Вузы по экономике
Готовые работы по экономике
Как писать работы по экономике
Примеры решения задач
Решить задачу onlineВопросы к экзамену по эконометрике 2015
Вопросы экзамену
1. Предмет эконометрики; особенности эконометрических методов.
2. Модели; типы моделей; спецификация модели.
3. Модель парной регрессии: подгонка кривой; метод наименьших квадратов (МНК).
4. Модель парной регрессии: линейная регрессионная модель с двумя переменными.
5. Теорема Гаусса – Маркова. Оценка дисперсии ошибок.
6. Статистические свойства МНК – оценок параметров регрессии. Доверительные интервалы для коэффициентов регрессии.
7. Системы одновременных уравнений. Кривые спроса и предложения. Матричная форма системы одновременных уравнений.
8. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэффициент детерминации R2 .
9. Модель множественной регрессии: основные гипотезы. Статистические свойства МНК – оценок.
10. Мультиколлинеарность; фиктивные переменные; частные корреляции.
11.Гетероскедастичность и корреляция во времени.
12. Безусловное и условное прогнозирование в регрессионных моделях. Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок.
13. Системы регрессионных уравнений. Общие понятия о системах, используемых в эконометрике. Структурная и приведенная форма модели
14. Временное измерение в экономическом моделировании. Временные ряды. Лагированные переменные. Модели распределенных лагов.
15. Стационарный временной ряд. Предсказание. Ошибка предсказания. Свойства и доверительные интервалы для предсказаний.
16. Временные ряды: модели распределенных лагов; динамические модели.
Задания для контрольной работы студентов
Вариант выбирается по последней цифре зачетной книжки
Задача 1.
По исходным данным в таблице:
1. Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи. Объяснить полученный результат.
2. Определить параметры уравнения регрессии и интерпретировать их.
3. Найти значение линейного коэффициента корреляции и пояснить его смысл.
4. Рассчитать и объяснить значение коэффициента детерминации.
5. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии в целом при уровне значимости 
(коэффициент детерминации)
6. Оценить статистическую значимость коэффициентов уравнения регрессии при уровне значимости 
.
7. Определить адекватность построенной модели по средней ошибке апроксимации. Сделать выводы.
8. На поле корреляции нанести теоретические значения результата. Сравнить линии регрессии.
|
Вариант 1 |
Вариант 2 |
Вариант 3 |
Вариант 4 |
Вариант 5 |
||||||||||
|
i |
y |
x |
i |
y |
x |
i |
y |
x |
i |
y |
x |
i |
y |
x |
|
1. |
90 |
64 |
1. |
99 |
66 |
1. |
90 |
65 |
1. |
92 |
64 |
1. |
92 |
65 |
|
2. |
84 |
56 |
2. |
86 |
50 |
2. |
81 |
67 |
2. |
81 |
56 |
2. |
85 |
60 |
|
3. |
81 |
76 |
3. |
81 |
76 |
3. |
83 |
70 |
3. |
88 |
76 |
3. |
88 |
87 |
|
4. |
83 |
80 |
4. |
83 |
85 |
4. |
86 |
85 |
4. |
85 |
80 |
4. |
81 |
83 |
|
5. |
91 |
62 |
5. |
93 |
60 |
5. |
90 |
69 |
5. |
90 |
62 |
5. |
90 |
69 |
|
6. |
78 |
60 |
6. |
78 |
67 |
6. |
77 |
62 |
6. |
72 |
60 |
6. |
77 |
64 |
|
7. |
87 |
90 |
7. |
80 |
92 |
7. |
80 |
94 |
7. |
80 |
93 |
7. |
89 |
93 |
|
8. |
76 |
93 |
8. |
76 |
93 |
8. |
79 |
92 |
8. |
77 |
95 |
8. |
75 |
93 |
|
9. |
73 |
87 |
9. |
73 |
87 |
9. |
77 |
89 |
9. |
78 |
89 |
9. |
70 |
87 |
|
10. |
80 |
70 |
10. |
80 |
73 |
10. |
92 |
85 |
10. |
82 |
76 |
10. |
86 |
78 |
|
Вариант 6 |
Вариант 7 |
Вариант 8 |
Вариант 9 |
Вариант 10 |
||||||||||
|
i |
y |
x |
i |
y |
x |
i |
y |
x |
i |
y |
x |
i |
y |
x |
|
1. |
90 |
76 |
1. |
73 |
57 |
1. |
77 |
68 |
1. |
47 |
94 |
1. |
68 |
49 |
|
2. |
84 |
89 |
2. |
75 |
59 |
2. |
79 |
54 |
2. |
76 |
78 |
2. |
75 |
47 |
|
3. |
92 |
76 |
3. |
97 |
66 |
3. |
84 |
39 |
3. |
99 |
80 |
3. |
67 |
57 |
|
4. |
83 |
60 |
4. |
92 |
80 |
4. |
81 |
81 |
4. |
83 |
83 |
4. |
57 |
38 |
|
5. |
91 |
43 |
5. |
91 |
74 |
5. |
90 |
63 |
5. |
93 |
64 |
5. |
75 |
45 |
|
6. |
87 |
54 |
6. |
67 |
60 |
6. |
71 |
61 |
6. |
84 |
67 |
6. |
67 |
51 |
|
7. |
97 |
62 |
7. |
56 |
92 |
7. |
82 |
87 |
7. |
87 |
47 |
7. |
49 |
54 |
|
8. |
76 |
47 |
8. |
76 |
90 |
8. |
70 |
90 |
8. |
95 |
55 |
8. |
38 |
39 |
|
9. |
56 |
34 |
9. |
84 |
50 |
9. |
69 |
84 |
9. |
77 |
63 |
9. |
58 |
44 |
|
10. |
84 |
67 |
10. |
49 |
65 |
10. |
56 |
64 |
10. |
84 |
74 |
10. |
77 |
36 |
Задача 2
Выбрать одно из следующих нелинейных уравнений регрессии, которое лучше описывает зависимость между признаками:
1. 
