Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» icon

Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика»



НазваниеВсероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика»
студентка 3 курса
Дата конвертации13.06.2013
Размер397.17 Kb.
ТипДокументы


ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ


Аудиторная работа

по дисциплине «Эконометрика»

(Вариант №2)


Выполнила: студентка 3 курса

специальности: ФК

Проверил:


Пенза 2006

В табл. 1 представлены данные о рынке строящегося жилья в Санкт-Петербурге (по состоянию на декабрь 1996 г.).

Таблица 1

№ п/п

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

Y

Фиктивная переменная z

1

1

1

39

20

8,2

0

1

0

15,9

0

2

3

1

68,4

40,5

10,7

0

1

0

27

0

3

1

1

34,8

16

10,7

0

1

12

13,5

0

4

1

1

39

20

8,5

0

1

12

15,1

0

5

2

1

54,7

28

10,7

0

1

12

21,1

0

6

3

1

74,7

46,3

10,7

0

1

12

28,7

0

7

3

1

71,7

45,9

10,7

0

0

0

27,2

0

8

3

1

74,5

47,5

10,4

0

0

0

28,3

0

9

4

1

137,7

87,2

14,6

0

1

0

52,3

0

10

1

1

40

17,7

11

1

1

8

22

0

11

2

1

53

31,1

10

1

1

8

28

0

12

3

1

86

48,7

14

1

1

8

45

0

13

4

1

98

65,8

13

1

1

8

51

0

14

2

1

62,6

21,4

11

1

1

0

34,4

0

15

1

1

45,3

20,6

10,4

1

1

8

24,7

0

16

2

1

56,4

29,7

9,4

1

1

8

30,8

0

17

1

1

37

17,8

8,3

0

1

0

15,9

0

18

3

1

67,5

43,5

8,3

0

1

0

29

0

19

1

1

37

17,8

8,3

0

1

3

15,4

0

20

3

1

69

42,4

8,3

0

1

3

28,6

0

21

1

1

40

20

8,3

0

0

0

15,6

0

22

3

1

69,1

41,3

8,3

0

1

0

27,7

0

23

2

1

68,1

35,4

13

1

1

20

34,1

0

24

2

1

75,3

41,4

12,1

1

1

20

37,7

0

25

3

1

83,7

48,5

12,1

1

1

20

41,9

0

26

1

1

48,7

22,3

12,4

1

1

20

24,4

0

27

1

1

39,9

18

8,1

1

0

0

21,3

0

28

2

1

68,6

35,5

17

1

1

12

36,7

0

29

1

1

39

20

9,2

1

0

0

21,5

0

30

2

1

48,6

31

8

1

0

0

26,4

0

31

3

1

98

56

22

1

0

0

53,9

0

32

2

1

68,5

30,7

8,3

1

1

6

34,2

0

33

2

1

71,1

36,2

13,3

1

1

6

35,6

0

34

3

1

68

41

8

1

1

12

34

0

35

1

1

38

19

7,4

1

1

12

19

0

36

2

1

93,2

49,5

14

1

1

12

46,6

0

37

3

1

117

55,2

25

1

1

12

58,5

0

38

1

2

42

21

10,2

1

0

12

24,2

0

39

2

2

62

35

11

1

0

12

35,7

0

40

3

2

89

52,3

11,5

1

1

12

51,2

0

41

4

2

132

89,6

11

1

1

12

75,9

0

42

1

2

40,8

19,2

10,1

1

1

6

21,2

0

43

2

2

59,2

31,9

11,2

1

1

6

30,8

0

44

3

2

65,4

38,9

9,3

1

1

6

34

0

45

2

2

60,2

36,3

10,9

1

1

12

31,9

0

46

3

2

82,2

49,7

13,8

1

1

12

43,6

0

47

3

2

98,4

52,3

15,3

1

1

12

52,2

0

48

3

3

76,7

44,7

8

1

1

0

43,1

1

49

1

3

38,7

20

10,2

1

1

6

25

1

50

2

3

56,4

32,7

10,1

1

1

6

35,2

1

51

3

3

76,7

44,7

8

1

1

6

40,8

1

52

1

3

38,7

20

10,2

1

0

0

18,2

1

53

1

3

41,5

20

10,2

1

1

0

20,1

1

54

2

3

48,8

28,5

8

1

0

0

22,7

1

55

2

3

57,4

33,5

10,1

1

1

0

27,6

1

56

3

3

76,7

44,7

8

1

1

0

36

1

57

1

4

37

17,5

8,3

0

1

7

17,8

1

58

2

4

54

30,5

8,3

0

1

7

25,9

1

59

3

4

68

42,5

8,3

0

1

7

32,6

1

60

1

4

40,5

16

11

0

1

3

19,8

1

61

2

4

61

31

11

0

1

3

29,9

1

62

3

4

80

45,6

11

0

1

3

39,2

1

63

1

3

52

21,2

11,2

1

1

18

22,4

1

64

2

3

78,1

40

11,6

1

1

18

35,2

1

65

3

3

91,6

53,8

16

1

0

18

41,2

1

66

1

4

39,9

19,3

8,4

0

1

6

17,8

1

67

2

4

56,2

31,4

11,1

0

1

6

25

1

68

3

4

79,1

42,4

15,5

0

1

6

35,2

1

69

4

4

91,6

55,2

9,4

0

1

6

40,8

1

Принятые в таблице обозначения:

