Исследование экономических данных с использованием корреляционно-регрессионного анализа
Контрольная работа, 10 Ноября 2013, автор: пользователь скрыл имя
Краткое описание
Регрессия и корреляция широко используется при анализе связей между явлениями. Прежде всего, в экономике – исследование зависимости объемов производства от целого ряда факторов: размера основных фондов, обеспеченности предприятия квалифицированным персоналом и других; зависимости спроса или потребления населения от уровня дохода, цен на товары и т.д. Экономические показатели являются многомерными случайными величинами.
В большинстве случаев между переменными, характеризующими экономические величины, существуют зависимости, отличающиеся от функциональных. Она возникает, когда один из факторов зависит не только от другого, но и от ряда случайных условий, оказывающих влияние на один или оба фактора.
Содержание
Введение……………………………………………………………………….3
1.Исходные данные, таблица…………………………………………………4
2.Исследование экономических данных с использованием корреляционно-регрессионного анализа……………………………………………………….7
Список использованной литературы…………………………………………31
Вложенные файлы: 1 файл
Эконометрика контрольная №8.doc
— 886.00 Кб (Скачать файл)
Для каждой совокупности в отдельности выполним регрессионный анализ (рисунок 7 ).
Для первой совокупности:
Рис. 7.Фрагменты регрессионного анализа для первой совокупности
Для второй совокупности:
Рис.7. Фрагменты регрессионного анализа для второй совокупности
Найдем отношение полученных остаточных сумм квадратов (в числителе должна быть большая сумма):
R= 2,06E+14/5,37E+11=383,9938698
Вывод о
наличии гомоскедастичности
остатков делаем с помощью F-критерия Фишера
с уровнем значимости
и двумя одинаковыми степенями свободы
k1=k2=(n-c-2*p)/2=(50-12-2.2)/
Fтабл= 2,271893
Так как , то обнаруживается наличие гетероскедастичности в остатках модели по отношению к фактору X4.
8. Ранжирование кампаний по
Для ранжирования предприятий по степени их эффективности используем регрессионные остатки. Совокупность упорядочивается по убыванию показателя эффективности (табл.16).
Таблица 16. Ранжирование компаний по степени эффективности
ВЫВОД ОСТАТКА | ||
Наблюдение |
Предсказанное Прибыль(убыток)Y |
Остатки |
5 |
1,7E+07 |
2593124 |
11 |
170446 |
1775114 |
45 |
-148006 |
849734 |
40 |
18523 |
770044 |
35 |
920608 |
628160 |
44 |
664710 |
562307 |
33 |
684573 |
512623 |
41 |
-146928 |
455981 |
15 |
782062 |
443846 |
12 |
-5743,4 |
371913 |
26 |
-52617 |
278069 |
43 |
-83649 |
256728 |
14 |
125777 |
255781 |
34 |
-29536 |
250713 |
23 |
-134523 |
190051 |
25 |
-167867 |
167399 |
48 |
-164316 |
164316 |
42 |
-155239 |
163791 |
4 |
-161735 |
162699 |
2 |
-156966 |
162112 |
31 |
-160395 |
160185 |
49 |
-149633 |
155039 |
28 |
-154934 |
154394 |
29 |
-108870 |
149458 |
3 |
-133983 |
147595 |
46 |
-129311 |
147238 |
19 |
80510,3 |
140684 |
50 |
-96657 |
137654 |
30 |
-82563 |
135745 |
36 |
-158435 |
125405 |
27 |
-178157 |
116920 |
22 |
11228,6 |
112211 |
38 |
31103,5 |
84743,5 |
24 |
346214 |
75855,6 |
10 |
-6764,2 |
35968,2 |
39 |
39270 |
-4072 |
37 |
-11274 |
-23655 |
32 |
204851 |
-141793 |
13 |
130607 |
-151100 |
21 |
250762 |
-188562 |
6 |
423213 |
-394240 |
9 |
1203443 |
-575352 |
17 |
1085289 |
-668673 |
1 |
2172084 |
-732009 |
18 |
274962 |
-839220 |
7 |
229358 |
-1E+06 |
20 |
1769392 |
-1E+06 |
47 |
3863753 |
-1E+06 |
8 |
4999307 |
-2E+06 |
16 |
6683402 |
-3E+06 |
Т.е. самой эффективной компанией является Акционерная нефтяная Компания Башнефть, Открытое акционерное общество; а самой неэффективной Верхнечонскнефтегаз, Открытое акционерное общество.
9. Прогнозирование среднего значения показателя при уровне значимости , если прогнозное значения фактора составит 80% от его максимального значения. Представить на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки, границы доверительного интервала.
Прогнозируемое значение переменной получается при подстановке в уравнение регрессии ожидаемой величины фактора .
Рассчитаем Хмакс. = 47002385, следовательно, Хпр=Хмакс*0,8= 37601908
Для получения прогнозной оценки зависимости переменной по модели
Yпр=-50626.7+0.355376Xпр=-
Рисунок 8. График исходных данных, прогнозирования и доверительные интервалы
10.Составление уравнения
- гиперболической;
- степенной;
- показательной.
11. Графики построенных уравнений
регрессии. Поиск для
Воспользуемся командой Добавить линию тренда , для чего сначала построим корреляционное поле (х, у) и выберем одну из зависимостей на вкладке параметры: полиномиальный, логарифмический, показательный.
Список использованной литературы
- Эконометрика: учебник/ под редакцией И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика , 2003.
- Практикум по эконометрике. Под редакцией И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика , 2003.
- Эконометрика. Компьютерный практикум для студентов третьего курса М. : ВЗФЭИ,2011
- Руководство по решению задач по Эконометрике с использованием ППП Excel. Для студентов экономических специальностей.Ростовский государственный университет, 2010
- Эконометрика. Методические указания по выполнению контрольных работ для студентов заочной формы обучения.Под редакцией В.В.Свиридова. Воронеж: ИММиФ, 2006.