Контрольная работа
«Эконометрика, вариант 8»
- 25 страниц
Исходные данные (вариант 8)
На основе статистических данных, приведенных в табл. 1, проведите корреляционно-регрессионный анализ с целью прогнозирования.
Таблица 1. Исходные данные
Добыча сырой нефти и природного газа; предоставление услуг в этих областях
№ п/п Прибыль (убыток) Долгосрочные обязательства Дебиторская задолженность (краткосрочная) Основные средства
Y X1 X5 X4
Аганнефтегазгеология, открытое акционерное общество, многопрофильная компания 1 1 440075 61 749 3 490 541 5 165 712
Азнакаевский горизонт, открытое акционерное общество 2 5 146 17 532 23 014 19 595
Акмай, открытое акционерное общество 3 13 612 20 268 8 678 81 072
Аксоль, открытое акционерное общество, производственно-ксммерческая фирна 4 964 211 4 821 8 446
Акционерная нефтяная компания «Башнефть», открытое акционерное общество 5 19 513 178 52 034 182 23 780 450 47 002 385
АЛРОСА-Газ, открытое акционерное общество 6 28 973 602 229 204 181 1 545 052
Арктическая газовая компания, открытое акционерное общество 7 –780 599 311 268 1 456 438 740 437
Барьеганнефтегаз, открытое акционерное общество 8 2 598 165 464 651 5 566 412 11 925 177
Белкамнефть, открытое акционерное общество 9 628 091 214 411 4 285 041 2 580 485
Белорусское управление по повышению нефтеотдачи пластов и капитальному ремонту скважин, открытое акционерное общество 10 29 204 12 039 624 393 269 908
Битран, открытое акционерное общество 11 1 945 560 9 670 2 918 345 229 855
Богородскнефть, открытое акционерное общество 12 366 170 287 992 484 537 349 643
Братскэкогаз, открытое акционерное общество 13 –20 493 1 105 293 9 865 934 881
Булгарнефть, открытое акционерное общество 14 381 558 27 265 196 045 697 664
Варьеганнефть, открытое акционерное общество 15 1 225 908 431 231 1 095 263 2 231 651
Верхнечонскнефтегаз, открытое акционерное общество 16 3 293 989 37 315 847 2 477 424 23 170 344
Восточная транснациональная компания, открытое акционерное общество 17 416 616 2 122 138 48 174 3 509 537
Восточно-Сибирская нефтегазовая компания, открытое акционерное общество 18 –564 258 1 395 080 286 058 1 290 245
Геолого-разведочный исследовательский центр, открытое акционерное общество 19 221 194 13 429 72 854 607 249
Грознефтегаз, открытое акционерное общество 20 701 035 75 554 1 304 084 4 616 250
Губкинский газоперерабатывающий комплекс, открытое акционерное общество 21 62 200 22 195 294 575 991 114
Дагнефтегаз, открытое акционерное общество 22 123 440 12 350 44 889 438 262
Елабуганефть, открытое акционерное общество 23 55 528 14 686 24 275 75 442
Иделойл, открытое акционерное общество 24 422 070 52 443 140 535 1 269 731
Избербашнефть, открытое акционерное общество 25 -468 239 255 114444 10 870
Инвестиционная нефтяная компания, открытое акционерное общество 26 225 452 1 292 272 147 227 132
Инга, открытое акционерное общество 27 –61 237 924 951 76 561 110 970
Каббалкнефтетоппром, открытое акционерное общество 28 –540 0 25 017 21 278
Калининграднефть, открытое акционерное общество 29 40 588 1 638 18 072 139 209
Камчатгазпром, открытое акционерное общество 30 53 182 54 758 496 994 113 113
Кировское нефтегазодобывающее управление, открытое акционерное общество 31 –210 8 602 12 685
Когалымнефтепрогресс, открытое акционерное общество 32 63 058 235 731 474 612 873 886
Комнедра, открытое акционерное общество 33 1 197 196 2 232 742 1 040 387 2 307 478
Кондурчанефть, открытое акционерное общество 34 221 177 4 682 55 155 331 954
Корпорация «Югранефть», открытое акционерное общество 35 1 548 768 84 262 7 613 662 1 138 707
Краснодарское опытно-экспериментальное управление по повышению нефтеотдачи пластов и капитальному ремонту скважин, открытое акционерное общество 36 –33 030 106 5 038 16 705
Ленинградсланец, открытое акционерное общество 37 –34 929 103 567 61 353 393 717
Меллянефть, открытое акционерное общество 38 115 847 275 386 122 062 517 290
МНКТ, общество с ограниченной ответственностью 39 35 198 20 624 168 314 484 228
Мохтикнефть, открытое акционерное общество 40 788 567 33 879 317 153 402 613
Научно-производственное объединение «Спецэлектромеханика», открытое акционерное общество 41 309 053 99 670 212 882 18 776
Научно-производственное предприятие «Бурсервис», открытое акционерное общество 42 8 552 257 63 550 12 381
НГДУ «Пензанефть», открытое акционерное общество 43 173 079 6120 147 549 176 126
Негуснефть, открытое акционерное общество 44 1 227 017 33 757 171 162 2 063 285
Ненецкая нефтяная компания, открытое акционерное общество 45 701 728 381 050 237 083 59 353
Нефтебурсервис, открытое акционерное общество 46 17 927 53 260 73 343 84 818
Нефтегазовая компания «Славнефть», открытое акционерное общество 47 2 557 698 4 537 040 33 477 251 3 841 845
Нефтеразведка, открытое акционерное общество 48 0 194 091 15 161 33 112
Нефть, открытое акционерное общество 49 5 406 1 185 7 540 38 560
Нефтьинвест, открытое акционерное общество 50 40 997 101 706 58 762 178 604
На основании данных, приведенных в табл. 1:
1. Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из факторов Х. Сделайте выводы о характере взаимосвязи переменных.
2. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:
а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных (тест на выявление мультиколлинеарности Фаррара–Глоубера);
б) с помощью пошагового отбора методом исключения.
3. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
4. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, b- и D-коэффициентов.
5. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj.
6. Оцените качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, F-критерия Фишера.
7. Проверьте выполнение условия гомоскедастичности.
8. Используя результаты регрессионного анализа ранжируйте компании по степени эффективности.
9. Осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значение фактора Хj составит 80% от его максимального значения. Представьте на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки и границы доверительного интервала.
10. Составьте уравнения нелинейной регрессии:
а) гиперболической;
б) степенной;
в) показательной.
11. Приведите графики построенных уравнений регрессии.
12. Для нелинейных моделей найдите коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Сравните модели по этим характеристикам и сделайте вывод о лучшей модели.
Алгоритм проверки следующий:
1. Построим по МНК «длинную» регрессию по всем факторам Х1, …, Хk и найдем для нее сумму квадратов остатков ESSдлин.
2. Построим по МНК «короткую» регрессию по первым (k – q) факторам Х1, …, Хk–q и найдем для нее сумму квадратов остатков ESSкор.
3. Вычислим F-статистику:
4. Если Fнабл > Fтабл (α, ν1 = q, ν2 = n – k – 1), то гипотеза отвергается (выбираем «длинную» регрессию), в противном случае – «короткую» регрессию.
На основании данных примера сравним две модели – «длинную» (с факторами X1, X5, X4) и «короткую» (с факторами X1, X4).
1. Построим «длинную» регрессию по всем факторам X1, X5, X4 и найдем для нее сумму квадратов остатков ESSдлин.
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 3 3,51E+14 1,17E+14 146,1775 1,59E-23
Остаток 46 3,68E+13 7,99E+11
Итого 49 3,87E+14
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение -165475 138558,7 -1,19426 0,238499 -444379 113429,4
X1 -0,06824 0,047354 -1,44113 0,156321 -0,16356 0,027075
X5 0,084104 0,026867 3,130328 0,003031 0,030022 0,138185
Х4 0,3965 0,059569 6,656095 2,99E-08 0,276593 0,516407
2. Построим «короткую» регрессию по первым факторам X1, X3 и найдем для нее сумму квадратов остатков ESSкор.
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 2 3,43E+14 1,71E+14 180,5632 8,72E-23
Остаток 47 4,46E+13 9,49E+11
Итого 49 3,87E+14
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение -111519 149799,8 -0,74445 0,460308 -412877 189839,4
X1 -0,08612 0,05122 -1,68132 0,099336 -0,18916 0,016924
Х4 0,454226 0,061718 7,359686 2,33E-09 0,330065 0,578387
3. Вычислим F-статистику:
Fтабл = 4,05.
4. Так как Fнабл >Fтабл (9,8 > 4,05), выбираем «длинную» регрессию
ẏ = -165475- 0,06824х1 + 0,0841х5+0,3965х4
Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели методом исключения
Для проведения регрессионного анализа используем инструмент Регрессия (надстройка Анализ данных в Excel).
Тема: | «Эконометрика, вариант 8» | |
Раздел: | Экономика | |
Тип: | Контрольная работа | |
Страниц: | 25 | |
Цена: | 400 руб. |
Закажите авторскую работу по вашему заданию.
- Цены ниже рыночных
- Удобный личный кабинет
- Необходимый уровень антиплагиата
- Прямое общение с исполнителем вашей работы
- Бесплатные доработки и консультации
- Минимальные сроки выполнения
Мы уже помогли 24535 студентам
Средний балл наших работ
- 4.89 из 5
написания вашей работы
У нас можно заказать
(Цены могут варьироваться от сложности и объема задания)
682 автора
помогают студентам
42 задания
за последние сутки
10 минут
время отклика
Ответы по эконометрике
Контрольная работа:
Эконометрика, вариант 3
Реферат:
Взаимосвязь британского и американского вариантов английского языка
Дипломная работа:
Лексические сокращения и аббревиатуры в разговорном английском языке
Тест:
Тесты с ключами по обществознанию 1,2,3,4 вар. Экзаменационный тест