Решенные задачи по эконометрике

У Вас скоро экзамен по эконометрике?
С нами можно сдать тесты, контрольные и экзамены по эконометрике.

Уже давно не секрет, что современный студент мастер на все руки. Это означает, что он успевает и учиться, и работать, и отдыхать, а некоторые из них даже заводят семьи. Но все это нужно каким-то образом сочетать с суровой действительностью, в которой постоянно не хватает времени на выполнение всех необходимых дел. От большой учебной нагрузки страдают даже студенты дневного отделения, не говоря уже о заочниках. Поэтому именно им чаще всего нужна помощь в решении сложных заданий.

Все студенты экономических, а так же технических специальностей изучают такие сложные предметы, как эконометрика. Она отличается тем, что содержит большие, трудоемкие задачи, на которые иногда уходят часы, а то и сутки. Конечно же, можно сидеть долгими вечерами в библиотеке и изучать огромные тома литературы, но так и не понять алгоритм и суть решения задач. Даже у тех студентов, которые имеют неплохие успехи по этому предмету, могут возникнуть вопросы при решении задач. В связи с этим большой популярности набрала онлайн помощь по эконометрике. Она представляет собой быстрое и качественное решение необходимых задач любой сложности.

При изучении эконометрики не стоит откладывать задания в далекий ящик, так как никогда не знаешь, чем закончится задача и каким будет решении.

Бывает, что даже успешные студенты заходят в тупик на экзамене или контрольной, поэтому лучше перестраховаться и заказать помощь на экзамене по эконометрике. Если у Вас есть трудности с другими предметами, анпример, с математикой — рекомендуем так же заказать решение математики у нас.

Часто так бывает, что от оценки, полученной на экзамене, зависит не только оценка по данному предмету, но и размер стипендии, а так же цвет будущего диплома. Исходя из этого, лучше основательно готовиться для сдачи эконометрики и договориться о дополнительной помощи, что избежать непредвиденных обстоятельств.

Заказать помощь на экзамене по эконометрике можно в интернете, отослав определенную заявку, в которой необходимо указать точную дату проведения экзамена и примерные задания. После этого оговаривается стоимость услуги и способ передачи данных. Он может быть абсолютно разным по всем современным каналам передачи информации. Заказчик должен так же указать количество заданий и уровень сложности. Оплата производится предварительно до дня самого экзамена. Стоимость зависит от количества и сложности заданий. Заявки нужно присылать не раньше, чем за неделю до проведения экзамена, но и не позже, чем за сутки. Оптимальным сроком будет 2-3 дня.

Бывает так, что студентам необходима срочная помощь на контрольной работе по эконометрике. Тогда можно воспользоваться электронным ресурсом и заказать срочное решение задач по эконометрике. Это решит все ваши проблемы и поможет быть уверенным в результатах. Если на экзамене или контрольной работе оказалось меньшее количество заданий, чем предполагалось, разница в стоимости будет возвращена пропорционально задачам. Так же будет возвращена стоимость неправильно решенных задач, если таковы будут иметь место.

Все работы, которые предоставляются, выполняются опытными специалистами и преподавателями с учеными степенями. Поэтому вы можете быть уверены в правильности решения задач. И нужно не забывать, что своевременное решение проблемы снижает риски её негативного воздействия. Простыми словами можно сказать, что студент должен заранее позаботиться о предстоящей проверке знаний, что бы перестраховать себя, свои нервы и получить даже дополнительное свободное время, которое можно потратить с пользой для себя. Подать заявку для решения задач по эконометрии можно непосредственно на сайте.
Напомним, что у нас Вы можете заказать решение задач по статистике в минимальные сроки с гарантией правильности. Если испытваете трудности с теорией вероятности — мы готовы Вам помочь и в решении задач по теорверу.

