Задачи с решениями в Excel по эконометрике

В этом разделе вы найдете решенные задач по разным разделам эконометрики, выполненные с применением пакета электронных таблиц MS Excel. Большая часть работ снабжена подробным текстовым отчетом.

Если вам нужна помощь в выполнении контрольных работ по эконометрике в Excel, обращайтесь: эконометрика на заказ

Решение эконометрики в Экселе

Задача 1. Парная регрессия.
Для исходных данных, приведенных ниже, рассчитайте

• коэффициенты линейного регрессионного уравнения
• рассчитайте остаточную дисперсию
• вычислите значения коэффициентов корреляции и детерминации
• рассчитайте коэффициент эластичности
• рассчитайте доверительные границы уравнения регрессии (по уровню 0,95, t=2,44)
• в одной системе координат постройте: уравнение регрессии, экспериментальные точки, доверительные границы уравнения регрессии

Задача 2. Построить требуемое уравнение регрессии. Вычислить коэффициент детерминации, коэффициент эластичности, бета коэффициент и дать их смысловую нагрузку в терминах задачи. Проверить адекватность уравнения с помощью F теста. Найти дисперсии оценок и 95% доверительные интервалы для параметров регрессии. Данные взять из таблицы. Найти прогнозируемое значение объясняемой переменной для некоторого значения объясняющей переменной, не заданной в таблице.
Построить уравнение линейной регрессии объема валового выпуска (в млн. руб.) от стоимости основных производственных фондов (млн. руб.).

Задача 3. Множественная регрессия.
Построить требуемое уравнение регрессии. Вычислить коэффициент детерминации, частные коэффициенты эластичности, частные бета коэффициенты и дать их смысловую нагрузку в терминах задачи. Проверить адекватность уравнения с помощью F теста. Найти оценку матрицы ковариаций оценок параметров регрессии и 95% доверительные интервалы для параметров регрессии. Проверить наличие мультиколлинеарности в модели. Данные взять из таблицы.
Построить уравнение линейной регрессии себестоимости единицы товара (в сотнях руб.) от величины энерговооруженности (кВт) и производительности труда (тов/час).

Задача 4. Трендовые модели
Проверить ряд на наличие тренда. Сгладить ряд методом простой скользящей средней $(m = 3)$, экспоненциальным сглаживанием $(\alpha = 0,3; \alpha = 0,8)$. Построить исходный и сглаженные ряды. На основании построенных рядов определить вид трендовой модели. Построить трендовую модель.
Сделать прогноз изучаемого признака на два шага вперед.
87; 77; 75; 74; 69; 66; 62; 61; 59; 57; 57; 52; 50; 48; 46; 43; 43; 41; 38; 35

Задача 5. По заданным статистическим данным постройте линейную модель множественной регрессии и исследуйте её.

• Постройте линейную модель множественной регрессии.
• Запишите стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
• Найдите коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализируйте их.
• Найдите скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравните его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
• С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации $R^2_{y x_1 x_2}$.
• С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора $x_1$ после $x_2$ и фактора $x_2$ после $x_1$.
• Составьте уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.

Задача 6. По данным опроса 15 женщин, находящихся в роддоме, исследовать зависимость веса новорожденного (у) от среднего числа сигарет (х), выкуриваемых матерью в день, с учетом числа уже имеющихся у матери детей (z).

Может пригодиться: примеры решений по эконометрике, лабораторные по статистике в Excel