5 0,30 6,14
5 Камчатская  обл. 11,1 10,7 55,3 10,4 0,7 0,07 0,55
6 Респ. Бурятия 11,2 8,3 85,5 11,7 -0,5 0,04 0,21
7 Читинская  обл. 13,2 7,2 93,7 11,8 1,4 0,11 2,04
8 Амурская  обл. 14,7 6,8 140,5 15,5 -0,8 0,05 0,67
9 Томская  обл. 21,2 15,5 143,2 20,3 0,9 0,04 0,82
10 Алтайский  край 22,4 21,5 207 28,8 -6,4 0,29 41,30
11 Омская  обл. 29,5 17 190,7 25,1 4,4 0,15 19,40
12 Хабаровский  край 30,1 25,1 168,3 27,4 2,7 0,09 7,09
13 Приморский  край 31,5 34,7 156,3 31,4 0,1 0,00 0,00
14 Новосибирскя обл. 35,2 23,8 264,4 34,9 0,3 0,01 0,10
Итого 238,4 189,5 1633,9 238,4 0,0 2,01 81,05
Средняя 17,03 13,54 116,7 - - 0,14 -
Сигма 10,88 9,555 74,03 - - - -
Дисперсия 118,37 91,30 5480,44 - - - -
 
 
 
 
 
 
 
 

Факторы действительно тесно связаны с результатом, а между собой не взаимодействуют.

2.

Y =  
 
 
 
 
 
 
 
 

При увеличении объема промышленной продукции на одну сигму  (от своей средней) валовой региональный продукт увеличивается на 0,459 своей сигмы (); с увеличением основных фондов в экономике на , результатат увеличивается на 0,575.

В данном случае увеличение валового регионального продукта происходит, прежде всего, под влиянием увеличения основных фондов и в меньшей степени  – в результате увеличения объема промышленной продукции районов. 

3. 
 
 
 
 
 
 
 

С увеличением объема промышленной продукции на 1 млрд. руб. ВРП увеличивается на 0,523 млрд. руб., с увеличением основных фондов на 1 млрд. руб. ВРП возрастает на 0,085 млрд. руб. 
 
 
 
 

С увеличением основных фондов в экономике на 1% ВРП возрастает на 0,579%, а при увеличении объема промышленной продукции ВРП возрастает на 0,416%. 

4. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

d. =k-1=3-1=2

d. =n-k=14-3=11

α=0,05 
 
 
 
 

Проверяемые параметры  множественной репрессивной модели не случайны, коэффициенты уравнения  и показатели тесноты связи не являются случайными величинами. 

Если объем промышленной продукции районов возрастет  до 13,946 млрд. руб., а основные фонды  в экономике районов составят 120,20 млрд. руб., то ВРП возрастет до 17,60 млрд. руб. 

Задача  №3. 
 
 
 
 
 

Номер уравнения Число эндогенных переменных в уравнении, Н Число экзогенных переменных из списка, отсутствующих в уравнении, D Сравнение параметров H и D+1 Решение об идентификации  уравнения
1 4 2 4> 2 + 1 Неидентифицировано
2 2 4 2 < 4 + 1 Сверхидентифицировано
3 3 2 3 = 2 + 1 Точно идентифицировано
4 4 3 4 = 3 + 1 Точно идентифицировано
Система уравнения в целом Неидентифицирована
 

2. Теоретический анализ содержания взаимосвязи, отраженной в уравнении №1, позволяет рассмотреть варианты возможной корректировки. Во-первых, из правой части может быть исключена одна из эндогенных переменных. Во-вторых, возможна корректировка путем исключения одной из экзогенных переменных. В результате подобной корректировки рабочей гипотезы уравнение №1 становится  точно идентифицированным, а система в целом – сверхидентифицированной.

3. Для поиска решений сверхидентифицированной системы применяются: а) косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) для решения точно идентифицированных уравнений и б) двухшаговый МНК (ДМНК) для поиска решений сверхидентифицированных уравнений. 
 

Задача  №4. 
 
 
 
 

1. 
 

2. 

Номер уравнения Число эндогенных переменных в уравнении, Н Число экзогенных переменных из списка, отсутствующих в уравнении, D Сравнение параметров H и D+1 Решение об идентификации  уравнения
1 2 1 2 = 1 + 1 Точно идентифицировано
2 2 1 2 = 1 + 1 Точно идентифицировано
Система уравнения в целом Точно идентифицирована
 

3. 
 
 
 

Анализ показывает, что стоимость валового внутреннего  продукта находится в прямой зависимости  от инвестиций в основной капитал  и среднедушевыми денежными расходами  и не имеет связи с розничным  товарооборотом. Указанные переменные объясняют 62,3% вариации результата, а  характеристики установленной зависимости  являются статистически значимыми  и надежными. 
 
 
 
 
 
 

Уравнение описывает  линейную зависимость розничного товарооборота  от стоимости валового внутреннего  продукта. Данная переменная объясняет 96,4% вариации оборота розничной торговли.