Корреляционно-регрессионный метод анализа

  1. Уравнение парной линейной регрессии (см. также уравнение парной линейной регрессии матричным методом);
    При регрессионном анализе необходимо найти уравнение линейной парной регрессии. Исходные данные представляют собой значения X (признак-фактор) и значения Y (признак-результат).
    Для этого указывается . Второй вариант ввода данных — вставить их из Excel (X — первый столбец,Y — второй столбец). Пример. Для зависимой переменной, если указан процент (например, 105%), то значение рассчитывается от среднего значения X.
  2. Уравнение нелинейной регрессии: экспоненциальная ,степенная , равносторонняя гипербола , логарифмическая , показательная . Если необходимо найти полиномиальное уравнение второго порядка (парабола), то можно воспользоваться сервисом Аналитическое выравнивание;
    Далее выбирается вид регрессии, зависимая переменная и уровень значимости α.
  3. Дисперсионный анализ. Разложение дисперсий для анализа влияния анализируемого признака (см. также Однофакторный дисперсионный анализ);
  4. Уравнение множественной регрессии. Дополнительно с помощью другого онлайн-калькулятора находятся уравнения множественной регрессии в стандартизованном и натуральном масштабе.
  5. Расчет коэффициента детерминации;
  6. Метод статистических уравнений зависимостей;
  7. Система одновременных уравнений: . Необходимое и достаточное условия идентификации.

>Непараметрические показатели связи

  1. Расчет коэффициента Фехнера;
  2. Расчет коэффициента Спирмена;
  3. Расчет коэффициента Кендэла;

>Гетероскедастичность случайной составляющей

  1. Проверка на наличие гетероскедастичности;

Онлайн-калькулятор по статистике

>Автокорреляция

  1. Автокорреляция уровней временного ряда. Проверка на автокорреляцию с построением коррелограммы;

Компоненты временных рядов

  1. Сервис можно использовать для аналитического сглаживания временного ряда (по прямой) и для нахождения параметров уравнения тренда.

    Для этого необходимо указать количество исходных данных. Если данных много, их можно вставить из Excel.

  2. Расчет параметров уравнения тренда.
    При выборе вида функции тренда можно воспользоваться методом конечных разностей. Если общая тенденция выражается параболой второго порядка, то получим постоянными конечные разности второго порядка. Если примерно постоянными оказываются темпы роста, то для выравнивания применяется показательная функция.
    При выборе формы уравнения следует исходить из объема имеющейся информации. Чем больше параметров содержит уравнение, тем больше должно быть наблюдений при одной и той же степени надежности оценивания.
  3. Сглаживание методом скользящей средней. С использованием Excel.
  4. Сглаживание экспоненциальным методом. С использованием Excel.
  5. Построение аддитивной модели временного ряда.
  6. Построение мультипликативной модели временного ряда.
  7. Критерий серий, основанный на медиане выборки используется для проверки наличия случайного компонента во временном ряду.

Онлайн-калькулятор по статистике

Теоретический материал по эконометрике

Корреляция и регрессия

  1. Решение контрольной работы по эконометрике
    По 12 предприятиям концерна изучается зависимость прибыли (тыс. руб.) Y от выработки продукции на одного человека (единицу) по следующим данным (см. таблицу)
  2. Парная нелинейная регрессия и корреляция
    Изучается зависимость материалоемкости продукции от размера предприятия по 10 однородным заводам (см. таблицу).
  3. Пример нахождения коэффициента корреляции
  4. Пример нахождения доверительных интервалов коэффициентов регрессии
  5. Пример нахождения коэффициента детерминации
  6. Пример нахождения статистической значимости коэффициентов регрессии
  7. Оценка параметров уравнения регрессии
  8. Значимость коэффициента корреляции
  9. Коэффициент эластичности
  10. Пример нахождения коэффициента ранговой корреляции Спирмена
  11. Методические рекомендации по подготовке контрольных работ
    Исследовать статистическую зависимость между парой показателей:
  12. Средняя ошибка аппроксимации
    По семи территориям Уральского района За 199Х г. известны значения двух признаков.
  13. Статистическая значимость параметров регрессии и корреляции
    По территориям региона приводятся данные за 199Х г.
  14. Поле корреляции и формулирование гипотезы о форме связи
    По территории Северного, Северо-Западного и Центрального районов известны данные за ноябрь 1997 г.
  15. Сборник решений по нахождению уравнения регрессии
  16. Экспоненциальное уравнение регрессии
  17. Индекс корреляции
  18. Линейный коэффициент корреляции Пирсона
  19. Пример регрессионного анализа
  20. Корреляционный анализ. Подробное руководство к решению задач
  21. Практикум по эконометрике
  22. Эконометрическое исследование
  23. Разработка и анализ регрессионной модели:xml
  24. Тест Голдфелда-Квандта
  25. Пример проверки наличия в модели автокорреляции
  26. Частные F-критерии

