Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Контрольная работа: Эконометрический анализ основных числовых характеристик

Название: Эконометрический анализ основных числовых характеристик
Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию
Тип: контрольная работа Добавлен 22:37:14 16 июля 2009 Похожие работы
Просмотров: 32 Комментариев: 2 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

Введем обозначения: Х1 – удельный вес пашни в с/х угодьях, %;

Х2 – удельный вес лугов и пастбищ, %

У – уровень убыточности продукции животноводства, %

Найдем основные числовые характеристики:

1. Объем выборки – суммарное количество наблюдений: n = 15.

2. Минимальное значение х1 – min х1 = 68,1%

максимальное значение х1 – max х1 = 94,7%

Значит, удельный вес пашни в с/х угодьях изменяется от 68,1% до 94,7%.

3. min х2 = 9,2%, max х2 = 28,7%.

Значит, удельный вес лугов и пастбищ изменяется от 9,2%, до 28,7%.

4. min у = 15%, max у = 45,6%.

Значит, уровень убыточности продукции животноводства изменяется от 15%% до 45,6%.

5. Среднее значение вычисляется по формуле

Среднее значение удельного веса пашни в с/х угодьях и составляет x1 =80,98%

Среднее значение удельного веса лугов и пастбищ составляет х2 = 17,02%

Среднее значение уровня убыточности продукции животноводства составляет у = 28,2%.

6. Дисперсия вычисляется по формуле


Дисперсия по х1 : D(х1 ) = 58,83;

по х2 : D(х2 ) = 42,45;

по у: D(у) = 92,96.

7. Среднеквадратичное отклонение вычисляется по формуле:

σх1 = 7,67 – значит, среднее отклонение удельного веса пашни в с/х угодьях от среднего значения составляет 7,67%

σх2 = 6,52 – значит, среднее отклонение удельного веса лугов и пастбищ от среднего значения составляет 6,52%

σу = 9,642 – значит, среднее отклонение уровня убыточности продукции животноводства от среднего значения составляет 9,642%.

Эконометрический анализ

По таблице строим корреляционное поле (диаграмму рассеивания). Нанесем точки хi , уi на координатную плоскость.

Точка с координатами (х; у) = (80,98; 17,15) называется центром рассеивания.

По виду корреляционного поля можно предположить, что зависимость между х и у линейная.

Для определения линейной связи найдем коэффициент корреляции.

r =0,776111538

Т.к. в данном случае коэффициент корреляции 0,6 ≤| r | ≤ 0,9, то линейная связь между х и у достаточная.

Попытаемся описать связь между х и у зависимостью у = b0 + b1 x

Параметры b0 и b1 находим по методу наименьших квадратов.

b1 = rху σу / σх =-0,6520, b0 = у – b1 x = 69,9498

Т.к. b1 <0, то зависимость между х и у обратная. Т.е. с ростом удельного веса пашни в с/х угодьях, уровень убыточности продукции животноводства уменьшается.

Проверим значимость коэффициентов bi . Значимость может быть проверена с помощью критерия Стьюдента.

Для коэффициента b0 :

=5,854852846

Значимость t наблюдаемого: α·tнабл = 0,0001, т.е. 0,01%<5%, значит, коэффициент b0 статистически значим.

Для коэффициента b1 :

= -4,437566168

Значимость t наблюдаемого: α·tнабл = 0,0010, т.е. 0,1%<5%,

Значит, коэффициент b1 статистически значим.

Получим модель зависимости уровня убыточности продукции животноводства от удельного веса пашни в с/х угодьях и удельного веса лугов и пастбищ.

у = -0,652х + 69,9498.

После того, как была построена модель, проверяем её на адекватность.

Разброс данных, объясняемый регрессией:

SSP = 350,083702


Остатки необъясняемые – разброс:

SSЕ = 231,1136313

Общий разброс данных:

SSY = 581,1973333

Для анализа общего качества модели найдем коэффициент детерминации.

R2 = SSR/ SSY = 0,57176059

Разброс данных объясняется: линейной моделью на 57,26% и на 42,74% случайными ошибками ((1 – R2 )·100%).

Качество модели плохое.

Проверим с помощью критерия Фишера. Для проверки найдем величины:

MSR = SSR / R1 = 350,083702 и MSЕ = SSЕ / R2 = 17,77797164.

Вычисляем k1 = 1 и k2 = 14.

Находим наблюдаемое значение критерия Фишера.

Fнабл = MSR / MSE = 19,6919935.

Значимость этого значения: α = 0,000669742, т.е. процент ошибки равен ≈0,067% < 5%.

Следовательно, модель у = -0,652х + 69,9498 считается адекватной с гарантией более 95%.

Найдем прогноз на основании линейной регрессии. Выберем произвольную точку из области прогноза.

x [xmin , xmax ]; хпр = 88

Рассчитываем прогнозируемые значения по модели для всех точек выборки и для точки прогноза.

у(х=88) = у = -0,652х + 69,9498= 12,577

Найдем полуширину доверительного интервала в каждой точке и в точке прогноза.

,

где σе – среднеквадратическое отклонение выборочных точек от линии регрессии

= 4,216393

tγ – критическая точка распределения Стьюдента для надежности

γ =0,95 R = 13;

n = 15 – объем выборки;

сумма знаменателя – ,

где D(x) – дисперсия выборки,

хпр – точка прогноза.

Прогнозируемый доверительный интервал для любой точки х:

, где δ для точки прогноза – δ (х=88) = 9,668, т.е. доверительный интервал для хпр составляет от 2,909 до 22,244 с гарантией 95%.

Совокупность доверительных интервалов для всех х из области прогнозов образует доверительную область.

Т.е. при удельном весе пашни в с/х угодьях 1,458%. уровень убыточности продукции животноводства составит от 2,909% до 22,244%.

Найдем эластичность. Для линейной модели эластичность Ех вычисляется по формуле:

Коэффициент эластичности показывает, что при изменении удельного веса пашни в с/х угодьях на 1% уровень убыточности продукции животноводства уменьшится на 4,593%.

Эконометрический анализ

По таблице строим корреляционное поле (диаграмму рассеивания). Нанесем точки хi , уi на координатную плоскость.

Точка с координатами (х; у) = (17,02; 28,2) называется центром рассеивания.

По виду корреляционного поля можно предположить, что зависимость между х и у нелинейная.

Попытаемся описать связь между х и у зависимостью:

y = a ln x + b.

Перейдем к линейной модели. Делаем линеаризующую подстановку:


U= ln x; V = y.

Для этих данных строим линейную модель:

V = b0 + b1 U.

Для определения линейной связи найдем коэффициент корреляции.

r =0,864

Т.к. в данном случае коэффициент корреляции | r | > 0,9, то линейная связь между U и V сильная.

Попытаемся описать связь между U и V зависимостью

V = b0 + b1 U.

Параметры b0 и b1 находим по методу наименьших квадратов.

b1 = r U V σ V / σ U = 370.76, b0 = V – b1 U = 3.53.

Т.к. b1 > 0, то зависимость между U и V прямая. Т.е. с ростом удельного веса лугов и пастбищ, уровень убыточности продукции животноводства повышается.

Проверим значимость коэффициентов bi . Значимость может быть проверена с помощью критерия Стьюдента.

Для коэффициента b0 :

=0,845

Значимость t наблюдаемого: α·tнабл = 0,413221639, т.е. 41%>5%,

Значит, коэффициент b0 статистически не значим.

Для коэффициента b1 :

=6,2


Значимость t наблюдаемого: α·tнабл = 3,23039E‑05, т.е. ≈0%<5%,

Значит, коэффициент b1 статистически значим.

Получим модель зависимости уровня убыточности продукции животноводства от удельного веса лугов и пастбищ.

V = 370,76U +3,53.

После того, как была построена модель, проверяем её на адекватность.

Разброс данных, объясняемый регрессией:

SSP = 972,42

Остатки необъясняемые – разброс:

SSЕ = 329,1

Общий разброс данных:

SSY = 1301,51

Для анализа общего качества модели найдем коэффициент детерминации.

R2 = SSR/ SSY = 0.747

Разброс данных объясняется: линейной моделью на 74,7% и на 25,3% случайными ошибками ((1 – R2 )·100%).

Качество модели хорошее.

Проверим с помощью критерия Фишера. Для проверки найдем величины: MSR = SSR / R1 = 972,42 и MSЕ = SSЕ / R2 = 25,3.

Вычисляем k1 = 1 и k2 = 13.

Находим наблюдаемое значение критерия Фишера.

Fнабл = MSR / MSE = 38.41.

Значимость этого значения: α = 3,23Е‑05, т.е. процент ошибки равен ≈0% < 5%.

Следовательно, модель V = 370,76U +3,53. считается адекватной с гарантией более 95%.

Т.к. линейная модель адекватна, то и соответствующая нелинейная модель то же адекватна. Находим параметры исходной нелинейной модели a и b. Вид нелинейной функции:

y = 370,76/x +3,53.

Найдем прогноз на основании линейной регрессии. Выберем произвольную точку из области прогноза.

x [xmin , xmax ];

хпр = 17,02, соответственно Uпр = 1/17,02 = 0,06

Рассчитываем прогнозируемые значения по модели для всех точек выборки и для точки прогноза.

V(х=17,02) = 370,76U +3,53. = 25,32,

у(х=17,02) = 370,76/x +3,53 = 25,32.

Т.к. y(x) = V(U), то полуширина доверительного интервала и доверительный интервал будет равен как для y так и для V.

Найдем полуширину доверительного интервала в каждой точке и в точке прогноза.


,

Прогнозируемый доверительный интервал для любой точки х:

, где δ для точки прогноза – δ (х=17,02) = 11,27 т.е. доверительный интервал для хпр составляет от 8,50 до 12,87 с гарантией 95%.

Совокупность доверительных интервалов для всех х из области прогнозов образует доверительную область.

Т.е. при удельном весе лугов и пастбищ 17,02% уровень убыточности продукции животноводства составит от 14,05% до 36,59%.

Найдем эластичность. Для линейной модели эластичность Ех вычисляется по формуле:

Коэффициент эластичности показывает, что при изменении удельного веса лугов и пастбищ на 1% уровень убыточности продукции животноводства изменяется на 0,86%.

Эконометрический анализ

Прежде, чем строить модель, проверим факторы на коллинеарность. По исходным данным строим корреляционную матрицу. Коэффициент корреляции между х1 и х2 равен:

rх1х2 =-0,79 < 0,95, следовательно х1 и х2 неколлинеарны.

Определим связаны ли х1 , х2 и у между собой. Для определения тесноты линейной связи найдем коэффициент корреляции.

r = 0,92

Попытаемся описать связь между х1 , х2 и у зависимостью

у = b0 + b1 ∙х1 + b2 ∙х2

Параметры b0 , b1 и b2 находим по методу наименьших квадратов.

b0 = -19.995, b1 = 0.72, b2 = -0.6

Проверим значимость коэффициентов bi . Значимость может быть проверена с помощью критерия Стьюдента.

Для коэффициента b0 :

= -0,87

Значимость t наблюдаемого: α·tнабл = 0,40, т.е. 40% > 5%,

Значит, коэффициент b0 статистически не значим.

Для коэффициента b1 :

= 3,04

Значимость t наблюдаемого: α·tнабл = 0,01, т.е. 1% < 5%,

Значит, коэффициент b1 статистически значим.

Для коэффициента b2 :

= -2,11

Значимость t наблюдаемого: α·tнабл = 0,06, т.е. 6% > 5%,

Значит, коэффициент b2 статистически не значим.

Получим модель зависимости уровня убыточности продукции животноводства от удельного веса пашни в с/х угодьях и и удельного веса лугов и пастбищ.

у = -19,995 + 0,72∙х1 – 0,6∙х2

После того, как была построена модель, проверяем её на адекватность.

Разброс данных, объясняемый регрессией:

SSP = 1090,3

Остатки необъясняемые – разброс:

SSЕ = 211,17

Общий разброс данных:

SSY = 1301,5

Для анализа общего качества модели найдем коэффициент детерминации.

R2 = SSR/ SSY = 0.84

Разброс данных объясняется: линейной моделью на 84% и на 16% случайными ошибками ((1 – R2 )·100%).

Качество модели хорошее.

Проверим с помощью критерия Фишера. Для проверки найдем величины: MSR = SSR / R1 = 545,17 и MSЕ = SSЕ / R2 = 17,6.

Вычисляем k1 = 2 и k2 = 12.

Находим наблюдаемое значение критерия Фишера.

Fнабл = MSR / MSE = 30.98.

Значимость этого значения: α = 1,82E‑05, т.е. процент ошибки равен ≈0% < 5%.

Следовательно, модель

у = -19,995 + 0,72∙х1 – 0,6 ∙х2 – считается адекватной с гарантией более 95%.

Найдем прогноз на основании линейной регрессии. Выберем произвольную точку из области прогноза.

X1,2 [xmin , xmax ]; хпр = (80,98; 17,02)

Рассчитываем прогнозируемые значения по модели для всех точек выборки и для точки прогноза.

У(80,98;17,02) = у = -19,995 + 0,72∙80,98 – 0,6 ∙17,02=28,17

Найдем коэффициенты частичной эластичности Ех1 , Ех2 .

Для линейной модели эластичность Ех вычисляется по формуле:

Коэффициент эластичности показывает, что при увеличении удельного веса пашни в с/х угодьях на 1% и удельного веса лугов и пастбищ на 80,98% уровень убыточности продукции животноводства увеличится на 2,064%


Коэффициент эластичности показывает, что при увеличении производительности труда на 1% и удельного веса пашни в с/х угодьях на 17,02% уровень убыточности продукции животноводства уменьшится на 0,354%.

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений08:09:16 19 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
08:28:25 29 ноября 2015

Работы, похожие на Контрольная работа: Эконометрический анализ основных числовых характеристик

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(151068)
Комментарии (1843)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru