2018-02-14
294
В таблице представлены среднемесячные данные за 2002 – 2004 годы для следующих показателей:
- курс американского доллара, в руб.,
- процентные ставки по депозитам физических лиц в кредитных организациях,
- сальдо торгового баланса (ТБ) (разница между экспортом из РФ и импортом в РФ), в млн. долл. США,
- прирост золотовалютных резервов (ЗВР) ЦБ РФ (среднемесячные приросты), в млн. долл. США,
- индексы потребительских цен (ИПЦ) на товары и платные услуги населению, в процентах.
| Годы | Месяцы | Курс $ | Процентные ставки | Сальдо ТБ | Прирост ЗВР | ИПЦ |
| 2002 | 1 | 30.4727150 | 10.1 | 3850 | 284 | 103.1 |
| 2 | 30.8057000 | 10 | 3504 | -214 | 101.2 | |
| … | … | … | … | .. | … | … |
| 36 | 27.9040273 | 9.6 | 10467 | 10096 | 101.1 |
Задание
1) Проанализировать связи между данными пятью показателями по следующей схеме:
а) оценить тесноту и направление связи для каждой пары величин,
б) выделить мультиколлинеарные факторы,
в) выбрать два ведущих фактора для показателя «курс доллара».
2) Построить линейную модель регрессии с ведущими факторами, пояснить экономический смысл его параметров.
|
|
|
3) Оценить качественные характеристики модели по следующей схеме:
а) проверить статистическую значимость уравнения и его параметров,
б) проверить предпосылки МНК, определив математическое ожидание остатков и исследовав их на гомоскедастичность,
в) оценить уровень точности модели на основе средней относительной ошибки,
г) оценить, какая доля вариации показателя «курс доллара» учтена в построенной модели и обусловлена включенными в нее факторами.
4) Выполнить прогноз показателя «курс доллара» на январь, февраль и март 2005 года, определить ошибку прогнозирования с доверительной вероятностью 95 %. Сравнить полученные результаты с фактическими данными за 2005 год:
- январь – 28,009,
- февраль – 27,995,
- март – 27,626.
1.10
Исследование рынка жилья в г. Орле (районы Железнодорожный и Заводской).
В таблице приведены данные по цене квартир в г. Орле и по различным факторам, ее обуславливающим.
В графе «Район» использованы обозначения:
1 – Железнодорожный (элитный, относится к центральным районам),
2 – Заводской,
В графе «Тип дома»:
1 – кирпичный,
0 – панельный.
Таблица 1.10.
| № п/п | Цена | Общая площадь | Площадь кухни | Жилая площадь | Район | Этаж | Тип дома | Количество комнат |
| 1 | 520 | 33 | 6 | 19.5 | 1 | 4 | 1 | 1 |
| 2 | 435 | 28.7 | 6.1 | 15.8 | 1 | 2 | 1 | 1 |
| 3 | 800 | 52 | 7 | 32 | 1 | 7 | 1 | 2 |
| .. | … | … | … | … | … | … | … | … |
| 49 | 670 | 54.3 | 9 | 38.8 | 2 | 2 | 1 | 3 |
| 50 | 970 | 62 | 8.5 | 38 | 2 | 5 | 1 | 3 |
Задание
1. Проанализировать связь всех факторов с показателем «Цена» и между собой. Отобрать факторы, наиболее подходящие для построения регрессионной модели.
2. Сконструировать фиктивную переменную, отображающую принадлежность квартиры к центральным и периферийным частям города.
|
|
|
3. Построить линейную модель регрессии с ведущими факторами, включив в нее фиктивную переменную. Пояснить экономический смысл параметров уравнения.
4. Распределить факторы (кроме фиктивной переменной) по степени влияния на показатель «Цена».
5. Построить линейную модель регрессии с наиболее влиятельными факторами, оставив в уравнении фиктивную переменную.
6. Оценить качество и статистическую значимость уравнения и его параметров.
7. Обосновать целесообразность или нецелесообразность включения в уравнения пунктов 3) и 6) фиктивной переменной.
8. Сколько будет стоить квартира в элитном (периферийном) районе общей площадью 74,5 кв.м?
1.11
Исследование рынка жилья в г. Орле (Советский и Северный районы).
В таблице приведены данные по цене квартир в г. Орле и по различным факторам, ее обуславливающим.
В графе «Район» использованы обозначения:
3 – Советский (элитный, относится к центральным районам),
4 – Северный.
В графе «Тип дома»:
1 – кирпичный,
0 – панельный.
Таблица 1.11.
| № п/п | Цена | Общая площадь | Площадь кухни | Жилая площадь | Район | Этаж | Тип дома | Количество комнат |
| 1 | 440 | 29.1 | 5.8 | 15.7 | 3 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | 535 | 36.1 | 9.8 | 14.8 | 3 | 9 | 1 | 1 |
| … | … | … | … | … | … | … | … | … |
| 33 | 770 | 62.8 | 8.4 | 38.7 | 4 | 8 | 0 | 3 |
| 34 | 870 | 62.8 | 13 | 38.9 | 4 | 5 | 0 | 3 |
Задание
1. Проанализировать связь всех факторов с показателем «Цена» и между собой. Отобрать факторы, наиболее подходящие для построения регрессионной модели.
2. Сконструировать фиктивную переменную, отображающую принадлежность квартиры к центральным и периферийным частям города.
3. Построить линейную модель регрессии с ведущими факторами, включив в нее фиктивную переменную. Пояснить экономический смысл параметров уравнения.
4. Оценить качество модели, статистическую значимость уравнения и его параметров.
5. Распределить факторы (кроме фиктивной переменной) по степени влияния на показатель «Цена».
6. Построить линейную модель регрессии с наиболее влиятельными факторами, оставив в уравнении фиктивную переменную.
7. Оценить качество и статистическую значимость уравнения и его параметров.
8. Обосновать целесообразность или нецелесообразность включения в уравнения пунктов 3) и 6) фиктивной переменной.
9. Оценить интервальные оценки параметров уравнения с вероятностью 95 %.
10. Сколько будет стоить квартира в элитном (периферийном) районе общей площадью 74,5 кв.м?
1.12