4. Для выполнения  прогнозных расчетов наиболее простым является вариант, по которому прогнозные значения экзогенных переменных подставляются в приведенные уравнения. Точность и надежность прогнозов в этом случае зависит от качества приведенных моделей и от того, как сильно отличаются значения экзогенных переменных от их средних. 

Задача  №5.

1.

Экспорт и импорт Ирландии за 1991 – 1999 гг.

Годы 1 2 3 4 5 6 7 8 9
                   
1991 24,2 20,3 3,9 15,21 20,8 14,5 6,3 39,69 24,57
1992 28,3 28,7 -0,4 0,16 22,5 23,1 -0,6 0,36 0,24
1993 28,6 35,2 -6,6 43,56 21,4 28,1 -6,7 44,89 44,22
1994 34,4 40,6 -6,2 38,44 25,5 31,6 -6,1 37,21 37,82
1995 44,6 45,5 -0,9 0,81 32,6 34,4 -1,8 3,24 1,62
1996 48,7 49,8 -1,1 1,21 35,9 36,6 -0,7 0,49 0,77
1997 53,5 53,8 -0,3 0,09 39,2 38,5 0,7 0,49 -0,21
1998 64,6 57,6 7 49 44,6 40,1 4,5 20,25 31,5
1999 70,3 61,1 9,2 84,64 46 41,6 4,4 19,36 40,48
Итого XXX XXX 0 233,12 XXX XXX 0 165,98 181,01
Средняя XXX XXX 0 25,9 XXX XXX 0 18,4 20,1
Сигма XXX XXX 5,089 XXX XXX XXX 4,29 XXX XXX
 

2. 
 
 
 
 
 
 

Полученный результат  позволяет сделать вывод о  том, что в рассматриваемых рядах  имеется тесная зависимость, то есть экспорт, и импорт страны тесно связаны между собой; вариация уровней другого ряда почти 85% определяет вариацию уровней другого ряда. Поэтому прогнозировать один из товарооборотов на основе информации о другом можно.  

3. 
 
 

d. =k-1=1 и d. =n-k=9-2=7

   

Задача  №6.

1.  Из представленных  лаговых переменных все являются  лаговыми, так как для них коэффициенты  автокорреляции оказались больше, чем критические значения.

2. 28-я лаговая переменная  , для которой является максимальной из представленных.

. Это означает, что - уровень цен данного года зависит от цены, имевшей место 28 года тому назад, и составляет - 470,598 часть от ее уровня. Прочие факторы также влияют на и определяют ее величину на уровне 3590,07. Знак минус перед   указывает на то, что в современной цене реапизована тенденция спада по сравнению с прошлым годом. 

Расчетная таблица

Годы              
1961 8,9 …….. …….. ……..      
1962 8,4 …….. …….. ……..      
1963 8,1 …….. …….. ……..      
1964 7,8 …….. …….. ……..      
1965 7,3 …….. …….. ……..      
1966 7 …….. …….. ……..      
1967 7,2 …….. …….. ……..      
1968 6,9 …….. …….. ……..      
1969 7,2 …….. …….. ……..      
1970 7,5 …….. …….. ……..      
1971 6,4 …….. …….. ……..      
1972 7,3 …….. …….. ……..      
1973 7,5 …….. …….. ……..      
1974 8,4 …….. …….. ……..      
1975 11,2 …….. …….. ……..      
1976 11,7 …….. …….. ……..      
1977 12,4 …….. …….. ……..      
1978 13 …….. …….. ……..      
1979 14,8 …….. …….. ……..      
1980 17 …….. …….. ……..      
1981 18,2 …….. …….. ……..      
1982 17 …….. …….. ……..      
1983 19,5 …….. …….. ……..      
1984 16,8 …….. …….. ……..      
1985 17,2 …….. …….. ……..      
1986 17,3 …….. …….. ……..      
1987 17,1 …….. …….. ……..      
1988 21,7 …….. …….. ……..      
1989 24,8 8,9 220,7 79,2 -598,3
623,1
 
2512,5
1990 24,6 8,4 206,6 70,6 -363,0 387,6 1575,61
1991 25,5 8,1 206,6 65,6 -221,8 247,3 969,8039
1992 21,7 7,8 169,3 60,8 -80,6 102,3 471,4286
1993 20,1 7,3 146,7 53,3 154,7 -134,6 669,6679
1994 19,9 7 139,3 49,0 295,9 -276,0 1386,848
1995 20 7,2 144,0 51,8 201,8 -181,8 908,8154
1996 21,4 6,9 147,7 47,6 342,9 -321,5 1502,535
1997 22,5 7,2 162,0 51,8 201,8 -179,3 796,7248
1998 21,6 7,5 162,0 56,3 60,6 -39,0 180,4796
1999 19,4 6,4 124,2 41,0 578,2 -558,8 2880,627
Итого 572,3 82,7 1829,0 627,0 572,3 0,0 13855,04
Сигма       Прогноз Eср= 1259,55
  ∆= 57,82   фактора Результата    
  = 207577,87   7,3 154,7    
  = -27209,99   7,5 60,6    
  = 3590,07   8,4      
  = -470,598   11,2      
 
 
 

              

                

               

              
 

Контрольная работа по "Эконометрия". 2