2. 
3. 
.
(Применить метод линеаризации).
Определить параметры уравнения регрессии и коэффициент детерминации.
Выполните F-тест на качество оценивания при уровне значимости 5%.
Вариант 1
Имеются следующие данные о ежегодном потреблении бананов y в кг и годовым доходом x в тыс. рублей для 10 семей.
|
Семья |
Бананы (кг), y |
Доход (тыс. руб.), x |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
0,47 2,92 4,22 5,53 6,04 6,65 7,16 7,34 7,86 7,78 |
30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 |
Вариант 2
Имеются следующие данные об ежегодном потреблении яблок y в кг и годовым доходом x в тыс. рублей для 10 семей.
|
Семья |
Яблоки (кг), y |
Доход (тыс. руб.), x |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
9,7 19,0 27,6 29,1 32,9 34,5 37,9 38,5 40,2 39,5 |
30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 |
Вариант 3
Имеются следующие данные о располагаемом личном доходе x в тыс. руб. и расходах на питание y в % от личного дохода для 10 семей.
|
Семья |
Расходы на питание (%), y |
Доход (тыс. руб.), x |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
77,9 75,0 74,7 72,2 71,9 70,9 67,8 66,3 64,6 61,4 |
50 52 55 60 63 68 72 75 78 81 |
Вариант 4
Имеются следующие данные о доходах x (тыс. руб.) и накоплениях y (тыс. руб.) для 10 семей.
|
Семья |
Накопления (тыс. руб.), y |
Доходы (тыс. руб.), x |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
10 13 15 19 20 21 27 36 37 43 |
50 55 60 70 75 80 90 100 105 110 |
Вариант 5
Имеются следующие данные по 10 однородным предприятиям о стоимости основных фондов x (млн. руб.) и стоимости валовой продукции y (млн. руб.):
|
Семья |
Основные фонды (млн. руб.), x |
Валовая продукция (млн. руб.), y |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
33 40 48 55 60 70 75 85 87 94 |
5,9 6,2 6,8 7,0 7,2 7,6 7,6 8,1 7,8 8,0 |
Вариант 6
Имеются следующие данные о доходах x (тыс. руб.) и затратах на непродовольственные товары y (тыс. руб.) для 10 семей.
|
Семья |
Затраты на непродовольственные товары (тыс. руб.), y |
Доходы (тыс. руб.), x |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
9 12 14 18 20 21 28 39 42 49 |
50 55 60 70 75 80 90 100 105 110 |
Вариант 7
Имеются следующие данные об ежегодном потреблении бананов y в кг и годовым доходом x в тыс. рублей для 10 семей.
|
Семья |
Бананы (кг), y |
Доход (тыс. руб.), x |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
0,91 2,80 4,01 4,95 5,55 5,89 6,29 6,62 6,82 6,96 |
30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 |
Вариант 8
Имеются следующие данные об ежегодном потреблении яблок y в кг и годовым доходом x в тыс. рублей для 10 семей.
|
Семья |
Яблоки (кг), y |
Доход (тыс. руб.), x |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
9,4 16,7 22,3 27,1 28,7 30,2 33,6 34,7 34,1 35,9 |
30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 |
Вариант 9
Имеются следующие данные о располагаемом личном доходе x в тыс. руб. и расходах на питание y в % от личного дохода для 10 семей.
|
Семья |
Расходы на питание (%), y |
Доход (тыс. руб.), x |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
76,7 76,5 73,4 72,3 69,9 68,3 65,3 64,3 63,3 62,3 |
50 52 55 60 63 68 72 75 78 81 |
Вариант 10
Имеются следующие данные о доходах x (тыс. руб.) и накоплениях y (тыс. руб.) для 10 семей.
|
Семья |
Накопления (тыс. руб.), y |
Доходы (тыс. руб.), x |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
5 8 9 12 12 13 17 24 25 30 |
50 55 60 70 75 80 90 100 105 110 |
Задача 3.
В течение месяца были получены 10 уровней маржинального дохода (в процентах к выручке): N+5; N+3; N+6; N+7; N+8; N+4; N+3; N+2; N+6; N+5 (N –последняя цифра зачетной книжки). Используя метод экспоненциального сглаживания для интервала (α=0,2) получите прогнозируемое значение для 11-го результата.
Скидка 30% по промокоду Diplom2020
Получи промокод на скидку 20%