Файл: Вариант 2 Задания на проверку сформированности первого компонента компетенций Знать.doc

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 04.05.2024

Просмотров: 16

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Титульный лист

Эконометрика

Вариант 2

1. Задания на проверку сформированности первого компонента компетенций - «Знать»

Ответьте на вопросы теста.

№
Вопрос
Код ответа

1
При исследовании зависимости балансовой прибыли предприятия торговли (Y, тыс. руб.) от фонда оплаты труда (Х1, тыс. руб.) и объема продаж по безналичному расчету (Х2, тыс. руб.) получена следующая модель:

Y = 5933,100 + 0,916X1 + 0,065X2 + ε.

Как интерпретируется параметр уравнения множественной регрессии равный 5933,100:

А. Данный параметр показывает суммарное влияние неучтенных в регрессии переменных;

Б. Невозможно дать содержательную интерпретацию данному параметру, т.к. он математически уравнивает правую и левую части уравнения регрессии.

В. Данный параметр является постоянной константой оборота розничной торговли.

Г. При равенстве нулю Х1, Х2, балансовая прибыль предприятия составит 5933,100 тыс.руб.
Г

2
Зависимость спроса на масло (Y, количество масла на душу населения, кг) от цены (Х1, руб.) и от величины дохода на душу населения (Х2, тыс. руб.) выражается уравнением: Y = 0,056 X1-0,858X21,126 ε. .

Укажите, какой параметр оказывает большее влияние на изменение спроса на масло, исходя из величин коэффициентов эластичности спроса на масло по цене и доходу на душу населения:

А. При Х1;

Б. При Х2;

В Случайная переменная ε ;

Г. Свободный член уравнения регрессии
Б

3
При проверке модели множественной регрессии y = f(x1,x2,x3) + ε на наличие автокорреляции с помощью теста Дарбина-Уотсона было получено следующее значение DW = 3,68. При уровне значимости α = 0,05 и числе наблюдений n = 24 табличные значения составляют dL = 1,10 и dU = 1,66 . Какой вывод можно сделать по результатам теста:

А. Гипотеза об отсутствии автокорреляции не отвергается (принимается);

Б. Вопрос об отвержении или принятии гипотезы остается открытым, так как расчетное значение попадает в зону неопределенности;

В. Принимается альтернативная гипотеза о наличии положительной автокорреляции;

Г. Принимается альтернативная гипотеза о наличии отрицательной автокорреляции.



4
При исследовании зависимости балансовой прибыли предприятия торговли (Y, тыс. руб.) от фонда оплаты труда (Х1, тыс. руб.), объема продаж по безналичному расчету (Х2, тыс. руб.) и издержек обращения (Х3 тыс.руб.) получена следующая модель:

Y = - 5933,100 + 0,916X1 + 0,065X2 - 1,056Х3+ ε.

Какой параметр оказывает негативное влияние на результат:

А. X1;

Б. X2;

В. X3;

Г. Свободный член уравнения регрессии.
В

5
При исследовании зависимости оборота розничной торговли (Y, млрд. руб.) от трех факторов: Х1 - денежные доходы населения, млрд. руб.; Х2 – численность безработных, млн. чел.; Х3 – официальный курс рубля по отношению к доллару США получена следующая модель:

Y = 55,74 + 0,33X1 – 4,98X2 + 2,38X3 + ε.

(3,08) (9,74) (-2,44) (8,37)

В скобках указаны расчетные значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов уравнения. При уровне значимости α = 0,05 (tтабл = 2,07) можно утверждать, что значимы коэффициенты регрессии:

А. b0, b1 и b3;

Б. b2;

В. Все коэффициенты;

Г. Ни один не значим.
В

6
Зависимость ежедневного среднедушевого потребления кофе (в чашках) от среднегодовой цены кофе Х1 и величины дохода на душу населения Х2 выражается уравнением: Y = 2,34 X1-0,25 Х20,35ε .

Укажите, что показывает коэффициент эластичности среднедушевого потребления кофе (в чашках) по среднегодовой цене?

А. При увеличении среднегодовой цены кофе на 1 руб. ежедневное среднедушевое потребление кофе в среднем уменьшится на 0,25 чашки;

Б. При увеличении среднегодовой цены кофе на 1 руб. ежедневное среднедушевое потребление кофе увеличится на 0,25 чашки;

В. При увеличении среднегодовой цены кофе на 1% ежедневное среднедушевое потребление кофе уменьшится на 0,25%;

Г. При уменьшении среднегодовой цены кофе на 1% ежедневное среднедушевое потребление кофе увеличится на 0,25%.
В

7
Мультиколлинеарность - это специальный термин в эконометрике, обозначающий:

А. Метод, позволяющий оценить параметры модели, опираясь на случайные выборки;

Б. Статистическую зависимость между последовательными элементами одного ряда, которые взяты со сдвигом;

В. Наличие линейной зависимости между факторами (объясняющими переменными) регрессионной модели;

Г. Множественная линейная связь между факторами.
В

8
Отбор факторов в эконометрическую модель линейного уравнения множественной регрессии можно проводить на основе:

А. Исключения из модели одного из пары коллинеарных факторов;

Б. Включения коллинеарных факторов в одно и то же уравнение.

В. Включение в модель переменных, имеющих наиболее высокий коэффициент парной корреляции с зависимой переменной;

Г. Сравнения величины остаточной дисперсии до и после включения переменной..

Г

9
Модель зависимости оборота розничной торговли (Y, млрд. руб.) от трех факторов: Х1 - денежные доходы населения, млрд. руб.; Х2 – численность безработных, млн. чел.; Х3 – официальный курс рубля по отношению к доллару США в стандартизованной форме имеет следующий вид:

ty = 0,33 tx1 – 4,98 tx2 + 2,38 tx3 + ε.

Какой фактор оказывает наибольшее положительное влияние на результат:

А. X1;

Б. X2;

В. X3;

Г. невозможно определить.
В

10
При исследовании зависимости оборота розничной торговли (Y, млрд. руб.) от трех факторов: Х1 - денежные доходы населения, млрд. руб.; Х2 – численность безработных, млн. чел.; Х3 – официальный курс рубля по отношению к доллару США получена следующая модель:

Y = 55,74 + 0,33X1 – 4,98X2 + 2,38X3 + ε.

Укажите по какому критерию проводится проверка значимости в целом уравнения множественной регрессии?

А. Стьюдента;

Б. Кендела;

В. Фишера

Г. Дарбина - Ватсона
В

2.3адание на проверку сформированности второго компонента компетенций - «Уметь»

Выполните практическое задание.

Для изучения рынка жилья в городе по данным о 46 коттеджах было построено уравнение множественной регрессии:

у = 21,1 - 6,2 х1 + 0,95 х2 + 3,57 хз; R2 = 0,7,

(1,8) (0,54) (0,83)

где у - цена объекта, тыс. долл.;

х1 - расстояние до центра города, км

х2 - полезная площадь объекта, кв.м;

х3 - число этажей в доме, ед.;

R2 - коэффициент множественной детерминации.

В скобках указаны значения стандартных ошибок для коэффициентов мно­жественной регрессии.

Задание

Определить наиболее значимую переменную по критерию Стьюдента
Решение:

Выдвигаем нулевые гипотезы о незначимости коэффициентов модели регрессии:



Альтернативные гипотезы:



По таблице значений критерия Стьюдента находим табличное (критическое) значение на уровне значимости α = 0,05 и с числом степеней свободы 46 – 3 - 1:

2,02

Находим наблюдаемые значения критерия Стьюдента и сравниваем их с табличным:

- нулевую гипотезу отклоняем, коэффициент регрессии
значим.

- нулевую гипотезу принимаем (не отвергаем), коэффициент регрессии незначим.

- нулевую гипотезу отклоняем, коэффициент регрессии значим.

Наиболее значимым является коэффициент при переменной (число этажей в доме). Следовательно, наиболее значимая переменная по критерию Стьюдента – это (число этажей в доме).


3. Задание на проверку сформированности третьего компонента компетенций - «Владеть»

Выполните следующее практическое задание.

По данным, представленным в таблице ниже, изучается зависимость объема валового национального продукта Y (млрд. долл.) от следующих переменных: X1- потребление, млрд. долл., X2- инвестиции, млрд. долл.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Y
14
16
18
20
23
23,5
25
26,5
28,5
30,5

X1
8
9,5
11
12
13
14
15
16,5
17
18

X2
1,65
1,8
2,0
2,1
2,2
2,4
2,65
2,85
3,2
3,55


Задание:

1. Рассчитайте коэффициенты линейной множественной регрессии:

Y = b0 + b1∙X1 + b2∙X2 + ε

2. Сделайте вывод о силе связи результата и факторов.

3. Определите парные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделайте выводы.

4. Дайте оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера.
Решение:

1. Построим модель множественной регрессии

Y = b0 + b1∙X1 + b2∙X2 + ε

В среде Excel для расчета оценок параметров модели используем надстройку Анализ данных, инструмент Регрессия.

Значения параметров приведены в столбе «Коэффициенты» таблицы Вывода итогов (ячейки В17:В19).



Получили двухфакторную модель регрессии:





Вывод по коэффициентам регрессии:

Коэффициент регрессии показывает, что при увеличении потребления на 1млрд. долл. значение объема валового национального продукта в среднем увеличится на 1,463 млрд. долл. при неизменном значении фактора (инвестиции).

Коэффициент регрессии показывает, что при увеличении инвестиций на 1 млрд. долл. значение объема валового национального продукта в среднем увеличится на 0,902 млрд. долл. при неизменном значении фактора
(потребления).

2. Оценка влияния силы связи результата и факторов

Для оценки влияния силы факторов на результативный признак рассчитывают коэффициенты эластичности и β-коэффициенты (стандартизированные коэффициенты).

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется значение результативного признака при увеличении фактора на 1%.

Рассчитываем средние значения признаков:

22,5 13,4 2,44

Расчет коэффициентов эластичности:

1,463 ∙ 13,4 / 22,5 = 0,871

0,902 ∙ 2,44 / 22,5 = 0,098

Вывод по коэффициентам эластичности:

При увеличении потребления на 1 % значение объема валового национального продукта в среднем увеличится на 0,871% при неизменном значении фактора (инвестиции).

При увеличении инвестиций на 1 % значение объема валового национального продукта в среднем увеличится на 0,098% при неизменном значении фактора (потребления).

β-коэффициент показывает на какую часть своего среднего квадратического отклонения изменяется значение результативного признака при увеличении фактора на величину своего среднего квадратического отклонения.

Находим средние квадратические отклонения признаков в Excel с помощью функции СТАНДОТКЛОНП:

5,143

Смотрите также файлы