Функция, линейность, регрессия и эластичность

Определение линейности функции по параметрам и переменным. Модели зависимости удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции. Определение коэффициентов эластичности. Уравнение множественной регрессии. Стандартные коэффициенты регрессии.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 07.10.2013
Размер файла 67,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Образовательное учреждение профсоюзов

«Академия труда и социальных отношений»

Курганский филиал

Финансовый факультет

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине: «Эконометрика»

на тему: «6 вариант»

Студент гр. ЗФс - 2230 Е.А. Орлова

Преподаватель (к.ф.-м.н, доцент) С.В. Косовских

Курган - 2012

Содержание

1 Задача №1

2 Задача №2

3 Задача №3

4 Задача №4

Список использованных источников

Задача №1

Определить, какие из представленных функций линейны по переменным, линейны по параметрам, нелинейны ни по переменным, ни по параметрам.

А) y = a + b x 3N +

Б) y = a + b ln (x N) +

В) ln y = a + b ln ( x ) +

N

Г) y = a + b x CN +

Д) y a = b + cx 2N +

Е) y = N + a (1 - x b) +

Ж) y = a + b x + N

10

Решение

А) . Функция является линейной по параметрам a, b и е и нелинейной по переменной х.

Б) . Функция является линейной по параметрам a, b и е и нелинейной по переменной х.

В) т.е.

Функция является нелинейной по параметрам a, b и е и переменной х.

Г) . Функция является линейной по параметрам a, b и е и нелинейной по параметру с и переменной х.

Д)

Функция является нелинейной по параметрам a, b, с и е и переменной х.

Е) . Функция является линейной по параметрам a и е и нелинейной по параметру b и переменной х.

Ж) . Функция является линейной по параметрам a, b и е и по переменной х.

Задача №2

Для трех видов продукции A, B и C модели зависимости удельных постоянных расходов от объема выпускаемой продукции выглядят следующим образом:

YA = 600 N

YB = 80 N + 0,7 x

YC = 40 N x 0,5

Определить коэффициенты эластичности по каждому виду продукции и пояснить их смысл.

При x =1000 сравнить эластичность затрат для продукции B и C.

Решение

YA = 3600

YB = 480 + 0,7 x

YC = 240 N x 0,5

Коэффициент эластичности фактора х определяется следующим образом: при отклонении фиксированного значения фактора на 1% считают, на сколько процентов следует отклонение результативного признака от фиксированного значения.

Для результативного признака YA = 3600 коэффициент эластичности равен нулю, так как он не зависит от фактора х.

Для результативного признака YB = 480 + 0,7 x коэффициент эластичности равен:

При х = 1000, eХВ = 0,593.

Для результативного признака YC = 240 N x 0,5 коэффициент эластичности равен

,

т.е. коэффициент эластичности для продукции С является величиной постоянной и не зависит от значения фактора х.

Сравнивая коэффициенты эластичности продукции В и С, приходим к выводу, что при х = 1000 эластичность затрат для продукции В больше, чем для продукции С.

Задача №3

По территориям региона приводятся данные за 2007г.

Расходы на продовольственные товары в общих расх., % , y

Среднедневная заработная плата одного работающего руб., x

1

2

3

4

5

6

7

68,8 + N

61,2 + N

59,9 + N

56,7 + N

55,0 + N

54,3 + N

49,3 + N

45,1 + 10 N

59,0 + 10 N

57,2 + 10 N

61,8 + 10 N

58,8 + 10 N

47,2 + 10 N

55,2 + 10 N

Требуется:

1. Для характеристики зависимости y от x рассчитать параметры следующих функций:

а) линейной;

б) степенной;

в) показательной;

г) равносторонней гиперболы;

2. Оценить каждую модель через среднюю ошибку аппроксилации и F- критерий Фишера.

