Фрагмент работы:

1.20. Понятие временного ряда (ВР). Модель ВР, основные задачи анализа ВР

Временной ряд или ряд динамики – последовательность статистических данных, собранных в разные моменты времени, о значении каких-либо параметров исследуемого процесса. Каждое значение временного ряда называется уровнем временного ряда. Во временном ряде каждому уровню должно быть указанно время измерения или номер измерения по порядку. При анализе временного ряда исследователя интересуют не только статистические характеристики временного ряда, но и учитывается взаимосвязь измерений со временем.

Задание 2

 

Предполагается, что объем Y предложения некоторого товара зависит линейно  от цены данного товара Х: .

Статистические данные, собранные за T периодов, приведены в таблицах по вариантам. Требуется построить регрессионную модель. Построение модели вести в следующей последовательности:

Построить корреляционное поле. Оценить параметры модели по методу наименьших квадратов. Вычислить коэффициент детерминации R². Проверить, используя критерии Стьюдента и Фишера, адекватность линейной модели. Установить с помощью статистики Дарбина – Уотсона (DW) наличие (отсутствие) автокорреляции.

 

Методические рекомендации:

Построить точечный график данной зависимости Y(х). По полученному графику дать предварительную оценку характеристикам модели: Рассчитать коэффициенты модели , и . Рассчитать несмещенные дисперсии оценок и . Рассчитать наблюдаемые значения t-статистик Стьюдента для параметров , и проверить гипотезу о статистической значимости параметров для уровня Построить доверительные интервалы для параметра и для параметра  для уровня   Рассчитать коэффициент детерминации модели и дать предварительное заключение об адекватности модели. Рассчитать наблюдаемое значение статистики Фишера для коэффициента детерминации и проверить гипотезу о статистической значимости коэффициента детерминации для уровня С помощью полученной модели построить прогнозы для значения   (значения взять соизмеримые с имеющимися данными, число значений 10). Для каждого из прогнозов построить доверительный интервал для уровня Для уровня построить график , а также график верхней и нижней границы доверительного интервала. Построить точечный график ошибок и сделать вывод о распределении остатков построенной модели. Проверить гипотезу об отсутствии автокорреляции остатков. Сделать выводы о построенной модели.

 

 

 

ВАРИАНТ 2.12.

, T=10

 

t	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Х	46,2	41,5	45	43,1	41	50,9	57,1	44,1	45,9	31,3
У	43,6	38,2	49,7	43,3	41,9	50,7	53	44	42,2	26,4

 

Задание 3

По статистическим данным построить линейную эконометрическую модель зависимости объема продукции Y, производимой некоторым предприятием, от величин X1, X2, …,XN (например, от объема затраченного сырья, от количества рабочих, занятых в производстве, от установочной мощности оборудования и т.д.).

Построение вести в следующем порядке:

По методу наименьших квадратов оценить коэффициенты линейного уравнения регрессии; проверить статистическую значимость каждого коэффициента уравнения регрессии с помощью t-статистики. Проверить общее качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации R². Проверить отсутствие автокорреляции остатков с помощью статистики Дарбина – Уотсона DW. Сделать выводы по качеству построенной модели и ее возможному совершенствованию.

 

Методические рекомендации:

Постройте точечные графики зависимости от , , …, . Добавьте на каждый из графиков линию тренда линейного типа и дайте предварительную оценку знакам и значениям каждого из параметров модели. Выполните команду меню Сервис–Анализ данных и выберите инструмент Регрессия (для активации пакета анализа выполните команду меню Сервис–Надстройки и установите флажок напротив надстройки Пакет анализа). Заполните диалог соответствующим образом. Сравните знаки и значения полученных параметров модели (графа Коэффициенты) со сделанными Вами предположениями. Проверьте статистическую значимость параметров модели для уровней , для этого используйте расчетные значения распределения Стьюдента из графы t-статистика. Постройте доверительные интервалы для всех параметров модели вида (; ) для уровней , где (значения несмещенной дисперсии для параметров модели  находятся в графе Стандартная ошибка) На основе исправленного коэффициента детерминации (графа Нормированный R-квадрат) дайте предварительную оценку адекватности построенной модели. Проверьте гипотезу о статистической значимости коэффициента детерминации для уровней , используя для этого расчетное значение распределения Фишера из графы F. Постройте точечные графики предсказанных с помощью модели значений и значений из таблицы в зависимости от значений каждой независимой переменной модели. Постройте точечные графики ошибок модели (графа Остатки) в зависимости от значений каждой независимой переменной модели. Сделайте вывод о распределении остатков построенной модели. Сделайте выводы о построенной модели.

 

ВАРИАНТ 3.10.

T=14, N=3

 

t	X1	X2	X3	Y
1	32	33	300	20
2	30	31	290	24
3	36	41	350	28
4	40	39	400	30
5	41	46	400	31
6	47	43	480	33
7	56	34	500	34
8	54	38	520	37
9	60	42	590	38
10	55	35	540	40
11	61	39	600	41
12	67	44	700	43
13	69	40	700	45
14	76	41	750	48

 

Список использованной литературы:

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т.2: Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. Доугерти К. Эконометрика. – М.: ИНФРА-М, 1999. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. Ч.1. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. Практикум по эконометрике / И.И. Елисеева и др. – М.: Финансы и статистика, 2001. Хацкевич Г.А., Гедранович А.Б. Эконометрика: Учебно-методический комплекс для студентов экономических специальностей.– Мн.: Изд-во МИУ, 2005.– 252с. Хацкевич Г.А. Эконометрика: Курс лекций. – Мн.: Институт управления и предпринимательства, 1998. Хацкевич Г.А. Эконометрика: Сборник упражнений и задач.– Мн.: ИУП, 1999. Эконометрика / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2003.

Цена сегодня: 15.00 бел.руб.

---

Вы находитесь на сайте как незарегистрированный пользователь.
Для покупки работы Вам необходимо заполнить все поля ниже: