2016_.docx

.lst-kix_list_2-6>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_2-6,decimal) ". "}.lst-kix_list_2-7>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_2-7,lower-latin) ". "}.lst-kix_list_2-7>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_2-7}ul.lst-kix_list_1-0{list-style-type:none}.lst-kix_list_2-4>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_2-4,lower-latin) ". "}.lst-kix_list_2-5>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_2-5,lower-roman) ". "}.lst-kix_list_2-8>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_2-8,lower-roman) ". "}ol.lst-kix_list_3-0{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-6.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_2-6 0}.lst-kix_list_3-0>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_3-0,decimal) ". "}.lst-kix_list_3-1>li:before{content:"o "}.lst-kix_list_3-2>li:before{content:"\0025aa "}ul.lst-kix_list_3-7{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_3-8{list-style-type:none}.lst-kix_list_4-0>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_4-0}ol.lst-kix_list_2-3.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_2-3 0}ol.lst-kix_list_3-0.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_3-0 0}ul.lst-kix_list_1-3{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_3-1{list-style-type:none}.lst-kix_list_3-5>li:before{content:"\0025aa "}ul.lst-kix_list_1-4{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_3-2{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_1-1{list-style-type:none}.lst-kix_list_3-4>li:before{content:"o "}ul.lst-kix_list_1-2{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_1-7{list-style-type:none}.lst-kix_list_3-3>li:before{content:"\0025cf "}ul.lst-kix_list_3-5{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_1-8{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_3-6{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_1-5{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_3-3{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_1-6{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_3-4{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-5.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_2-5 0}.lst-kix_list_3-8>li:before{content:"\0025aa "}.lst-kix_list_2-0>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_2-0}.lst-kix_list_4-0>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_4-0,decimal) ") "}.lst-kix_list_2-3>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_2-3}.lst-kix_list_2-6>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_2-6}.lst-kix_list_4-1>li:before{content:"o "}.lst-kix_list_3-6>li:before{content:"\0025cf "}.lst-kix_list_3-7>li:before{content:"o "}.lst-kix_list_4-4>li:before{content:"o "}ol.lst-kix_list_2-2.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_2-2 0}.lst-kix_list_4-3>li:before{content:"\0025cf "}.lst-kix_list_4-5>li:before{content:"\0025aa "}.lst-kix_list_4-2>li:before{content:"\0025aa "}.lst-kix_list_4-6>li:before{content:"\0025cf "}ol.lst-kix_list_4-0{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-2{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-3{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-4{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-5{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-0{list-style-type:none}.lst-kix_list_2-4>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_2-4}.lst-kix_list_4-8>li:before{content:"\0025aa "}.lst-kix_list_4-7>li:before{content:"o "}ul.lst-kix_list_4-8{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_4-6{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_4-7{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-8.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_2-8 0}ul.lst-kix_list_4-1{list-style-type:none}.lst-kix_list_1-0>li:before{content:"\0025cf "}ul.lst-kix_list_2-1{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_4-4{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-6{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_4-5{list-style-type:none}.lst-kix_list_1-1>li:before{content:"o "}.lst-kix_list_1-2>li:before{content:"\0025aa "}ol.lst-kix_list_2-0.