Контрольная работа по эконометрике на заказ

Ответы на вопросы по заказу заданий по эконометрике:
Сколько стоит помощь?
- Цена зависит от объёма, сложности и срочности. Присылайте любые задания по любым предметам - я изучу и оценю.
Какой срок выполнения?
- Мне и моей команде под силу выполнить как срочный заказ, так и сложный заказ. Стандартный срок выполнения – от 1 до 3 дней. Мы всегда стараемся выполнять любые работы и задания раньше срока.
Если требуется доработка, это бесплатно?
- Доработка бесплатна. Срок выполнения от 1 до 2 дней.
Могу ли я не платить, если меня не устроит стоимость?
- Оценка стоимости бесплатна.
Каким способом можно оплатить?
- Можно оплатить любым способом: картой Visa / MasterCard, с баланса мобильного, google pay, apple pay, qiwi и т.д.
Какие у вас гарантии?
- Если работу не зачли, и мы не смогли её исправить – верну полную стоимость заказа.
В какое время я вам могу написать и прислать задание на выполнение?
- Присылайте в любое время! Я стараюсь быть всегда онлайн.

Содержание:
- Ответы на вопросы по заказу заданий по эконометрике:
- Контрольная работа 1
- Контрольная работа 2
- Контрольная работа 3
- Контрольная работа 4
- Контрольная работа 5
Рассмотрим следующую ситуацию. Допустим, мы хотим продать автомобиль и решили дать объявление о продаже в газете «Из рук в руки». Естественно, перед нами встает вопрос: какую цену указать в объявлении?
Очевидно, мы будем руководствоваться информацией о цене, которую выставляют другие продавцы подобных автомобилей. Что значит «подобные автомобили»? — Очевидно, это автомобили, обладающие близкими значениями таких факторов, как год выпуска, пробег, мощность двигателя. Проглядев колонку объявлений, мы формируем свое мнение о рынке интересующего нас товара и, возможно, после некоторого размышления, назначаем цену.
- На этом простейшем примере на самом деле можно проследить основные моменты эконометрического моделирования. Рассмотрим наши действия более формализованно.
Мы ставим задачу определить цену — величину, формируемую под воздействием некоторых факторов (года выпуска, пробега и т. д.). Такие зависимые величины обычно называются зависимыми (объясняемыми) переменными, а факторы, от которых они зависят, — объясняющими.
Формируя общее мнение о состоянии рынка, мы обращаемся к интересующему нас объекту и получаем ожидаемое значение зависимой переменной при заданных значениях объясняющих переменных.
Указанная конкретная цена — наблюдаемое значение зависимой переменной зависит также и от случайных явлений — таких, например, как характер продавца, его потребность в конкретной денежной сумме, возможные сроки продажи автомобиля и др.
Продавец-одиночка вряд ли будет строить какую-либо математическую модель, но менеджер крупного салона, специализирующегося на торговле автомобилями на вторичном рынке, скорее всего, захочет иметь более точное представление об ожидаемой цене и о возможном поведении случайной составляющей. Следующий шаг и есть эконометрическое моделирование.
Общим моментом для любой эконометрической модели является разбиение зависимой переменной на две части — объясненную и случайную. Сформулируем задачу моделирования самым общим, неформальным образом: на основании экспериментальных данных определить объясненную часть и, рассматривая случайную составляющую как случайную величину, получить (возможно, после некоторых предположений) оценки параметров ее распределения.
Таким образом, эконометрическая модель имеет следующий вид:
Остановимся теперь на целях моделирования. Предположим, получено следующее выражение для объясненной части переменной
— цены автомобиля:
где — ожидаемая цена автомобиля (в усл. ден. ед., здесь и далее у.е.);
— срок эксплуатации автомобиля (в годах);
— пробег (в тыс. км)
Каково практическое применение полученного результата?
Очевидно,
во-первых, он позволяет понять: как именно формируется рассматриваемая экономическая переменная — цена на автомобиль.
Во-вторых, он дает возможность выявить влияние каждой из объясняющих переменных на цену автомобиля (так, в данном случае цена нового автомобиля (при 18000 у.е., при этом только за счет увеличения срока эксплуатации на 1 год цена автомобиля уменьшается в среднем на 1000 у.е., а только за счет увеличения пробега на 1 тыс. км — на 0,5 у.е.).
В третьих, что, пожалуй, наиболее важно, этот результат позволяет прогнозировать цену на автомобиль, если известны его основные параметры.
Теперь менеджеру не составит большого труда определить ожидаемую цену вновь поступившего для продажи автомобиля, даже если его год выпуска и пробег не встречались ранее в данном салоне.
Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:
Контрольная работа 1
Для 13 клиентов спортивного отдела магазина зафиксирована сумма покупки (в у. е.) и время разговора с продавцом
(в мин.). Данные представлены в табл. 2.1. Таблица 2.1
Требуется.
1. Оценить с помощью МНК параметры линейного регрессионного уравнения, предположив, что переменная «длительность разговора с продавцом» объясняется неременной «величина покупки».
2. Оценить с помощью МНК параметры линейного регрессионного уравнения, предположив, что переменная «величина покупки» объясняется переменной «длительность разговора с продавцом».
3. Нарисовать диаграмму рассеяния величин и обе линии регрессии. Объяснить, почему, если поменять экзогенную и эндогенную переменные местами, как правило, получаются различные уравнения регрессии.
- Решение:
1. Для оценки параметров линейного регрессионного уравнения рассчитаем сначала
С учетом этого
В целом, получаем
2. Оценим теперь параметры линейного регрессионного уравнения
Таким образом,
3. Для того чтобы можно было сравнить уравнения (1) и (2), выразим из уравнения (2) и получим
Сравнение коэффициентов уравнений (1) и (2') показывает, что уравнения (1) и (2) различны (см. рис. 2.1).
Если рассматривать переменную как эндогенную, а переменную
- как экзогенную, то основу МНК образуют величины
(разности
если поменять переменные местами, то основу МНК образуют
(разности
(см. рис. 2.2). Минимизация суммы квадратов разностей абсцисс дает, как правило, выборочную прямую, отличную от той, которую дает минимизация разностей ординат. Прямые совпадают только в том случае, когда все пары наблюдений лежат на одной прямой, наклон которой не ноль.
Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:
Контрольная работа 2
Имеется классическое линейное однофакторное уравнение регрессии, параметры которого оценены обычным МНК:
Требуется.
1. Доказать, что сумма остатков равна нулю:
2. Доказать, что среднее значение наблюдаемой зависимой переменной равно среднему значению ее оценок, рассчитанных по уравнению регрессии.
3. Доказать, что
4. Доказать, что
5. Доказать, что
6. Показать, что
т.е. коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции между переменными
7. Показать, что
8. Показать, что
- Решение:
1.
но из первого нормального уравнения следует, что
т.е. сумма остатков равна нулю.
2. В п. 1 мы доказали, что отсюда, после деления на
получим,
т.е.
3.
Из второго нормального уравнения получаем, что
В целом, мы доказали, что
4.
5.
Вычтем теперь из обеих частей учтя, что
разделим обе части на
и получим
Итак, мы доказали, что
6. Обозначим
учтя также, что
получим
7. Согласно определению коэффициента корреляции
Это означает, что коэффициенты корреляции могут отличаться только знаком, т.е.
8. Согласно п. 5 и с учетом того, что получим
Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:
Контрольная работа 3
Имеется линейное однородное однофакторное уравнение регрессии
Требуется.
1. Вывести формулу МНК для расчета определения оценки регрессионного параметра
2. Покажите, что оценка полученная МНК, является несмещенной оценкой параметра
3. Определите дисперсию оценки
- Решение:
Таким образом, является несмещенной оценкой
Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:
Контрольная работа 4
Исследуется зависимость затрат на рекламу от годовою оборота
в некоторой отрасли. Для этого собрана информация по
случайно выбранным предприятиям этой отрасли
годовом обороте
и соответствующих расходах на рекламу
(в млн. р.). Из выборки получены следующие данные:
Предполагается, что зависимость
описывается следующим уравнением:
Требуется.
1. Оценить параметры с помощью МНК.
2. Оценить дисперсию «истинной» ошибки
3. Оценить дисперсии оценок и их ковариацию.
- Решение:
2. По МНК рассчитывается следующая оценка дисперсии «истинной» ошибки:
Таким образом,
По методу максимального правдоподобия оценка дисперсии «истинной» ошибки определяется по формуле
Она равна
Если не доказано, что «истинная» ошибка имеет нормальное распределение, то оценка
предпочтительнее, чем оценка
Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:
Контрольная работа 5
Для данных задания 2.3 установлено, что «истинная» ошибка распределена нормально.
Требуется.
1. Определить 95%-е доверительные интервалы для параметров регрессии
2. Проверить, можно ли утверждать, что с вероятностью 95% где
—доверительные интервалы соответственно параметров
построенные в п. 1.
3. Определить 95%-й доверительный интервал для дисперсии «истинной» ошибки
- Решение:
1. Доверительные интервалы для параметров регрессии и
определяются по формулам:
где
Из таблицы критерия Стьюдента
Таким образом,
— доверительный интервал для параметра
— доверительный интервал для параметра
2. Если обозначить случайные интервалы, реализацией которых являются доверительные интервалы
то
Поскольку всегда есть вероятность, что случайный интервал не содержит параметр
то условная вероятность
— всегда меньше 1. Отсюда следует, что
Поэтому нельзя утверждать, что с вероятностью 95% доверительный интервал содержит параметр регрессии
и одновременно доверительный интервал
содержит параметр регрессии
3. Доверительный интервал оценки дисперсии «истинной ошибки» определяется по формуле где
— квантили распределения
с
степенями свободы.
Для нашего случая квантили распределения Учитывая, что
получим для
следующий 95%-й доверительный интервал:
Возможно, вас также заинтересует эта ссылка: