Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Сентября 2012 в 12:14, контрольная работа
1. Расположите территории по возрастанию фактора X. Сформулируйте рабочую гипотезу о возможной связи Y и X.
2. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о возможной форме и направлении связи.
3. Рассчитайте параметры a1 и а0 парной линейной функции ух = а0 + a1х и линейно-логарифмической функции уln x = а0 + a1lnх
4. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции (ryx и ηylnx) и детерминации (r2yx и η2ylnx), проанализируйте их значения.
5. Надёжность уравнений в целом оцените через F-критерий Фишера для уровня значимости α = 0,05.
6. На основе оценочных характеристик выберите лучшее уравнение регрессии и поясните свой выбор.
1. Задача № 1…………………………………………………………………3
2. Задача № 2………………………………………………………………..10
3. Задача № 4………………………………………………………………. 17
4. Задача № 6………………………………………………………………..20
Литература ……………………………………………………………… 23
Министерство образования и науки Российской Федерации
ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный университет сервиса и экономики
______________________________
Выборгский филиал
Кафедра «Гуманитарных и естественнонаучных дисциплин»
Контрольная работа
по дисциплине: ЭКОНОМЕТРИКА
вариант: №4
Выборг
2010
СОДЕРЖАНИЕ
1. Задача № 1…………………………………………………………………3
2. Задача № 2………………………………………………………………..10
3. Задача № 4………………………………………………………………. 17
4. Задача № 6………………………………………………………………..20
Литература ……………………………………………………………… 23
Задача 1.
По территориям Южного федерального округа приводятся статистические данные за 2000 год:
Таблица № 1.
Территории федерального округа | Оборот розничной торговли, млрд. руб. | Среднегодовая стоимость основных фондов в экономике (по полной балансовой стоимости), млрд. руб. |
А
| Y
| X
|
1. Респ. Адыгея | 2,78 | 42,6 |
2. Респ. Дагестан. | 9,61 | 96,4 |
З. Респ. Ингушетия | 1,15 | 4,2 |
4. Кабардино-Балкарская Респ. | 6,01 | 44,3 |
5. Респ. Калмыкия | 0,77 | 21,2 |
6. Карачаево-Черкесская Респ. | 2,63 | 29,5 |
7. Респ. Северная Осетия - Алания | 7,31 | 39,5 |
8. Краснодарский Край | 54,63 | 347,9 |
9. Ставропольский Край | 30,42 | 204,0 |
10 Астраханская обл. | 9,53 | 98,9 |
11. Волгоградская обл. | 18,58 | 213,8 |
12. Ростовская обл. | 60,59 | 290,9 |
Итого, Σ | 204,01 | 1433,2 |
Средняя | 17,0008 | 119,43 |
Среднее квадратическое отклонение, σ | 19,89 | 110,89 |
Дисперсия, D | 395,59 | 12296,7 |
Задание:
1. Расположите территории по возрастанию фактора X. Сформулируйте рабочую гипотезу о возможной связи Y и X.
2. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о возможной форме и направлении связи.
3. Рассчитайте параметры a1 и а0 парной линейной функции ух = а0 + a1х и линейно-логарифмической функции уln x = а0 + a1lnх
4. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции (ryx и ηylnx) и детерминации (r2yx и η2ylnx), проанализируйте их значения.
5. Надёжность уравнений в целом оцените через F-критерий Фишера для уровня значимости α = 0,05.
6. На основе оценочных характеристик выберите лучшее уравнение регрессии и поясните свой выбор.
7. По лучшему уравнению регрессии рассчитайте теоретические значения результата (ŷ), по ним постройте теоретическую линию регрессии и определите среднюю ошибку аппроксимации – ε'ср., оцените ее величину.
8. Рассчитайте прогнозное ) составит 1,040 отзначение результата ỹ, если прогнозное значение фактора (х среднего уровня (хˉ).
9. Рассчитайте интегральную и предельную ошибки прогноза (для α = 0,05), определите доверительный интервал прогноза (γmax; γmin), а также диапазон верхней и нижней границ доверительного интервала (Dγ), оцените точность выполненного прогноза.
Решение:
1. Построим график: расположим территории по возрастанию значений фактора Xi . См. таблицу 2. Если график строится в табличном процессоре ЕХСЕL, то в исходной таблице фактор должен находиться на первом месте, а результат - на втором. Из графика может быть сделан вывод о возможной форме связи инвестиций (Y) с основными фондами (X). В этом случае для описания зависимости следует построить несколько моделей разного вида и на основе оценочных характеристик выбрать оптимальную форму модели.
Таблица № 2.
Территории района | Среднегодовая стоимость основных фондов в экономике (по полной балансовой стоимости), млрд. руб. | Оборот розничной торговли, млрд. руб. |
А | X | Y |
1. Респ. Ингушетия | 4,2 | 1,15 |
2. Респ. Калмыкия | 21,2 | 0,77 |
3. Карачаево-Черкесская Респ. | 29,5 | 2,63 |
4. Респ. Северная Осетия - Алания | 39,5 | 7,31 |
5. Респ. Адыгея | 42,6 | 2,78 |
6. Кабардино-Балкарская Респ. | 44,3 | 6,01 |
7. Респ. Дагестан. | 96,4 | 9,61 |
8. Астраханская обл. | 98,9 | 9,53 |
9. Ставропольский Край | 204,0 | 30,42 |
10. Волгоградская обл. | 213,8 | 18,58 |
11. Ростовская обл. | 290,9 | 60,59 |
12. Краснодарский Край | 347,9 | 54,63 |
Итого, Σ | 1433,2 | 204,01 |
Средняя | 119,43 | 17,0008 |
Среднее квадратическое отклонение, σ | 110,89 | 19,89 |
Дисперсия, D | 12296,7 | 395,59 |
2. Как правило, моделирование начинается с построения уравнения прямой:
Y = а0 +а1*Х, отражающей линейную форму зависимости результата Y от фактора X.
3. Рассчитаем неизвестные параметры уравнения методом наименьших квадратов (МНК), построим систему нормальных уравнений и решим её, относительно неизвестных а0 и а1. Для расчёта используем значения определителей второго порядка ∆, ∆а0 и ∆а1. Расчётные процедуры представим в разработочной таблице, в которую, кроме значений Y и X, войдут X2, Х*Y, а также их итоговые значения, средние, сигмы и дисперсии для Y и X.
См. таблицу З.
Расчётная таблица № 3
№ | X | Yфакт | Х2 | Y*Х | Yрасч. | dY | d2Y | ε',% |
А | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
1 | 4,2 | 1,15 | 17,6 | 4,8 | -2,59 | 3,74 | 13,98 | 325,09 |
2 | 21,2 | 0,77 | 449,4 | 16,3 | 0,30 | 0,47 | 0,22 | 60,86 |
3 | 29,5 | 2,63 | 870,3 | 77,6 | 1,71 | 0,92 | 0,84 | 34,89 |
4 | 39,5 | 7,31 | 1560,3 | 288,7 | 3,41 | 3,90 | 15,19 | 53,32 |
5 | 42,6 | 2,78 | 1814,8 | 118,4 | 3,94 | -1,16 | 1,34 | 41,70 |
6 | 44,3 | 6,01 | 1962,5 | 266,2 | 4,23 | 1,78 | 3,17 | 29,64 |
7 | 96,4 | 9,61 | 9293,0 | 926,4 | 13,09 | -3,48 | 12,08 | 36,16 |
8 | 98,9 | 9,53 | 9781,2 | 942,5 | 13,51 | -3,98 | 15,84 | 41,77 |
9 | 204 | 30,42 | 41616,0 | 6205,7 | 31,38 | -0,96 | 0,92 | 3,15 |
10 | 213,8 | 18,58 | 45710,4 | 3972,4 | 33,04 | -14,46 | 209,18 | 77,84 |
11 | 290,9 | 60,59 | 84622,8 | 17625,6 | 46,15 | 14,44 | 208,52 | 23,83 |
12 | 347,9 | 54,63 | 121034,4 | 19005,8 | 55,84 | -1,21 | 1,46 | 2,21 |
Итого | 1433,2 | 204,01 | 318732,7 | 49450,6 | 204,01 | 0,00 | 482,74 | 730,47 |
Средняя | 119,43 | 17,0008 | - | - | - | - | - | 60,87 |
Сигма | 110,89 | 19,89 | - | - | - | - | - | - |
Дисперсия, D | 12296,7 | 395,59 | - | - | - | - | - | - |
∆= | 1770729,68 |
|
|
|
|
|
|
|
∆а0 = | - 5847904,09 | а0 = | - 3,30 |
|
|
|
|
|
∆а1 = | 301019,68 | a1 = | 0,17 |
|
|
|
|
|
4. Согласно данной формуле выполним расчёт определителя системы:
∆ = n * ∑(X2) - ∑Х * ∑Х = 12*318732,7 – 1433,2*1433,2 = 1770729,68;
Расчёт определителя свободного члена уравнения выполним по формуле:
∆а0 = ∑Y * ∑(X2) - ∑(Y*X) * ∑Х = 204,01*318732,7 – 49450,6*1433,2 = – 5847904,09.
Расчёт определителя коэффициента регрессии выполним по формуле:
∆а1 =n * ∑(Y*X) - ∑Y * ∑Х = 12*49450,6 – 204,01*1433,2 = 301019,68.
5. Расчёт параметров уравнения регрессии даёт следующие результаты:
а0 = ∆а0 /∆ = – 5847904,09/1770729,68 = – 3,3;
а1 = ∆а1 /∆ = 301019,68/1770729,68 = 0,17.
В конечном счёте, получаем теоретическое уравнение регрессии следующего вида: Ŷх= – 3,3 + 0,17 * X
В уравнении коэффициент регрессии а1 = 0,17 означает, что при увеличении среднегодовой стоимости основных фондов в экономике (по полной балансовой стоимости) на 1 % (от своей средней) оборот розничной торговли возрастет на 0,17 млрд. руб. (от своей средней).
Свободный член уравнения а0 = - 3,3 оценивает влияние прочих факторов, оказывающих воздействие на оборот розничной торговли.
6. Относительную оценку силы связи даёт общий (средний) коэффициент эластичности: ЭYX = f ' (X) * X/Y
В нашем случае, когда рассматривается линейная зависимость, расчётная формула преобразуется к виду:
ЭYX = а1 * X/Y = 0,17 * 119,43/17,0008 = 1,194
Это означает, что при изменении общей суммы среднегодовой стоимости основных фондов в экономике (по полной балансовой стоимости) на 1% от своей средней оборот розничной торговли увеличиваются на 1,194 процента от своей средней.
7. Для оценки тесноты связи рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции:
rYX = а1 * σX/σY = 0,17 * 110,89/19,89 = 0,948 rYX 2 = 0,899.
Коэффициент корреляции, равный 0,948, показывает, что выявлена весьма тесная зависимость между общей суммой среднегодовой стоимости основных фондов в экономике (по полной балансовой стоимости) и оборотом розничной торговли. Коэффициент детерминации, равный 0,899, устанавливает, что вариация оборота розничной торговли на 89,9% из 100% предопределена вариацией общей суммы среднегодовой стоимости основных фондов в экономике (по полной балансовой стоимости); роль прочих факторов, влияющих на оборот розничной торговли, определяется в 10,1%, что является сравнительно небольшой величиной.
8. Для оценки статистической надёжности выявленной зависимости рассчитаем фактическое значение F-критерия Фишера - Fфакт и сравним его с табличным значением - Fтабл. По результатам сравнения примем решения по нулевой гипотезе Н0: а0 = а1 = rYX = 0, то есть, либо примем, либо отклоним её с вероятностью допустить ошибку, которая не превысит 5% (или с уровнем значимости α = 0,05).
В нашем случае,
Fфакт = rYX 2 /1- rYX 2 : k – 1/n – k = 0,899/0,101 : (2 – 1)/(12 – 2) = 8,9 : 0,1 = 89,0.
Фактическое значение критерия показывает, что факторная вариация результата почти в 89 раз больше остаточной вариации, сформировавшейся под влиянием случайных причин. Очевидно, что подобные различия не могут быть случайными, а являются результатом систематического взаимодействия среднегодовой стоимости основных фондов в экономике (по полной балансовой стоимости) и оборота розничной торговли. Для обоснованного вывода сравним полученный результат с табличным значением критерия: Fта6л = 4,96 при степенях свободы df1= k – 1 = 1 и df2 = n – k = 12 – 2 = 10 и уровне значимости α = 0,05.
Значения Fта6л представлены в таблице «Значения F-критерия Фишера для уровня значимости 0,05 (или 0,01)».
В силу того, что Fфакт = 89,0 > Fта6л = 4,96, нулевую гипотезу о статистической незначимости выявленной зависимости и её параметрах можно отклонить с фактической вероятностью допустить ошибку значительно меньшей, чем традиционные 5%.
9. Определим теоретические значения результата Yтеор. Для этого в полученное уравнение последовательно подставим фактические значения фактора X и выполним расчет.
Например, Ŷ1 = – 3,3 + 0,17 * 4,2 = – 2,59. См. графу 5 расчётной таблицы. По парам значений Yтеор и Хфакт строится теоретическая линия регрессии, которая пересечётся с эмпирической регрессией в нескольких точках. См. график 1.
График 1
10. Оценку качества модели дадим с помощью скорректированной средней ошибки аппроксимации:
ε΄ = 1/n * ∑| Yфакт – Ŷ/Y| * 100% = 60,87% .
В нашем случае, скорректированная ошибка аппроксимации составляет 60,87%. Она указывает на невысокое качество построенной линейной модели. Которое не позволяет использовать ее для выполнения точных прогнозных расчётов даже при условии сравнительно небольшого изменения фактора X (относительно его среднего значения X).
Если предположить, что прогнозное значение фактора Х составит 1,07 от уровня его средней, то есть Хпрогн.= 1,07 * 4,2 = 4,494, тогда прогнозное значение результата сформируется на уровне: Yпрогн.= 0,336 + 0,512 * 4,494 = 2,637 млрд. руб.
Задача № 2
Производится изучение социально-экономических показателей по территориям Сибирского федерального округа РФ за 2000 год.
Y – Валовой региональный продукт, млрд. руб.,
X1 – Инвестиции 2000 года в основной капитал, млрд. руб.;
Х2 – Среднегодовая стоимость основных фондов в экономике, млрд. руб.;
X3 – Инвестиции 1999 года в основной капитал, млрд. руб.