ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 02.05.2024
Просмотров: 28
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Получили систему нормальных уравнений:
Решая систему относительно неизвестных параметров получаем:
Получили линейное уравнение тренда:
Вывод: по линейной трендовой модели в среднем ежегодно объем платных услуг возрастал на 6916,27 млн. руб.
Выровненные уровни объема платных услуг населению получаем путем последовательной подстановки
в уравнение тренда.Рассчитываем случайную компоненту (остатки), как разность фактических и расчетных значений
. Расчет приведен в таблице 10.Коэффициент детерминации:
Индекс корреляции:
Вывод: связь между объемом платных услуг и течением времени заметная. 98,8% вариации объема платных услуг объясняется влиянием фактора времени, остальные 1,2% вариации объема платных услуг происходит под влиянием прочих случайных факторов.
Выдвигаем нулевую гипотезу о том, что найденные показатели тесноты связи случайны, т.е. равны нулю:
Для проверки гипотезы рассчитываем значение F-критерия Фишера:
По таблице значений критерия Фишера находим табличное (критическое) значение критерия на уровне значимости
и с числом степеней свободы 
и 
:
Вывод: поскольку
, то нулевую гипотезу о незначимости показателей корреляции и детерминации отклоняем с вероятностью допустить ошибку в 1%. Построенная линейная модель тренда является статистически значимой. Показатели тесноты и силы связи не случайны.
5. Построим прогноз объема платных услуг населению на 2021 г.
Прогнозное значение факторов времени:
Прогнозное значение результативного признака (точечный прогноз):
Вывод: по линейной трендовой модели можно ожидать, что в 2021 году объем платных услуг населению составит 138197,96 млн. руб.
Рисунок 4 – Результаты моделирования и прогнозирования
2. Тестовая часть
2.1 Содержание 10 (десяти) тестовых заданий варианта (тексты вопросов) и ответ на каждое из заданий
1. Статистика Фишера для уравнения регрессии
вычисляется поформуле:a)
;b)
c)
d)
Ответ: d)
2. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:
a) тесноту связи между зависимой и независимой переменными;
b) на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;
c) на единиц в среднем изменится зависимая переменная, если независимая
переменная изменится на 1единицу;
d) значимость уравнения регрессии
Ответ: b)
3. t-статистика для проверки статистической значимости коэффициента регрессии равна
a) отношению оценки коэффициента к его стандартной ошибке;
b) отношению стандартной ошибки коэффициента к его оценке;
c) отношению истинного значения коэффициента к его стандартной ошибке;
d) отношению оценки коэффициента к объему выборки.
Ответ: c)
4. Модель множественной регрессии – это:
a) модель, отражающая влияние на результирующий показатель значений этого показателя за несколько предыдущих периодов времени;
b) модель, отражающая влияние на результирующий показатель нескольких факторов;
c) модель, описывающая значения результирующего показателя для нескольких объектов;
d) модель, описывающая поведение многих факторов.
Ответ: b)
5. Значение частного коэффициента корреляции межу одним из факторов и результирующей переменной равно 0,8. Это значит, что
a) указанный фактор существенно влияет на результирующую переменную, что
усиливается влиянием остальных факторов;
b) совокупное воздействие всех факторов на результирующую переменную является существенным;
c) указанный фактор существенно влияет на результирующую переменную при исключении влияния остальных факторов;
d) указанный фактор несущественно влияет на результирующую переменную при исключении влияния остальных факторов.
Ответ: a)
6. При проверке гипотезы об отсутствии гетероскедастичности рассчитывается:
a) коэффициент ранговой корреляции Спирмена для x и e;
b) линейный коэффициент парной корреляции для x и
;c) коэффициент ранговой корреляции Спирмена для x и
;d) линейный коэффициент парной корреляции для x и e.
Ответ: c)
7. Значение статистики Дарбина – Уотсона может лежать только в интервале:
a) от 0 до 1;
b) от 0 до 4;
c) от -4 до 4;
d)от [-1 до 1.
Ответ: b)
8. Аддитивная модель содержит компоненты в виде
a) слагаемых;
b) отношений;
c) сомножителей;
d) комбинации различных действий.
Ответ: a)
9. Какая из составляющих временного ряда отражает влияние на него факторов, не поддающихся учету и регистрации?
a) тренд;
b) сезонная компонента;
c) корелограмма;
d) случайная компонента.
Ответ: d)
10. Модель денежного рынка
,
,где R – процентная ставка, Y - ВВП, M - денежная масса, I – внутренние инвестиции, является
a) системой сверхидентифицируемых уравнений;
b) системой неидентифицируемых уравнений;
c) системой идентифицируемых уравнений;
d) системой взаимонезависимых уравнений.
Ответ: c)
3. Список использованных источников
1. Демидова, О. А. Эконометрика : учебник и практикум для вузов / О. А. Демидова, Д. И. Малахов. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 334 с. — (Высшее образование). — URL: https://urait.ru/bcode/450357
2. Кремер, Н. Ш. Эконометрика : учебник и практикум для вузов / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко ; под редакцией Н. Ш. Кремера. — 4-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 308 с. — (Высшее образование). — URL: https://urait.ru/bcode/449750
3. Новиков, А. И. Эконометрика : учебное пособие / А.И. Новиков. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : ИНФРА-М, 2020. - 272 с. - (Высшее образование: Бакалавриат) - URL: https://znanium.com/catalog/document?id=356022
4. Костюнин, В. И. Эконометрика : учебник и практикум для вузов / В. И. Костюнин. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 285 с. — (Высшее образование). — URL: https://urait.ru/bcode/450113
5. Евсеев, Е. А. Эконометрика : учебное пособие для вузов / Е. А. Евсеев, В. М. Буре. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 186 с. — (Высшее образование). — URL: https://urait.ru/bcode/453562
