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.