Контрольная работа по "Эконометрике"

Автор: Пользователь скрыл имя, 25 Февраля 2012 в 10:47, курсовая работа

Краткое описание

Построить диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из факторов Х. Сделать выводы о характере взаимосвязей переменных.
Осуществить 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);

Файлы: 1 файл

отчет по контрольной работе по эконометрике.docx

— 148.81 Кб (Скачать)

 

 

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

11288,01

559386,8

0,020179

0,984135

X3

0,268334

0,031068

8,637103

1,27E-07


 

  1. Находим отношение полученных остаточных сумм квадратов.

R = 7,51E+13/1,37E+11= 547,24

  1. Вывод о наличии гомоскедастичности остатков делаем с помощью F– критерия Фишера с уровнем значимости и двумя одинаковыми степенями свободы к = 18 (k=(n-C-2*p)/2, где р – число коэффициентов в уравнении регрессии).

 Fтабл. = 2,21.

Так как Fтабл < R, то обнаруживается наличие гетероскедастичности в остатках модели по отношению к фактору X3.

  1. Ранжирование компаний на основании результатов регрессионного анализа (табл.12).

Для ранжирования компаний по степени эффективности, построим доверительные интервалы  для результирующей переменной.

Доверительный интервал для отдельных значений переменной можно определить рассчитав вначале ошибку моделирования:

,

Где Х – матрица факторов.

Можно применить упрощенную формулу  одинаковую для всех уровней:

 

Верхняя граница доверительного интервала:

Нижняя граница доверительного интервала:

 

Таблица 12

 

Y

X3

Предсказанное Y

Остатки

964,0

13398,0

63565,65363

-62601,6536

19513178,0

63269757,0

16955125,97

2558052,026

28973,0

367880,0

158224,1857

-129251,186

-780599,0

3933712,0

1110420,412

-1891019,41

2598165,0

5910831,0

1638377,211

959787,7886

628091,0

5325806,0

1482155,999

-854064,999

29204,0

705877,0

248480,6722

-219276,672

1945560,0

2964277,0

851548,8922

1094011,108

366170,0

624661,0

226793,288

139376,712

-20493,0

46728,0

72465,87669

-92958,8767

381558,0

582581,0

215556,5227

166001,4773

1225908,0

3463511,0

984861,0423

241046,9577

3293989,0

5891049,0

1633094,757

1660894,243

416616,0

299286,0

139907,297

276708,703

-564258,0

801276,0

273955,3911

-838213,391

221194,0

257633,0

128784,5549

92409,44507

701035,0

1566040,0

478172,9186

222862,0814

62200,0

528912,0

201225,1074

-139025,107

123440,0

167297,0

104661,8261

18778,17387

55528,0

52042,0

73884,89215

-18356,8922

422070,0

188662,0

110366,9946

311703,0054

-468,0

130350,0

94795,74328

-95263,7433

225452,0

585017,0

216207,016

9244,983967

-61237,0

344398,0

151953,7075

-213190,707

-540,0

36641,0

69772,31083

-70312,3108

40588,0

215106,0

117428,4257

-76840,4257

53182,0

998875,0

326720,923

-273538,923

-210,0

1702,0

60442,43103

-60652,431

63058,0

807686,0

275667,0751

-212609,075

1197196,0

1567998,0

478695,77

718500,23

221177,0

128256,0

94236,57535

126940,4247

1548768,0

7720298,0

2121565,328

-572797,328

-33030,0

14412,0

63836,42549

-96866,4255

-34929,0

921832,0

306147,8691

-341076,869

115847,0

233340,0

122297,5127

-6450,51266

35198,0

361672,0

156566,4424

-121368,442

788567,0

458233,0

182351,454

606215,546

309053,0

619452,0

225402,311

83650,689

8552,0

119434,0

91880,80673

-83328,8067

173079,0

257140,0

128652,9075

44426,09253

1227017,0

4215454,0

1185654,935

41362,06531

701728,0

324968,0

146765,2486

554962,7514

17927,0

81960,0

81873,99728

-63946,9973

2557698,0

35232071,0

9468127,484

-6910429,48

0,0

76430,0

80397,3026

-80397,3026

5406,0

21132,0

65630,8899

-60224,8899

40997,0

79930,0

81331,91948

-40334,9195

1580624,0

1553508,0

474826,4561

1105797,544

9990896,0

26312477,0

7086298,013

2904597,987

6649,0

972138,0

319581,2511

-312932,251


 

  1. Прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости  ,  если прогнозное значения фактора  составит 80% от его максимального значения. Представление на графике фактических данных Y, результатов моделирования, прогнозных оценок и границ доверительного интервала.
  2. Точечный прогноз фактора:

Xпрог = 0,8*63269757 = 50615806

 

  1. Точечный прогноз прибыли:

 

Y = 59987,94 + 0,267 * 50615806= 13574408

 

При значении запасов готовой продукции и  товаров для перепродажи на 50615806 тыс. руб. прибыль составит в среднем 13574408 тыс.руб.

  1. Интервальный прогноз прибыли:

Найдем  ошибку прогнозирования по формуле:

Которая зависит от стандартной ошибки Sе, удаления Xпр от своего среднего значения, количества наблюдений n, заданного уровня вероятности попадания в интервал прогноза.

 

U = 2520351,9

t(0,1;48) = 1,6772

Se = 1260564

Xср = 3627063

Нижняя  граница интервала Yпр – U = 11054056

Верхняя граница интервала Yпр + U= 16094760

 

Вывод: при  значении оборотных активов на 50615806 тыс. руб. прибыль будет колебаться в пределах от 11054056 тыс руб. до 16094760 тыс.руб.

Графическое представление результатов моделирования  по парной регрессии отражено на рис. 5.

 

 Рис. 5


Информация о работе Контрольная работа по "Эконометрике"