Контрольная работа по "Эконометрике"

 

 

	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

 

4. Находим отношение полученных остаточных сумм квадратов.

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

5. 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.

8. 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

 

9. 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.
1. Точечный прогноз фактора:

Xпрог = 0,8*63269757 = 50615806

 

2. 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.

3. 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

S_e = 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