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 = 0,8405r y x2 = - 0,2101r 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 20.03.2010Параметры 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 23.06.2012Экономическая 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 07.02.2009Построение 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 11.04.2015Построение 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 01.12.2013Основы 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 10.02.2014Описание 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 17.01.2016Расчет 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 14.09.2009Анализ 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 28.03.2018Расчет 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