Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...
Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...
Топ:
Методика измерений сопротивления растеканию тока анодного заземления: Анодный заземлитель (анод) – проводник, погруженный в электролитическую среду (грунт, раствор электролита) и подключенный к положительному...
Определение места расположения распределительного центра: Фирма реализует продукцию на рынках сбыта и имеет постоянных поставщиков в разных регионах. Увеличение объема продаж...
Основы обеспечения единства измерений: Обеспечение единства измерений - деятельность метрологических служб, направленная на достижение...
Интересное:
Искусственное повышение поверхности территории: Варианты искусственного повышения поверхности территории необходимо выбирать на основе анализа следующих характеристик защищаемой территории...
Отражение на счетах бухгалтерского учета процесса приобретения: Процесс заготовления представляет систему экономических событий, включающих приобретение организацией у поставщиков сырья...
Берегоукрепление оползневых склонов: На прибрежных склонах основной причиной развития оползневых процессов является подмыв водами рек естественных склонов...
Дисциплины:
2017-09-10 | 451 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Задание 1. (Обнаружение автокорреляции). Поступив после окончания университета на работу менеджером в фирму, студент в течение года аккуратно вел записи своих доходов DPI (руб.) и расходов CONS (руб.) (таблица 3).
Таблица 3. Доходы и расходы студента.
DPI | 5500 | 6000 | 6200 | 7000 | 7200 | 8000 | ||||||
CONS | 2000 | 2300 | 2500 | 3800 | 3200 | 5000 | 4000 | 5300 | 4200 | 6000 | 4800 | 7000 |
1. Поскольку работа студента была успешной, это положительно отражалось на его доходе, при этом и тратить он стал гораздо больше. Чтобы найти эту связь, он решил построить регрессию уровня потребления по доходу. Попробуйте и вы это сделать (не забудьте вычислить остатки).
2. Постройте график остатков в зависимости от номера наблюдения. Можно ли по графику остатков предположить автокорреляцию? Какого характера автокорреляция положительная или отрицательная?
3. Вычислите коэффициент автокорреляции остатков. Для этого скопируйте столбец остатков и вставьте его рядом с текущим столбцов остатков, но со сдвигом на одну клеточку (см. пример того, что должно получиться ниже)
остатки | остатки со сдвигом |
-4 | |
-2 | -4 |
-1 | -2 |
-1 | |
Теперь вычислите корреляцию между остатками и остатками, со сдвигом. Это можно сделать командой Данные – Анализ данных –Корреляция. На что указывает коэффициент автокорреляции?
4. Вычислите статистику Дарбина-Уотсона. Проверьте гипотезу о наличии автокорреляции.
5. Попробуйте дать экономическое объяснение полученных результатов.
Задание 2. (Устранение автокорреляции). По даннымо потреблении мяса в США в 1980 – 2007 годах из 1 лабораторной работы выполните следующие задания.
|
1. Постройте парные регрессии потребления мяса B по цене P и по личному располагаемому доходу YD, а также множественную регрессию по обоим показателям. Для каждой из регрессий постройте график остатков в зависимости от номера наблюдения и определите, есть ли признаки автокорреляции? Если да, то какого рода автокорреляция (положительная или отрицательная)? В какой модели автокорреляция проявляется сильнее всего?
2. В модели множественной регрессии вычислите коэффициент автокорреляции остатков. На что указывает коэффициент автокорреляции?
3. Используйте метод Кохрейна-Оркатта с одним шагом для устранения автокорреляции в модели множественной регрессии. Для этого проведите необходимые преобразования переменных (см лекции) и постройте уравнение линейной множественной регрессии по преобразованным переменным.
4. Вычислите коэффициент автокорреляции остатков в преобразованной модели. Удалось ли устранить автокорреляцию?
Лабораторная работа № 5. Трендовые модели временных рядов
На сайте www.gks.ru или любом другом выбрать временной ряд по одному из социально-экономических показателей, не содержащих сезонность. Ряд должен содержать не менее 8 наблюдений. Можно выбрать данные, имеющие отношение к вашей курсовой или дипломной работе, тогда результат этой лабораторной работы вы сможете использовать в этих работах! Выполните для выбранного ряда следующие задания.
1. Постройте 5 графиков динамики показателя и добавьте на них разные типы тренда: линейный, логарифмический, полиномиальный (2 степени), степенной, экспоненциальный. При добавлении трнда установите опции «показывать уравнение на диаграмме» и «поместить на диаграмме коэффициент детерминации».
2. Выберите лучшую форму тренда и выполните по ней прогноз показателя на следующие 5 лет.
Лабораторная работа № 6. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда
Задание
На сайте www.gks.ru или любом другом выбрать временной ряд по одному из социально-экономических показателей, содержащий сезонную составляющую. Можно выбрать данные, имеющие отношение к вашей курсовой или дипломной работе, тогда результат этой лабораторной работы вы сможете использовать в этих работах!
|
1. Постройте график данного временного ряда. Охарактеризуйте структуру этого ряда (есть ли тренд, сезонность, период сезонной компоненты).
2. Постройте аддитивную модель временного ряда.
3. Постройте мультипликативную модель временного ряда.
4. Сравните модели по средней ошибке аппроксимации.
5. Выполните прогноз показателя на следующие 4 периода времени по лучшей модели.
Пример выполнения задания
Имеются поквартальные условные данные об объемах потребления электроэнергии жителями региона.
Номер квартала | Потребление электроэнергии жителями региона, млн. кВт×ч | Номер квартала | Товарооборот % к предыдущему периоду |
6,0 | 8,0 | ||
4,4 | 5,6 | ||
5,0 | 6,4 | ||
9,0 | 11,0 | ||
7,2 | 9,0 | ||
4,8 | 6,6 | ||
6,0 | 7,0 | ||
10,0 | 10,8 |
Задания:
1. Постройте график данного временного ряда. Охарактеризуйте структуру этого ряда (есть ли тренд, сезонность, период сезонной компоненты).
2. Постройте аддитивную модель временного ряда.
3. Постройте мультипликативную модель временного ряда.
4. Сравните модели по средней ошибке аппроксимации.
Решение
1. Построим график данного временного ряда. Анализ графика позволяет сделать вывод о наличии в изучаемом временном ряде, во-первых, линейной тенденции, во-вторых, сезонных колебаний периодичностью в четыре квартала (m=4).
|
|
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...
Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...
Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!