Решение

Таблица 1 - Исходные данные

N

1

2

3

4

5

6

7

Расходы на продовольственные товары в общих расх., % , y

74,8

67,2

65,9

62,7

61,0

60,3

55,3

Среднедневная заработная плата одного работающего руб., x

105,1

119,0

117,2

121,8

118,8

107,2

115,2

Для нахождения параметров требуемых функций составим расчетную таблицу.

Таблица 2 - Параметры функций

i

1

105,1

74,8

11046,01

7861,48

0,009515

90,53

0,711703

4,6549

21,6682

4,3148

453,488

20,0851

2

119

67,2

14161

7996,8

0,008403

70,62

0,564706

4,7791

22,8400

4,2077

500,713

20,1090

3

117,2

65,9

13735,84

7723,48

0,008532

72,80

0,562287

4,7639

22,6946

4,1881

490,850

19,9518

4

121,8

62,7

14835,24

7636,86

0,008210

67,41

0,514778

4,8024

23,0629

4,1384

504,052

19,8740

5

118,8

61

14113,44

7246,8

0,008418

70,85

0,513468

4,7774

22,8240

4,1109

488,372

19,6395

6

107,2

60,3

11491,84

6464,16

0,009328

87,02

0,5625

4,6747

21,8528

4,0993

439,448

19,1631

7

115,2

55,3

13271,04

6370,56

0,008681

75,35

0,480035

4,7477

22,5309

4,0128

462,271

19,0473

Сумма

804,3

447,2

92654,41

51300,14

0,061087

534,58

3,909477

33,199

157,4733

29,0720

23382,585

137,8698

Среднее

значение

114,9

63,9

13236,34

7328,59

0,008727

76,37

0,558497

4,7427

22,4962

4,1531

477,028

19,6957

Все пояснения и результаты расчетов также представим в виде таблицы.

Таблица 3 - Результаты расчетов

Вид зависимости (аппроксимирующей функции)

Линейная

Степенная

Показательная

Равносторонней гиперболы

Формула

y = a2*xb2 т.е.

т.е.

Коэффициенты (найденные методом наименьших квадратов)

Средняя ошибка аппроксимации

6,3249

F-критерий Фишера

Как видим, наименьшей средней ошибкой аппроксимации является Следовательно, зависимость у от х лучше всего характеризует функция равносторонней гиперболы.

По таблице критических точек распределения Фишера-Снедекора при уровне значимости б = 0,05 находим: , т.е. все , а это означает, что все выведенные уравнения незначимы, т.е. зависимость у от х весьма слабая.

Задача №4

По 30 территориям имеются данные.

Признак

Среднее значение

Среднее кв. отклонение

Линейный коэф-т парной корреляции

Среднедневной душевой доход,

руб., y

68,64

r y x1 = 0,8405

r y x2 = - 0,2101

r х1 x2 = - 0,1160

Среднедневная заработная плата одного работающего,

руб., x1

35,16

Средний возраст безработного, лет, x2

0,58

Требуется:

1. Построить уравнение множественной регрессии в стандартизованной и естественной форме; рассчитать частные коэффициенты эластичности, сравнить их с 1 и 2 , пояснить различия между ними.

2. Рассчитать линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной корреляции, сравнить их с линейными коэффициентами парной корреляции, пояснить различия между ними.

3. Рассчитать общие и частные F -критерии Фишера.

Решение.

Уравнение множественной регрессии в стандартизованной форме имеет вид:

,

где в1, в2 - стандартные коэффициенты регрессии.

0,8273; -0,1141.

т.е.

.

Запишем уравнение множественной регрессии в естественной форме:

функция регрессия коэффициент эластичность

т.е.

Рассчитаем частные коэффициенты эластичности:

Рассчитаем линейные коэффициенты частной корреляции и коэффициент множественной корреляции.

.

Различие между и состоит в том, что характеризует только тесноту связи между х1 и у, а учитывает также влияние х2 (при постоянном х2). Аналогичное замечание можно сделать относительно и .

Рассчитаем общий и частные F-критерии Фишера (n = 30, m = 2).

По таблице критических точек распределения Фишера-Снедекора при уровне значимости б = 0,05 находим

Fкр.(б, m, n-m-1) = Fкр (0,05; 2; 27) = 3,354.

F > Fкр, F1 > Fкр, F2 < Fкр. Это означает, что уравнение множественной регрессии в целом и зависимость у от х1 значимы, а зависимость у от х2 незначима.

Список использованных источников

1. Бородич С.А. Эконометрика: учеб. Пособие / С.А. Бородич .- 2-е изд., испр. - Минск: Новое знание, 2004.-407 с.

2. Доугери К. введение в эконометрику: учеб. / Кристофер Доугери. - 2-е изд. - М.: ИНФРА-М, 2004.-419 с.

3. Практикум по эконометрике: учеб. Пособие / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2002.-191 с.

4. Катышев П.К. Сборник задач к начальному курсу эконометрики / П.К. Катышев, Я.Р. Магнус, А.А. Пересецкий. - М.: Дело, 2001.-399 с.

5. Магнус Я.Р. и др. Эконометрика. Начальный курс: учеб. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. - М.: Дело, 2001-399 с.

6. Черняк А.А. Математика для экономистов на базе Маthcad: учеб. Пособие / Черняк А.А., Новиков В.А., Мельников О.И., Кузнецов А.В. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003.-485 с., ил.

7. Эконометрика: учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2003.-342 с.

8. Эконометрика: учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2004.-342 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Выбор факторных признаков для двухфакторной модели с помощью корреляционного анализа. Расчет коэффициентов регрессии, корреляции и эластичности. Построение модели линейной регрессии производительности труда от факторов фондо- и энерговооруженности.

    задача [142,0 K], добавлен 20.03.2010

  • Параметры парной линейной, линейно-логарифмической функции. Оценка статистической надёжности. Ошибка положения регрессии. Расчёт бета коэффициентов, уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе. Задача на определение тесноты связи рядов.

    контрольная работа [192,2 K], добавлен 23.06.2012

  • Экономическая интерпретация коэффициентов множественной регрессии. Доверительные интервалы для параметров множественной регрессии. Скорректированный коэффициент детерминации. Средние коэффициенты эластичности. Прогноз фундаментального исследования.

    контрольная работа [866,7 K], добавлен 07.02.2009

  • Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии. Определение ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности изменения материалоемкости продукции. Построение линейного уравнения множественной регрессии.

    контрольная работа [250,5 K], добавлен 11.04.2015

  • Построение модели множественной линейной регрессии по заданным параметрам. Оценка качества модели по коэффициентам детерминации и множественной корреляции. Определение значимости уравнения регрессии на основе F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

    контрольная работа [914,4 K], добавлен 01.12.2013

  • Основы построения и тестирования адекватности экономических моделей множественной регрессии, проблема их спецификации и последствия ошибок. Методическое и информационное обеспечение множественной регрессии. Числовой пример модели множественной регрессии.

    курсовая работа [3,4 M], добавлен 10.02.2014

  • Описание классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Оценка модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Графическое построение интервала прогноза.

    курсовая работа [243,1 K], добавлен 17.01.2016

  • Расчет коэффициентов уравнения регрессии и оценка их значимости. Определение среднеквадратичного отклонения и среднеквадратичной ошибки, вычисление коэффициентов регрессии. Определение критериев Стьюдента. Расчет статистических характеристик модели.

    контрольная работа [137,2 K], добавлен 14.09.2009

  • Анализ метода наименьших квадратов для парной регрессии, как метода оценивания параметров линейной регрессии. Рассмотрение линейного уравнения парной регрессии. Исследование множественной линейной регрессии. Изучение ошибок коэффициентов регрессии.

    контрольная работа [108,5 K], добавлен 28.03.2018

  • Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции и статистической значимости коэффициентов регрессии. Оценка статистической значимости параметров регрессионной модели с помощью t-критерия. Уравнение множественной регрессии со статистически факторами.

    лабораторная работа [30,9 K], добавлен 05.12.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.