Общая информация » Каталог студенческих работ » ЭКОНОМЕТРИКА » Эконометрика |
29.11.2016, 13:47 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Контрольная работа состоит из следующих обязательных разделов. 1. Титульный лист. 2. Основная часть (не более 6 страниц). 3. Список использованной литературы. 4. Приложения. Титульный лист является первой страницей и оформляется по стандартному образцу (см. Приложение 1). Основная (теоретическая) часть предполагает изложение сущности вопросов, дополненное, по мере необходимости, примерами из практики; статистическими данными; ссылками на современные нормативно-правовые документы. Объем этой части контрольной работы должен составлять не более 6 страниц. Список использованной литературы должен быть оформлен в соответствии с общепринятыми стандартами и содержать не менее 8 – 10 источников. В список включаются только те источники, которые использовались при подготовке контрольной работы и на которые имеются ссылки в основной части.
ВАРИАНТЫ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ Контрольная работа №1. В контрольной работе №1 требуется: 1. Ответить на один теоретический вопрос. Ответ на вопрос необходимо изложить кратко и содержательно, пользуясь литературными источниками, обозначенными в рекомендуемой литературе. При ответе указать номер варианта и наименование вопроса. 2. Решить задачу, имеющую типовое задание. 3. Номер варианта выбирается в соответствии с номером в журнале.
Задание 1 ВОПРОСЫ ДЛЯ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ 1. Множественная линейная регрессия 2. Корреляционный анализ. Парные, частные и множественные коэффициенты корреляции 3. Нелинейная регрессия 4. Виды эконометрических моделей 5. Классификация переменных в эконометрических моделях 6. Методы оценивания параметров эконометрических моделей 7. Проблема идентификации в эконометрии 8. Системы одновременных уравнений 9. Эконометрические модели с фиктивными переменными 10. Моделирование одномерных временных рядов 11. Моделирование временных рядов при наличии структурных изменений 12. Оценивание параметров эконометрической модели при наличии автокорреляции в остатках 13. Экспоненциальное сглаживание во временных рядах 14. Классическая обобщенная линейная модель множественной регрессии 15. Линейные регрессионные модели с переменной структурой (построение линейной модели по неоднородным регрессионным данным 16. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация 17. Модели бинарного выбора (логит- и пробит-модели) 18. Производственные функции и их анализ 19. Применение обобщённого метода наименьших квадратов 20. Критерии классификации типов структурных моделей.
Задание 2 Данные каждого варианта определяется параметрами p1, p2. При выполнении контрольных заданий студент должен подставить там, где это необходимо, вместо буквенных параметров индивидуальные анкетные характеристики: p1– число букв в полном имени студента; p2– число букв в фамилии студента. По территориям региона приводятся данные за 20XX г.( p1– число букв в полном имени, p2– число букв в фамилии):
В соответствии с вариантом задания, используя статистический материал, необходимо: 1. Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии y=a+bx. 2. Оценить тесноту связи зависимой переменной (результативного фактора) с объясняющей переменной с помощью показателей корреляции и детерминации. 3. Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность моделирования. 4. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции. 5. Определить среднюю ошибку аппроксимации. 6. Используя коэффициент эластичности, выполнить количественную оценку влияния объясняющего фактора на результат. 7. Выполнить точечный и интервальный прогноз результативного признака при увеличении объясняющего признака на 25% от его среднего значения (достоверность прогноза 95%). 8. На одном графике отложить исходные данные и теоретическую прямую. 9. Проверить вычисления в MS Excel.
Контрольная работа №2. В контрольной работе №2 требуется: 1. Решить 2 задачи, имеющих типовое задание. 2. Номер исходных данных для решения задач выбирается в соответствии с номером в журнале. Задание 1 Данные каждого варианта определяется параметрами p1. При выполнении контрольных заданий студент должен подставить там, где это необходимо, вместо буквенных параметров индивидуальные анкетные характеристики: p1– число букв в полном имени студента.
В соответствии с вариантом задания, используя статистический материал, необходимо: 1. Рассчитать параметры уравнения нелинейной парной регрессии. 2. Оценить тесноту связи зависимой переменной (результативного фактора) с объясняющей переменной с помощью показателей корреляции и детерминации. 3. Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность моделирования. 4. Оценить статистическую значимость параметров регрессии и корреляции. 5. Определить среднюю ошибку аппроксимации. 6. Используя коэффициент эластичности, выполнить количественную оценку влияния объясняющего фактора на результат. 7. На одном графике отложить исходные данные и теоретическую прямую. 8. Проверить вычисления в MS Excel.
Задание 2 Данные каждого варианта определяется параметрами p1, p2. При выполнении контрольных заданий студент должен подставить там, где это необходимо, вместо буквенных параметров индивидуальные анкетные характеристики: p1– число букв в полном имени студента; p2– число букв в фамилии студента. По статистическим данным, описывающим зависимость производительности труда за год в некоторой отрасли производства (переменная y) от удельного веса рабочих с технической подготовкой (объясняющая переменная x1) и удельного веса механизированных работ (объясняющая переменная x2), построить модель множественной линейной регрессии и выполнить статистический анализ построенной модели. Уравнение регрессии: y(x)=b0+b1x1+b2x2
В соответствии с вариантом задания, используя статистический материал, необходимо: 1. Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов. 2. Оценить значимость уравнения в целом, используя значение множественного коэффициента корреляции и общего F-критерия Фишера. 3. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия. 4. Исследовать коллинеарность между факторами. При наличии мультиколлинеарности исключить какой-либо фактор из уравнения регрессии. 5. Построить новое уравнение множественной регрессии, провести все необходимые исследования, аналогичные проведенным выше. 6. На основании результатов п. 5 найти а) средние коэффициенты эластичности фактора y от независимых факторов; б) прогнозное значение результата при значении важнейшей объясняющей переменной, равном максимальному наблюденному значению, увеличенному на 10 %, и при значении второй объясняющей переменной, равном минимальному наблюденному значению, уменьшенному на 15%. в) Интервальное предсказание значения y с надежностью 0,9. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||