Эконометрика: Учебно-методическое пособие (Изложение базовых знаний и основных практических навыков построения и использования эконометрических моделей), страница 18

Для каждой модели рассчитайте значения коэффициента детерминации. По результатам расчета заполните таблицу:

п/п

Метод расчета

Значение параметра a0

Значение параметра a1

Коэффициент детерминации R2

1.

2.  Проведите линеаризацию следующих функций:


п/п

Вид модели

Аналитическое выражение

Замена переменных

Линеаризованное уравнение

1.

2.

3.

4.

3.  По данным из задания 1 постройте 3 нелинейные парные регрессии. Обоснуйте выбор моделей при помощи соответствующего алгоритма. Оцените качество моделей по коэффициенту детерминации и сравните с моделью линейной регрессии.

4.  Оцените статистическую значимость коэффициентов уравнения линейной регрессии, построенной в задании 1, при уровне значимости 0,05; 0,01.

5.  Проведите интервальную оценку параметров линейной регрессионной модели по данным из задания 1.

6.  Произведите расчет и постройте графики доверительных интервалов для зависимой переменной (для среднего значения и для индивидуальных значений) при 5%-м уровне значимости. Сделайте выводы.

7.  Для данных из таблицы выполните задания 1, 3 – 5.

№п/п

Компания

Рентабельность (%)

Производительность труда (тыс. руб./чел.)

1

2

3

4

1

"Газпром"

16,9

1 960,6

2

РАО "ЕЭС России"

3,1

708,5

3

Нефтяная компания "ЮКОС"

39,5

2 464,4

4

ОАО "Сургутнефтегаз"

32,8

1 788,5

5

АвтоВАЗ

10,8

948,3

6

ГМК "Норильский никель"

15,8

1 196,6

7

Нефтяная компания "Сибнефть"

36,5

2 263,3

8

"Алроса"

18,8

1 352,7

9

"Северсталь"

9,9

1 182,1

10

Магнитогорский Металлургический Комбинат

13,8

1 400,7

11

"Евразхолдинг"

-3,9

547,2

12

Концерн "Росэнергоатом"

-8,2

982,4

Тесты

1.  Какая из мер отклонения аппроксимирующей функции от набора наблюдений наиболее чувствительна к выбросам:

a.  сумма модулей отклонений

b.  сумма квадратов отклонений

c.  сумма отклонений

d.  разница отклонений

2.  Какому условию удовлетворяет решение линейной регрессионной модели по методу наименьших квадратов:

a.  построенная функция наилучшим образом отражает реальную зависимость

b.  уравнение регрессии наилучшим образом подходит для аппроксимации зависимости

c.  сумма квадратов отклонений фактических значений от значений регрессионной модели – наименьшая из возможных

3.  Коэффициент детерминации R2:

a.  показывает точность соответствия регрессионной модели фактическим данным

b.  дает представление о том, как часто фактические значения оказываются больше расчетных

c.  является абсолютной величиной

4.  Что из перечисленного относится к причинам возникновения ошибки e в уравнении линейной парной регрессии:

1)  линейный характер регрессионной модели

2)  учет ограниченного числа переменных в модели

3)  трудности в измерении данных

4)  вариация эндогенных факторов модели

Варианты ответа

b.  1,2,3,4

c.  1,2

d.  2,3

e.  1,3,4

5.  Какая из приведенных формул связи коэффициента детерминации с коэффициентом корреляции верна ( – значения регрессионной модели):

a.