Y – цена квартиры;

Х1 – число комнат в квартире;

Х2 – район города (1 – Приморский, Шувалово – Озерки 2 – Гражданка, 3 – Юго-запад, 4 – Красносельский);

Х3 – общая площадь квартиры (м2);

Х4 – жилая площадь квартиры (м2);

Х5 – площадь кухни (м2);

Х6 – тип дома (1– кирпичный, 0– другой);

Х7 – наличие балкона(1 – есть, 0 – нет);

Х8 – число месяцев до окончания срока строительства.

Задание

  1. Введите фиктивную переменную z, отражающую местоположение квартиры и позволяющую разделить всю совокупность квартир на две группы: квартиры на севере города (Приморский район, Шувалово – Озерки, Гражданка) и на юге города (Юго-запад, Красносельский район).

  2. Составьте матрицу парных коэффициентов корреляции исходных переменных. Вместо переменной Х2 используйте фиктивную переменную z.

  3. Постройте уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов, в линейной форме. Установите, какие факторы мультиколлинеарны.

  4. Постройте модель y=f(х3,х6,х7,х8,z) в линейной форме. Какие факторы значимо воздействуют на формирование цены квартиры в этой модели?

  5. Существует ли разница в ценах квартир, расположенных в северной и южной частях Санкт-Петербурга?

  6. Оцените статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия; нулевую гипотезу о значимости уравнения проверите с помощь. F-критерия; оцените качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации R2.

Решение

1.

Так как «район города» – это качественный показатель, то фиктивной переменной z можно присвоить значения: 0 – квартира расположена на севере города (Приморский район, Шувалово – Озерки, Гражданка); 1 – на юге города (Юго-запад, Красносельский район) (табл. 1).

2.

Для расчета матрицы парных коэффициентов корреляции используем инструмент Корреляция (Анализ данных в Excel):

  • выберем команду Сервис => Анализ данных => Корреляция;

  • в диалоговом окне Корреляция в поле Входной интервал введем диапазон ячеек, содержащих исходные данные (вместо переменной Х2 введем переменную z). Так как введены заголовки столбцов, то установим флажок Метки в первой строке;

  • выберем в качестве параметра вывода Новый рабочий лист и нажмем ОК.

В результате получим матрицу парных коэффициентов корреляции (табл.2).

Таблица 2




X1

Z

X3

X4

X5

X6

X7

X8

Y

X1

1

























Z

-0,04012

1






















X3

0,87244

-0,10871

1



















X4

0,916832

-0,10528

0,966293

1
















X5

0,303168

-0,15915

0,581016

0,441006

1













X6

-0,04506

-0,13127

0,122443

0,057303

0,244833

1










X7

0,113695

0,067778

0,134421

0,081262

-0,01649

-0,10722

1







X8

-0,00483

-0,14253

0,181516

0,115018

0,311184

0,332665

0,264791

1




Y

0,782673

-0,10971

0,934227

0,891215

0,583875

0,36133

0,135062

0,241367

1

В качестве критерия мультиколлинеарности может быть принято соблюдение следующих неравенств:

ryxi>rxixk, ryxk>rxixk, rxixk<0.8.

Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, то факторы х1 и х3, х1 и х4, х3 и х4 тесно связаны между собой (rx1x3=0.872, rx1x4=0.917, rx3x4=0.966), что нарушает вышеприведенные неравенства и свидетельствует о наличии мультиколлениарности между ними.

3.

Для построения уравнения регрессии с полным набором факторов применим инструмент Регрессия (Анализ данных в Excel):

  • выберем команду Сервис => Анализ данных => Регрессия;

  • в диалоговом окне Регрессия в поле Входной интервал Y введем диапазон ячеек, содержащих значения зависимой переменной. В поле Входной интервал Х введем диапазон ячеек, содержащих значения независимых переменных. Так как введены заголовки столбцов, то установим флажок Метки;

  • выберем в качестве параметра вывода Новый рабочий лист;

  • в поле Остатки поставим флажок Остатки и нажмем ОК.

Результат регрессионного анализа содержится в табл. 3-5. По результатам таблицы 5 запишем полученное уравнение линейной регрессии:

у=-0,105-0,164 х1+0,744 z+0,368 х3+0,148 х4+0,177 х5+6,936 х6+1,778 х7-0,048х8.

Таблица 3

^ Регрессионная статистика

Множественный R

0,970876

R-квадрат

0,942599

Нормированный R-квадрат

0,934946

Стандартная ошибка

3,061849

Наблюдения

69

Таблица 4

Дисперсионный анализ













df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

8

9236,973

1154,622

123,1607

2,69E-34

Остаток

60

562,495

9,374917







Итого

68

9799,468











Таблица 5




Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

-6,10491

1,867676

-3,26872

0,001791

X1

-0,16426

1,096321

-0,14983

0,881405

Z

0,744173

0,335026

2,221238

0,03012

X3

0,36827

0,09287

3,965447

0,000198

X4

0,147869

0,132603

1,115127

0,269243

X5

0,177213

0,195399

0,906925

0,368074

X6

6,93635

0,869661

7,975921

5,39E-11

X7

1,777648

1,124096

1,581403

0,119044

X8

-0,04802

0,072432

-0,66297

0,509891

4, 5 ,6.

Построим модель y=f(х3678,z), аналогично модели с полным набором факторов, используя инструмент Регрессия (Анализ данных в Excel).

Результат регрессионного анализа содержится в табл. 6-8. По результатам таблицы 8 запишем полученное уравнение линейной регрессии:

y=-0,388+0,474 х3 + 6,57 х6 + 1,46 х7-0,04 х8- 0,434 z.

Таблица 6

^ Регрессионная статистика

Множественный R

0,968017

R-квадрат

0,937058

Нормированный R-квадрат

0,932062

Стандартная ошибка

3,128973

Наблюдения

69

Таблица 7

Дисперсионный анализ




df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

5

9182,668

1836,534

187,5837

1,88E-36

Остаток

63

616,7999

9,790474







Итого

68

9799,468











Таблица 8




Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

-3,89766

1,481554

-2,63079

0,010696

X3

0,474145

0,017122

27,69151

5,6E-37

X6

6,569041

0,855775

7,676128

1,32E-10

X7

1,463797

1,067154

1,371683

0,175028

X8

-0,03993

0,070752

-0,56434

0,574525

Z

-0,43427

0,82698

-0,52513

0,601337

Для установления значимости влияния факторов на цену квартиры в модели y=f(х3678,z) оценим значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия Стьюдента. Табличное значение t-критерия определим с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР (0.05,63). Табличное значение t-критерия при 5%-ном уровне значимости и степенях свободы (69-5-1=63) составляет 1,998.

Коэффициенты модели b0, b3 (фактор х3), b6 (фактор х6) являются значимыми, так как для них выполняется неравенство |tрасч|>tтабл, а коэффициенты b7 (фактор х7), b8 (фактор х8),bz (фактор z) незначимы, так как для них |tрасч|табл (табл. 8). Следовательно, в данной модели на формирование цены квартиры значимо воздействуют общая площадь квартиры (х3) и тип дома (х6). Существенной разницы в расположение квартиры в северной или южной частях Санкт-Петербурга (z) нет, так как коэффициент регрессионной модели bz является незначимым.

^ Проверка значимости уравнения регрессии с помощью F-критерия:

Табличное значение F-критерия определим с помощью функции FРАСПОБР (0.05;5;63). Табличное значение F-критерия при доверительной вероятности 0,95 при v1=k=5 и v2=n-k-1=69-5-1=63 составляет 2,36. Так как для регрессионной модели y=f(х3678,z) выполняется неравенство Fрасч>Fтабл, то данное линейного уравнения регрессии является значимым (табл. 7).

Оценка качества уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации R2: для данной модели около 93,7% вариации зависимой переменной у учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов х3, х6, х7, х8, z (R2=0,937 – табл. 6). Данный результат говорит о высоком качестве модели.




Похожие:

Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconВсероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа

Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconВсероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа
Постройте парные уравнения регрессии, отобразите результаты моделирования на графиках
Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconВсероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа
Изучается зависимость средней ожидаемой продолжительности жизни от нескольких факторов по данным за 1995 г., представленным в табл....
Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconВсероссийский заочный финансово-экономический институт кафедра эконометрики аудиторная работа №1 по эконометрике
По данным, представленным в табл. 1, изучается зависимость индекса человеческого развития у от переменных
Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconГосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования всероссийский заочный финансово-экономический институт филиал в г. Липецке. Аудиторная работа
Социально-экономическая сущность маркетинга. Эволюция содержания и форм маркетинга
Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconКурсовая работа по дисциплине: «Информатика»
Всероссийский заочный финансово-экономический институт Кафедра автоматизированной обработки экономической информации
Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconМинистерство образования Российской Федерации Всероссийский Заочный Финансово-Экономический Институт (Калужский филиал) отчёт о результах выполнения компьютерной лабороторной работы по дисциплине «эконометрика»
По данным, представленным в таблице 1, изучается зависимость индекса человеческого развития y от переменных
Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconВсероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа на пэвм по эконометрике
По десяти кредитным учреждениям получены данные, характеризующие зависимость объема прибыли (Y) от среднегодовой ставки по кредитам...
Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconФедеральное агентство по образованию Всероссийский заочный финансово-экономический институт контрольнаяработа по дисциплине «Эконометрика»
По предприятиям лёгкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн руб.)...
Всероссийский заочный финансово-экономический институт аудиторная работа по дисциплине «Эконометрика» iconФедеральное агентство по образованию Всероссийский заочный финансово-экономический институт контрольнаяработа по дисциплине «Эконометрика»
По предприятиям лёгкой промышленности региона получена информация, характеризующая зависимость объема выпуска продукции (Y, млн руб.)...
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©zazdoc.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы