Контрольная работа на тему Контрольная работа 150428-01
ОПИСАНИЕ РАБОТЫ:
276
руб.
Ниже представлен фрагмент данной работы для ознакомления.
Вы можете купить данную работу прямо сейчас!
Просто нажмите кнопку "Купить" справа.
Оплата онлайн возможна с Яндекс.Кошелька, с банковской карты или со счета мобильного телефона (выберите, пожалуйста).
ЕСЛИ такие варианты Вам не удобны - Отправьте нам запрос данной работы, указав свой электронный адрес.
Мы оперативно ответим и предложим Вам более 20 способов оплаты.
Все подробности можно будет обсудить по электронной почте, или в Viber, WhatsApp и т.п.
Контрольная работа 150428-01 - работа из нашего списка "ГОТОВЫЕ РАБОТЫ". Мы помогли с ее выполнением и она была сдана на Отлично! Работа абсолютно эксклюзивная, нигде в Интернете не засвечена и Вашим преподавателям точно не знакома! Если Вы ищете уникальную, грамотно выполненную курсовую работу, контрольную, реферат и т.п. - Вы можете получить их на нашем ресурсе.
Вы можете заказать контрольную Контрольная работа 150428-01 у нас, написав на адрес ready@referatshop.ru.
Обращаем ваше внимание на то, что скачать контрольную Контрольная работа 150428-01 по предмету ЭКОНОМЕТРИКА с сайта нельзя! Здесь представлено лишь несколько первых страниц и содержание этой эксклюзивной работы - для ознакомления. Если Вы хотите получить контрольную Контрольная работа 150428-01 (предмет - ЭКОНОМЕТРИКА) - пишите.
Фрагмент работы:
Содержание
Задание 1. Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП(Y) и капиталом (К) 3
Задание 2. Идентификация линейных трендовых моделей ВВП(Y), капитала (К) и числа занятых (L) и прогноз по этим моделям 8
Задание 3. Идентификация функции Кобба-Дугласа и использование ее для прогноза ВВП 16
Задание 4. Характеристика эконометрической модели 21
Задание 1. Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП(Y) и капиталом (К)
Решение:
Линейное уравнение регрессии имеет вид y = bx + a
Оценочное уравнение регрессии (построенное по выборочным данным) будет иметь вид y = bx + a + ?, где ei – наблюдаемые значения (оценки) ошибок ?i, а и b соответственно оценки параметров ? и ? регрессионной модели, которые следует найти.
Для оценки параметров ? и ? – используют МНК (метод наименьших квадратов).
Система нормальных уравнений.
a•n + b?x = ?y
a?x + b?x2 = ?y•x
Для наших данных система уравнений имеет вид
21a + 12436 b = 45786
12436 a + 10422778 b = 36858289
Домножим уравнение (1) системы на (-592.19), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
-12436a -7364474.84 b = -27114011.34
12436 a + 10422778 b = 36858289
Получаем:
3058303.16 b = 9744277.66
Откуда b = 3.1862
Теперь найдем коэффициент «a» из уравнения (1):
21a + 12436 b = 45786
21a + 12436 • 3.1862 = 45786
21a = 6162.79
a = 293.466
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии: b = 3.1862, a = 293.466
Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии):
y = 3.1862 x + 293.466
Для расчета параметров регрессии построим расчетную таблицу (табл. 1)
x
y
x2
y2
x • y
110
675
12100
455625
74250
118
682
13924
465124
80476
141
753
19881
567009
106173
169
859
28561
737881
145171
201
259
40401
67081
52059
241
1186
58081
1406596
285826
256
1286
65536
1653796
329216
338
1536
114244
2359296
519168
411
1834
168921
3363556
753774
478
1908
228484
3640464
912024
543
1984
294849
3936256
1077312
608
2152
369664
4631104
1308416
675
2443
455625
5968249
1649025
746
2736
556516
7485696
2041056
822
2917
675684
8508889
2397774
904
3060
817216
9363600
2766240
980
3366
960400
11329956
3298680
1056
3635
1115136
13213225
3838560
1131
3908
1279161
15272464
4419948
1213
4182
1471369
17489124
5072766
1295
4425
1677025
19580625
5730375
12436
45786
10422778
131495616
36858289
1. Параметры уравнения регрессии.
Выборочные средние.
Выборочные дисперсии:
Среднеквадратическое отклонение