Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Контрольная 1. Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Челябинской области.

Информация:

Тип работы: Контрольная. Добавлен: 01.08.2013. Страниц: 18. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


1. Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Челябинской области.
y – цена 1 кв. м. квартиры, тыс. руб.;
х1 – город области (0 – Миасс, 1 – Златоуст);
х2 – число комнат в квартире;
х3 – жилая площадь квартиры, кв. м.;
х4 – наличие лифта (0 – нет, 1 – есть);
х5 – этаж.
Таблица 1. Исходные данные
№ п/п у х1 х2 х3 х4 х5
1 38 1 1 19 1 9
2 62,2 1 2 36 1 5
3 125 0 3 41 1 6
4 61,1 1 2 34,8 1 1
5 67 0 1 18,7 1 1
6 93 0 2 27,7 0 2
7 118 1 3 59 0 12
8 132 0 3 44 0 10
9 92,5 0 3 56 1 11
10 105 1 4 47 0 6
11 42 1 1 18 1 2
12 125 1 3 44 1 2
13 170 0 4 56 1 5
14 38 0 1 16 1 7
15 130,5 0 4 66 0 14
16 85 0 2 34 0 11
17 98 0 4 43 1 1
18 128 0 4 59,2 0 6
19 85 0 3 50 0 2
20 160 1 3 42 1 12
21 60 0 1 20 1 9
22 41 1 1 14 1 6
23 90 1 4 47 1 2
24 83 0 4 49,5 1 12
25 45 0 1 18,9 0 9
26 39 0 1 18 0 6
27 86,9 0 3 58,7 1 5
28 40 0 1 22 0 10
29 80 0 2 40 1 9
30 227 0 4 91 1 2


№ п/п у х1 х2 х3 х4 х5
31 115 1 1 51,4 1 9
32 85 1 1 46 1 5
33 69 1 2 34 1 6
34 57 1 1 31 1 1
35 184,6 0 3 65 1 1
36 56 0 3 17,9 1 2
37 85 1 1 39 1 12
38 265 0 3 80 0 10
39 60,65 1 2 37,8 1 11
40 130 1 3 57 1 6
41 46 1 1 20 1 2
42 115 0 1 40 1 2
43 70,69 0 2 36,9 1 5
44 39,5 0 2 20 1 7
45 78,9 1 2 16,9 0 14
46 60 1 2 32 0 11
47 100 0 1 58 0 1
48 51 0 1 36 1 6
49 157 0 2 68 1 2
50 123,5 1 2 67,5 0 12















Рассчитаем корреляцию между данными экономическими показателями
Строим эконометрическую модель, которая относится к классу факторных статических моделей:
y = f(x1, x2, х3, х4, х6)
х1 – город области (0 – Миасс, 1 – Златоуст) (объясняющая переменная);
х2 – число комнат в квартире (объясняющая переменная);
х3 – жилая площадь квартиры, кв. м. (объясняющая переменная);
х4 – наличие лифта (0 – нет, 1 – есть) (объясняющая переменная);
х5 – этаж (объясняющая переменная);
y – цена 1 кв. м. квартиры, тыс. руб. (зависимая переменная).
Чтобы убедиться в том, что выбор объясняющих переменных оправдан, оценим связь между признаками количественно, для этого заполним матрицу корреляций. Расчет выполним по формуле:

Вычислим матрицу корреляции с помощью пакета MS Excel.
Сервис - Анализ данных – Корреляция.
Таблица 2. Матрица корреляций между исходными статистическими признаками
y x1 x2 x3 x4 x5
y 1
x1 -0,1840 1
x2 0,5821 -0,1730 1,0000
х3 0,8471 -0,1471 0,6109 1,0000
х4 -0,1108 0,1494 -0,0982 -0,1090 1,0000
x5 0,0089 0,1168 0,0349 0,0203 -0,3579 1,0000

Анализируя матрицу корреляций, можем сделать вывод о том, что между ценой 1 кв. м. квартиры и числом комнат в квартире и жилой площадью квартиры существует заметная связь. Между ценой квартиры и остальными факторами связь слабая.

I. Построим парную регрессию.
Так как наиболее сильная связь фактора y с фактором х3, то модифицируем модель к виду парной регрессии:
y = f(x3)
Для выбора функциональной формы модели проанализируем корреляционное поле.



Рис. 1. Корреляционное поле
(x3 – жилая площадь квартиры, кв. м.;
y – цена 1 кв. м. квартиры)

Визуальный анализ показывает, что для построения модели вполне подойдет линейная функция:
y = α0 + α1x3 + ε
а) Оценим параметры уравнения с помощью метода наименьших квадратов.

Составим систему уравнений:

Найдем коэффициенты уравнения в программе Excel. Сервис – Анализ данных – Регрессия.





Таблица 3. Результат регрессионного анализа
ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика
Множественный R 0,847140308
R-квадрат 0,717646702
Нормированный R-квадрат 0,711764342
Стандартная ошибка 26,26872924
Наблюдения 50

Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 84185,48044 84185,48044 121,9997853 8,84658E-15
Остаток 48 33122,21452 690,0461359
Итого 49 117307,695

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 0,84754 9,20903 0,09203 0,92705 -17,66845 19,36354
Переменная X 1 2,27574 0,20604 11,04535 0,00000 1,86148 2,69000

Таким образом, теоретическое уравнение множественной регрессии имеет вид:

Коэффициенты регрессии приведены в столбце “Коэффициенты” табл. 3.
б) Оценим адекватность построенной модели по критерию:
- случайности остаточной компоненты по критерию пиков.

Так как количество поворотных точек равно 28 (р = 28), то неравенство выполняется
p > 26; 28 > 26
Следовательно, свойство случайности выполняется.

- независимости уровней ряда остатков по d-критерию (d1 = 1,08, d2 = 1,36) или по первому коэффициенту корреляции, критический уровень которого равен r(1) = 0,36.

Таблица 4. Расчет адекватности модели
t E(t) E2(t) E(t)-E(t-1) [E(t)-E(t-1)]2 E(t)*E(t-1) |E(t)/Y(t)|*100 %
1 6,09 37,05 - - - 16,02
2 20,57 423,30 14,49 209,89 125,23 33,08
3 -30,85 951,54 -51,42 2644,15 -634,65 24,68
4 18,94 358,85 49,79 2479,08 -584,35 31,00
5 -23,60 556,78 -42,54 1809,60 -446,99 35,22
6 -29,11 847,65 -5,52 30,45 686,99 31,31
7 17,12 292,97 46,23 2137,28 -498,33 14,51
8 -31,02 962,23 -48,14 2317,09 -530,94 23,50
9 35,79 1280,86 66,81 4463,43 -1110,17 38,69
10 2,81 7,88 -32,98 1087,79 100,47 2,67
11 -0,19 0,04 -3,00 8,98 -0,53 0,45
12 -24,02 576,95 -23,83 567,90 4,54 19,22
13 -41,71 1739,80 -17,69 312,98 1001,89 24,54
14 -0,74 0,55 40,97 1678,57 30,89 1,95
15 20,55 422,16 21,29 453,14 -15,22 15,74
16 -6,78 45,93 -27,32 746,59 -139,25 7,97
17 0,70 0,50 7,48 55,98 -4,77 0,72
18 7,57 57,33 6,87 47,16 5,33 5,92
19 29,63 878,21 22,06 486,78 224,38 34,86
20 -63,57 4041,31 -93,21 8687,35 -1883,91 39,73
21 -13,64 185,99 49,93 2493,37 866,96 22,73
22 -8,29 68,76 5,35 28,57 113,08 20,22
23 17,81 317,10 26,10 681,18 -147,66 19,79
24 30,50 930,05 12,69 161,02 543,07 36,74
25 -1,14 1,30 -31,64 1000,94 -34,80 2,54
26 2,81 7,90 3,95 15,62 -3,21 7,21
27 47,53 2259,44 44,72 2000,12 133,61 54,70
28 10,91 119,11 -36,62 1341,00 518,77 27,28
29 11,88 141,07 0,96 0,93 129,63 14,85
30 -19,06 363,28 -30,94 957,11 -226,38 8,40
31 2,82 7,96 21,88 478,76 -53,76 2,45
32 20,53 421,55 17,71 313,68 57,91 24,15
33 9,22 85,06 -11,31 127,89 189,36 13,37
34 14,40 207,23 5,17 26,76 132,77 25,26
35 -35,83 1283,74 -50,22 2522,53 -515,78 19,41
36 -14,42 207,84 21,41 458,50 516,54 25,74
37 4,60 21,17 19,02 361,69 -66,34 5,41
38 -82,09 6739,29 -86,69 7515,96 -377,75 30,98
39 26,22 687,52 108,31 11731,86 -2152,53 43,23
40 0,56 0,32 -25,66 658,22 14,81 0,43
41 0,36 0,13 -0,20 0,04 0,20 0,79
42 -23,12 534,66 -23,49 551,55 -8,38 20,11
43 14,13 199,72 37,26 1387,95 -326,78 19,99
44 6,86 47,09 -7,27 52,85 96,98 17,37
45 -39,59 1567,56 -46,45 2158,05 -271,70 50,18
46 13,67 186,90 53,26 2837,02 -541,28 22,79
47 32,84 1078,50 19,17 367,46 448,97 32,84
48 31,77 1009,60 -1,07 1,14 1043,48 62,30
49 -1,40 1,97 -33,18 1100,67 -44,55 0,89
50 30,96 958,53 32,36 1047,31 -43,41 25,07
Итого -12,50 17875,87 38904,04 -1776,31 616,22


Так как
, то уровни ряда остатков независимы.
Воспользуемся критерием по первому коэффициенту автокорреляции:



то гипотеза об отсутствии автокорреляции в ряду остатков может быть принята, следовательно, свойство выполняется.
- Нормальности распределения относительной компоненты по R/S – критерию с критическими уровнями 2,7 – 4,8

Так как расчетное значение попадает в интервал, следовательно, свойство нормальности распределения выполняется.
Так как выполняются все условия, то, следовательно, модель адекватна данному временному ряду.
в) Определите значимость переменных:
Значимость коэффициентов уравнения регрессии а0, а1, а2 оценим с использованием t-критерия Стьюдента..........


Список используемой литературы

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. – М.ЮНИТИ, 1998. – 1022 с.
2. Бородич С.А. Эконометрика: Учеб. пособие. – Мн.: Новое знание, 2001. – 408 с.
3. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. Проф. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 311 с.
4. Кулинич Е.И. Эконометрия. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 304 с.
5. Орлов А.И. Эконометрика: Учебное пособие для вузов / А.И. Орлов – М.: Экзамен, 2002. – 576 с.





Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.