Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение

высшего профессионального образования

«Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» Кировский филиал

Кафедра

«_____________________________________________________________»

Контрольная работа №

по _____________________ на тему №24:

_________________________________________________________________

Студентка	Вохмянина Юлия Алексеевна
Специальность	Бакалавр экономики
Образование № личного дела	Первое высшее 10ФЛБ00800
Курс	3
Преподаватель

Киров 2012г. (2013г.) Содержание

Исходные данные 3

Задача 1. Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области 3

Задача 2. Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда 5

Решение 6

Задача 1.1. Матрица парных коэффициентов корреляции 6

Задача 1.2. Поле корреляции результативного признака 8

Задача 1.3. Параметры линейной парной регрессии 8

Задача 1.4. Оценка качества моделей 11

Задача 1.5. Прогнозирование среднего значения 17

Задача 1.6. Пошаговая множественная регрессия 19

Задача 1.7. Оценка качества многофакторной модели 21

Задача 2.1. Проверка наличия аномальных наблюдений 25

Задача 2.2. Построение линейной модели 26

Задача 2.3. Оценка адекватности модели 28

Задача 2.4. Оценка точности модели 31

Задача 2.5. Осуществление прогноза 31

Задача 2.6. Графическое представление результатов моделирования и прогнозирования 33

Список литературы 34

Исходные данные Задача 1. Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области

Задача 1. Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области.

Исследуемые факторы:Y,X1,X2,X4.Номера наблюдений: 41-80.

Наименования показателей

Обозначение	Наименование показателя	Единица измерения (возможные значения)
Y	цена квартиры	тыс. долл.
X1	город области	Подольск/Люберцы
X2	число комнат в квартире
X4	жилая площадь квартиры	кв. м

Исходные данные для эконометрического моделирования стоимости квартир

№	Y	X1	X2	X4
	38	1	1	19
	62,2	1	2	36
	125	0	3	41
	61,1	1	2	34,8
	67	0	1	18,7
	93	0	2	27,7
	118	1	3	59
	132	0	3	44
	92,5	0	3	56
	105	1	4	47
	42	1	1	18
	125	1	3	44
	170	0	4	56
	38	0	1	16
	130,5	0	4	66
	85	0	2	34
	98	0	4	43
	128	0	4	59,2
	85	0	3	50
	160	1	3	42
	60	0	1	20
	41	1	1	14
	90	1	4	47
	83	0	4	49,5
	45	0	1	18,9
	39	0	1	18
	86,9	0	3	58,7
	40	0	1	22
	80	0	2	40
	227	0	4	91
	235	0	4	90
	40	1	1	15
	67	1	1	18,5
	123	1	4	55
	100	0	3	37
	105	1	3	48
	70,3	1	2	34,8
	82	1	3	48
	280	1	4	85
	200	1	4	60

1. Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции; оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции.

2. Постройте поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.

3. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для каждого фактора Х.

4. Оцените качество каждой модели через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Выберите лучшую модель.

5. Для выбранной модели осуществите прогнозирование среднего значения показателя при уровне значимости, если прогнозное значения факторасоставит 80% от его максимального значения. Представьте графически: фактические и модельные значения, точки прогноза.

6. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), постройте модель формирования цены квартиры за счёт значимых факторов. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.

7. Оцените качество построенной модели. Улучшилось ли качество модели по сравнению с однофакторной моделью? Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, - и - коэффициентов.