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_2-0 0}ol.lst-kix_list_2-7{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_4-2{list-style-type:none}ol.lst-kix_list_2-8{list-style-type:none}ul.lst-kix_list_4-3{list-style-type:none}.lst-kix_list_1-3>li:before{content:"\0025cf "}.lst-kix_list_1-4>li:before{content:"o "}.lst-kix_list_3-0>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_3-0}.lst-kix_list_1-7>li:before{content:"o "}ol.lst-kix_list_2-7.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_2-7 0}ol.lst-kix_list_4-0.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_4-0 0}.lst-kix_list_1-5>li:before{content:"\0025aa "}.lst-kix_list_1-6>li:before{content:"\0025cf "}.lst-kix_list_2-0>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_2-0,decimal) ". "}.lst-kix_list_2-1>li:before{content:"\0025cf "}.lst-kix_list_2-5>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_2-5}.lst-kix_list_2-8>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_2-8}.lst-kix_list_1-8>li:before{content:"\0025aa "}.lst-kix_list_2-2>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_2-2,lower-roman) ". "}.lst-kix_list_2-3>li:before{content:"" counter(lst-ctn-kix_list_2-3,decimal) ". "}.lst-kix_list_2-2>li{counter-increment:lst-ctn-kix_list_2-2}ol.lst-kix_list_2-4.start{counter-reset:lst-ctn-kix_list_2-4 0}ol{margin:0;padding:0}table td,table th{padding:0}.c11{padding-top:0pt;padding-bottom:0pt;line-height:1.0;orphans:2;widows:2;text-align:left;height:12pt}.c1{padding-top:0pt;text-indent:14.2pt;padding-bottom:0pt;line-height:1.0;orphans:2;widows:2;text-align:justify}.c7{color:#000000;font-weight:700;text-decoration:none;vertical-align:baseline;font-size:12pt;font-family:"Times New Roman";font-style:normal}.c6{padding-top:0pt;text-indent:14.2pt;padding-bottom:0pt;line-height:1.0;orphans:2;widows:2;text-align:center}.c0{color:#000000;font-weight:400;text-decoration:none;vertical-align:baseline;font-size:12pt;font-family:"Times New Roman";font-style:normal}.c9{padding-top:0pt;padding-bottom:0pt;line-height:1.0;orphans:2;widows:2;text-align:center}.c13{text-decoration-skip-ink:none;-webkit-text-decoration-skip:none;color:#1155cc;text-decoration:underline}.c10{background-color:#ffffff;max-width:496pt;padding:42.5pt 42.5pt 42.5pt 56.7pt}.c8{color:inherit;text-decoration:inherit}.c4{padding:0;margin:0}.c5{margin-left:0pt;list-style-position:inside}.c12{height:12pt}.c3{vertical-align:sub}.c2{font-style:italic}.title{padding-top:24pt;color:#000000;font-weight:700;font-size:36pt;padding-bottom:6pt;font-family:"Times New Roman";line-height:1.0;page-break-after:avoid;orphans:2;widows:2;text-align:left}.subtitle{padding-top:18pt;color:#666666;font-size:24pt;padding-bottom:4pt;font-family:"Georgia";line-height:1.0;page-break-after:avoid;font-style:italic;orphans:2;widows:2;text-align:left}li{color:#000000;font-size:12pt;font-family:"Times New Roman"}p{margin:0;color:#000000;font-size:12pt;font-family:"Times New Roman"}h1{padding-top:24pt;color:#000000;font-weight:700;font-size:24pt;padding-bottom:6pt;font-family:"Times New Roman";line-height:1.0;page-break-after:avoid;orphans:2;widows:2;text-align:left}h2{padding-top:18pt;color:#000000;font-weight:700;font-size:18pt;padding-bottom:4pt;font-family:"Times New Roman";line-height:1.0;page-break-after:avoid;orphans:2;widows:2;text-align:left}h3{padding-top:14pt;color:#000000;font-weight:700;font-size:14pt;padding-bottom:4pt;font-family:"Times New Roman";line-height:1.0;page-break-after:avoid;orphans:2;widows:2;text-align:left}h4{padding-top:12pt;color:#000000;font-weight:700;font-size:12pt;padding-bottom:2pt;font-family:"Times New Roman";line-height:1.0;page-break-after:avoid;orphans:2;widows:2;text-align:left}h5{padding-top:11pt;color:#000000;font-weight:700;font-size:11pt;padding-bottom:2pt;font-family:"Times New Roman";line-height:1.0;page-break-after:avoid;orphans:2;widows:2;text-align:left}h6{padding-top:10pt;color:#000000;font-weight:700;font-size:10pt;padding-bottom:2pt;font-family:"Times New Roman";line-height:1.0;page-break-after:avoid;orphans:2;widows:2;text-align:left}ЗАДАНИЕ НА РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКУЮ РАБОТУ

ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИКА» (2016)

Федеральной службой государственной статистики РФ ежеквартально проводятся

бюджетные обследования домашних хозяйств по всем регионам России об условиях проживания и уровне благосостояния населения. Необходимо проанализировать данные обследования

о расходах и доходах домохозяйств по заданному территориальному округу (переменная ТЕРРИТОРИЯ) и типу населенного пункта (город/село, переменная ТИПНАС). Выбор задания по вариантам осуществляется в соответствии с файлом с данными (см. лист «Выбор вариантов»).

В рамках работы считается, что домохозяйства описываются следующими показателями:

расходы на продукты питания (переменная ПРОДПИТ, y1);

расходы на непродовольственные товары (переменная НЕПРОД, y2);

расходы на оплату услуг (переменная УСЛУГИ, y3);

расходы на покупку алкогольной продукции (переменная АЛКО, x0);

доходы домохозяйства (переменная ДОХОД, x1);

сбережения домохозяйства (переменная СБЕРЕЖ, x2);

число людей в домохозяйстве (ЧИСЛОЛЮД, x3);

число детей в домохозяйстве (ЧИСЛОДЕТ, x4).

Необходимо построить и проинтерпретировать модель, описывающую изменение значения отклика (y) в зависимости от значений объясняющих переменных (x0, x1, x2, x3 и x4) в пределах указанной территории и типа населенного пункта.

ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТЫ

Построить корреляционные поля по данным о значениях отклика (выбираемого по вариантам, номер означает соответствующую переменную y) и каждом объясняющем показателе (x0, x1, x2, x3 и х4). Сделать предварительное заключение о наличии (отсутствии) связи между этими факторами, о ее виде и форме, а также о наличии аномальных наблюдений (выбросов).

Провести проверку данных на наличие выбросов с удалением всех наблюдений , для которых выполняется соотношение , где X – матрица, составленная из значений переменных x1 и x2. На основе оставшихся наблюдений провести первичный эконометрический анализ, включающий расчет основных выборочных характеристик и построение гистограмм. Сделать выводы, проинтерпретировать полученные результаты.

Рассчитать выборочные парные коэффициенты корреляции для всех возможных пар переменных (для порядковых переменных x3 и x4 использовать коэффициенты ранговой корреляции Спирмена), проверить их на значимость, сделать выводы о связи между признаками.

Построить линейную модель множественной регрессии для отклика, определенного по варианту задания, и входных переменных, характеризующих доход, сбережения, число людей и число детей в домохозяйстве. С помощью анализа корреляционной матрицы изучить модель на предмет наличия мультиколлинеарности на основе критериев Бартлетта и Лоули. Если необходимо, исключить один из входных факторов, ответственный за мультиколлинеарность.

Оценить полученную модель при помощи МНК отдельно для семей с нулевыми (переменная x0 = 0) и ненулевыми (x0 ≠ 0) расходами на алкогольную продукцию, проверить параметры обеих моделей на значимость. Сравнить полученные результаты, сделать выводы.

Проранжировать входные факторы по степени влияния на отклик двумя методами: при помощи коэффициентов эластичности и на основе коэффициентов частной корреляции. Оценить качество построенных моделей на основе критерия Фишера. Сравнить полученные результаты, сделать выводы.

Построить частные уравнения регрессии для наиболее часто встречающихся в данных значениях факторов, измеряемых в ранговой шкале, а также при медианных значениях переменных x0 и x2. Построить и изобразить линии обеих регрессий и 95%-й доверительные интервалы для них на всем диапазоне исходных данных. Проанализировать результаты.

Сделать общие выводы по проделанной работе в терминах исходных показателей.