Решение эконометрики в Экселе

Задача 1. Парная регрессия.
Для исходных данных, приведенных ниже, рассчитайте

  • коэффициенты линейного регрессионного уравнения
  • рассчитайте остаточную дисперсию
  • вычислите значения коэффициентов корреляции и детерминации
  • рассчитайте коэффициент эластичности
  • рассчитайте доверительные границы уравнения регрессии (по уровню 0,95, t=2,44)
  • в одной системе координат постройте: уравнение регрессии, экспериментальные точки, доверительные границы уравнения регрессии

Отчет (pdf), Расчеты (xlsx)

Задача 2. Построить требуемое уравнение регрессии. Вычислить коэффициент детерминации, коэффициент эластичности, бета коэффициент и дать их смысловую нагрузку в терминах задачи. Проверить адекватность уравнения с помощью F теста. Найти дисперсии оценок и 95% доверительные интервалы для параметров регрессии. Данные взять из таблицы. Найти прогнозируемое значение объясняемой переменной для некоторого значения объясняющей переменной, не заданной в таблице.
Построить уравнение линейной регрессии объема валового выпуска (в млн. руб.) от стоимости основных производственных фондов (млн. руб.).

Отчет (pdf), Расчеты (xlsx)

Задача 3. Множественная регрессия.
Построить требуемое уравнение регрессии. Вычислить коэффициент детерминации, частные коэффициенты эластичности, частные бета коэффициенты и дать их смысловую нагрузку в терминах задачи. Проверить адекватность уравнения с помощью F теста. Найти оценку матрицы ковариаций оценок параметров регрессии и 95% доверительные интервалы для параметров регрессии. Проверить наличие мультиколлинеарности в модели. Данные взять из таблицы.
Построить уравнение линейной регрессии себестоимости единицы товара (в сотнях руб.) от величины энерговооруженности (кВт) и производительности труда (тов/час).

Отчет (pdf), Расчеты (xlsx)

Задача 4. Трендовые модели
Проверить ряд на наличие тренда. Сгладить ряд методом простой скользящей средней $(m = 3)$, экспоненциальным сглаживанием $(\alpha = 0,3; \alpha = 0,8)$. Построить исходный и сглаженные ряды. На основании построенных рядов определить вид трендовой модели. Построить трендовую модель.
Сделать прогноз изучаемого признака на два шага вперед.
87; 77; 75; 74; 69; 66; 62; 61; 59; 57; 57; 52; 50; 48; 46; 43; 43; 41; 38; 35

Отчет (pdf), Расчеты (xlsx)

Задача 5. По заданным статистическим данным постройте линейную модель множественной регрессии и исследуйте её.

  • Постройте линейную модель множественной регрессии.
  • Запишите стандартизованное уравнение множественной регрессии. На основе стандартизованных коэффициентов регрессии и средних коэффициентов эластичности ранжировать факторы по степени их влияния на результат.
  • Найдите коэффициенты парной, частной и множественной корреляции. Проанализируйте их.
  • Найдите скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравните его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.
  • С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность уравнения регрессии и коэффициента детерминации $R^2_{y x_1 x_2}$.
  • С помощью частных F-критериев Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора $x_1$ после $x_2$ и фактора $x_2$ после $x_1$.
  • Составьте уравнение линейной парной регрессии, оставив лишь один значащий фактор.

Отчет (pdf), Расчеты (xlsx)

Задача 6. По данным опроса 15 женщин, находящихся в роддоме, исследовать зависимость веса новорожденного (у) от среднего числа сигарет (х), выкуриваемых матерью в день, с учетом числа уже имеющихся у матери детей (z).

Расчеты (xlsx)

Может пригодиться: примеры решений по эконометрике, лабораторные по статистике в Excel

Решения задач по эконометрике и статистике

Добавить комментарий

Закрыть меню