Рассмотрение работы и функций ЦБ, их влияние на другие объекты ГМФ и взаимодействие с ними

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

КАФЕДРА ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ

ФАКУЛЬТЕТ УЧЕТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ

СПЕЦИАЛЬНОСТЬ БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ, АНАЛИЗ И АУДИТ

 

Контрольная работа

по дисциплине «Эконометрика»

Вариант № 35

 

 

                                                     Студент

                                Курс 3 № группы

                               Личное дело №

Преподаватель

 

 

2012

 

Задания для выполнения:

На основании данных, приведенных в таблице 1:

1. Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из факторов X. Сделайте выводы о характере взаимосвязи переменных.
2. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:

1. на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных (тест на выявление мультиколлинеарности Фаррара-Глоубера);

б) с помощью пошагового отбора методом исключения.

3. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.

4. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, β- и ∆-коэффициентов.

5. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Xj.

6. Оцените качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, F-критерия Фишера.

7. Проверьте выполнение условия гомоскедастичности.

8. Используя результаты регрессионного анализа ранжируйте компании по степени эффективности.

9. Осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α=0,1, если прогнозное значение фактора Xj составит 80% от его максимального значения. Представьте на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки и границы доверительного интервала.

10. Составьте уравнения нелинейной регрессии:

а) гиперболической;

б) степенной;

в) показательной.

11. Приведите графики построенных уравнений регрессии.

12. Для нелинейных моделей найдите коэффициенты детерминации. Сравните модели по этим характеристикам и сделайте вывод о лучшей модели.

Таблица 1

ОАО по добыче сырой нефти и природного газа; предоставление услуг в этих областях	Прибыль (убыток) Y	Оборотные активы Х1	Дебиторская задолженность (краткосрочная) Х2	Запасы готовой продукции и товаров для перепродажи Х3
1	2	3	4	5
Акмай, ОАО	13612	18903	8678	84
Аксоль, ОАО, производственно-коммерческая фирма	964	13398	4821	0
Акционерная нефтяная компания «Башнефть», ОАО	19513178	63269757	23780450	1696853
Алроса-Газ, ОАО	28973	367880	204181	19474
Арктическая газовая компания, ОАО	-780599	3933712	1456438	176
Барьеганнефтегаз, ОАО	2598165	5910831	5566412	127937
Белкамнефть, ОАО	628091	5325806	4285041	73823
Белорусское управление по повышению нефтеотдачи пластов и капитальному ремонту скважин, ОАО	29204	705877	624393	130
Битран, ОАО	1945560	2964277	2918345	39667
Богородскнефть, ОАО	366170	624661	484537	5733
1	2	3	4	5
Братскэкогаз, ОАО	-20493	46728	9865	3319
Булгарнефтегаз, ОАО	381558	582581	196045	5763
Варьеганнефть, ОАО	1225908	3463511	1095263	430844
Верхнечонскнефтегаз, ОАО	3293989	5891049	2477424	38133
Восточная транснациональная компания, ОАО	416616	299286	48174	28393
Восточно-Сибирская нефтегазовая компания, ОАО	-564258	801276	268058	236642
Геолого-разведочный исследовательский центр, ОАО	221194	257633	72854	4548
Грознефтегаз, ОАО	701035	1566040	1304084	8773
Губкинский газоперерабатывающий комплекс, ОАО	62200	528912	294575	0
Дагнефтегаз, ОАО	123440	167297	44889	24866
Елабуганефть, ОАО	55528	52042	24275	3949
Иделойл, ОАО	422070	188662	140535	8212
Избербашнефть, ОАО	-468	130350	114444	940
Инвестиционная нефтяная компания, ОАО	225452	585017	272147	0
Инга, ОАО	-61237	344398	76561	11218
Каббалкнефтетоппром, ОАО	-540	36641	25017	127
Калининграднефть,ОАО	40588	215106	18072	7569
1	2	3	4	5
Камчатгазпром, ОАО	53182	998875	496994	0
Кировское нефтегазодобывающее управление, ОАО	-210	1702	602	46
Когалымнефтепрогресс, ОАО	63058	807686	474612	0
Камнедра, ОАО	1197196	1567998	1040387	25862
Кондурчанефть, ОАО	221177	128256	55155	1260
Корпорация «Югранефть», ОАО	1548768	7720298	7613662	14716
Краснодарское опытно-экспериментальное управление по повышению нефтеотдачи пластов и капитальному ремонту скважин, ОАО	-33030	14412	5038	0
Ленинградсланец, ОАО	-34929	921832	61353	833099
Меллянефть, ОАО	115847	233340	122062	6824
МНКТ, ООО	35198	361672	168314	3227
Мохтикнефть, ОАО	788567	458233	317153	14021
НПО «Спецэлектромеханика», ОАО	309053	619452	212882	1909
НПП «Бурсервис», ОАО	8552	119434	63550	2558
НГДУ «Пензанефть», ОАО	173079	257140	147549	16197
Негуснефть, ОАО	1227017	4215454	171162	63810
1	2	3	4	5
Ненецкая нефтяная компания, ОАО	701728	324968	237083	3886
Нефтебурсервис, ОАО	17927	81960	73343	963
Нефтегазовая компания «Славнефть», ОАО	2557698	35232071	33477251	26578
Нефтеразведка, ОАО	0	76430	15161	7
Нефть, ОАО	5406	21132	7540	6465
Нефтьинвест, ОАО	40997	79930	58762	1035
Нефтяная акционерная компания «АКИ-ОТЫР», ОАО	1580624	1553508	259519	13516
Нефтяная компания «Магма», ОАО	9990896	26312477	7271400	391744

 

Решение:

1. Построим диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из фактора Х. Сделаем выводы о характере взаимосвязи переменных.

 

2. Осуществим двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:

а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных (тест на выявление мультиколлинеарности Фаррара-Глоубера).

 

б) с помощью пошагового отбора методом исключения.

 

 

3. Построим уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дадим экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.

 

4. Дадим сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, β- и ∆-коэффициентов.

 

5. Рассчитаем параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Xj.

 

6. Оценим качество построенной модели с помощью коэффициента детеминации, F-критерия Фишера.

 

7. Проверим выполнение условия гомоскедастичности.

 

8. Используя, результаты регрессионного анализа, ранжируем компании по степени эффективности.

 

9. Осуществим прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α=0,1, если прогнозное значение фактора Xj составит 80% от его максимального значения. Представим на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки и границы доверительного интервала.

 

10. Составим уравнения нелинейной регрессии:

 

а) гиперболической

 

б) степенной

 

в) показательной

 

11. Приведем графики построенных уравнений регрессии

 

12. Для нелинейных моделей найдем коэффициенты детерминации. Сравним модели по этим характеристикам и сделаем вывод о лучшей модели.