Вариант 2. Изучается влияние стоимости основных и оборотных средств на величину валового дохода торговых предприятий

  • ID: 51824 
  • 19 страниц

Содержание:


Вариант 2. Изучается влияние стоимости основных и оборотных средст…

Ситуационная (практическая) задача № 1

Изучается влияние стоимости основных и оборотных средств на величину валового дохода торговых предприятий. Для этого по 16 торговым предприятиям были получены данные, приведенные в таблице.

№ предприятия

Валовой доход за год, y, млн. руб.

Среднегодовая стоимость, млн. руб.

№ предприятия

Валовой доход за год, y, млн. руб.

Среднегодовая стоимость, млн. руб.

основных фондов

оборотных средств

основных фондов

оборотных средств

1

218

108

82

9

252

144

83

2

89

18

33

10

175

105

65

3

79

17

31

11

90

88

23

4

128

40

40

12

141

76

45

5

90

46

15

13

175

94

59

6

123

92

27

14

78

38

21

7

125

106

31

15

226

103

89

8

118

114

19

16

136

65

44

Требуется:

1. Построить корреляционное поле между валовым доходом и стоимостью оборотных средств. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между этими показателями.

2. Оценить тесноту линейной связи между валовым доходом и стоимостью оборотных средств с надежностью 0,99.

3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости валового дохода от стоимости оборотных средств.

4. Проверить статистическую значимость параметров уравнения регрессии с надежностью 0,95 и построить для них доверительные интервалы.

5. Рассчитать коэффициент детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с надежностью 0,99.

6. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,99 величины валового дохода для предприятия с оборотом 100 млн. руб.

7. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной регрессии и пояснить экономический смысл его параметров.

8. Проанализировать статистическую значимость коэффициентов множественного уравнения с надежностью 0,99 и построить для них доверительные интервалы.

9. Найти коэффициенты парной и частной корреляции. Проанализировать их.

10. Найти скорректированный коэффициент множественной детерминации. Сравнить его с нескорректированным (общим) коэффициентом детерминации.

11. С помощью F -критерия Фишера оценить адекватность уравнения регрессии с надежностью 0,99.

12. Дать точечный и интервальный прогноз с надежностью 0,99 величины валового дохода для предприятия, на котором стоимость основных фондов составляет 70 млн. руб., а стоимость оборотных средств - 100 млн. руб.

13. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию ч2. Сравнить полученные результаты.

Решение:

Ситуационная (практическая) задача № 2

Динамика выпуска продукции за 1994-2008 гг. представлена в таблице.

Год

Выпуск, ед

Год

Выпуск, ед

Год

Выпуск, ед

1994

16

1999

35

2004

36

1995

21

2000

33

2005

31

1996

18

2001

26

2006

38

1997

20

2002

24

2007

36

1998

21

2003

31

2008

33

Требуется:

1. Проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде.

2. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие сезонных колебаний во временном ряде.

3. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,95.

4. Дать точечный и интервальный прогноз выпуска продукции на 2009 г. с надежностью 0,95.

Решение:

Тестовые задания

Необходимо из предложенных вариантов ответа на вопрос теста выбрать единственно верный, по Вашему мнению.

1. Ошибка в i-м наблюдении – это:

a) разница между значением объясняющей переменной в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной;

b) разница между значением переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по выборочной линии регрессии;

c) разница между значением переменной Y в i-м наблюдении и прогнозным значением этой переменной, полученным по истинной линии регрессии;

d) разница между прогнозным значением зависимой переменной, полученным по выборочной линии регрессии и значением объясняющей переменной в этом наблюдении.

2. Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе:

a) парного коэффициента корреляции;

b) коэффициента детерминации;

c) множественного коэффициента корреляции;

d) нормированного коэффициента детерминации.

3. По результатам наблюдений получено следующее регрессионное уравнение

Y* = 0.75 + 0.350 X1 + 2X2 - 0.128 X3, где

Y - цена квартиры в тыс. дол., X1 - общая площадь в кв. м., X2 - первый или последний этаж (1-нет, 0-да), X3 - расстояние от Центра, км.

Как изменится цена на квартиру, если общая площадь увеличится на 1 кв. м.

при прочих равных условиях:

a) уменьшится на 350 долл.;

b) в среднем увеличится на 350 долл.;

c) уменьшится на 128 долл.;

d) в среднем увеличится на 2 тыс. долл.

4. Фиктивные переменные могут принимать значения:

a) 1 и 0;

b) 2;

c) -1 и 1;

d) любые значения.

5. Скорректированный коэффициент детерминации

a) всегда растет с увеличением количества объясняющих переменных;

b) не меняется с увеличением количества объясняющих переменных;

c) всегда уменьшается с увеличением количества объясняющих переменных;

d) может уменьшиться с увеличением количества объясняющих переменных.

6. Какой из перечисленных методов не может быть применен для обнаружения гетероскедастичности?

a) Тест Голфелда-Квандта;

b) Тест ранговой корреляции Спирмена;

c) Метод рядов;

d) Тест Дарбина-Уотсона.

7. К каким последствиям приводит наличие автокорреляции остатков:

a) МНК-оценки коэффициентов не будут состоятельными;

b) МНК-оценки коэффициентов не будут несмещенными;.

c) МНК-оценки коэффициентов не будут эффективными;

d) МНК-оценки коэффициентов становятся нелинейными.

8. Аддитивная модель:

a) представляет собой сумму компонент временного ряда;

b) представляет собой произведение компонент временного ряда;

c) представляет собой сумму и произведение соответствующих компонент;

d) представляет собой частное компонент временного ряда.

9. По месячным данным за два года построена трендовая модель, описывающая динамику курса акций некоторой компании: y* = 89,5 - 39/ t . Каков прогноз курса акций рассматриваемой компании на февраль будущего года?

a) 91;

b) 11,5;

c) 70;

d) 88.

10. Какой метод применяется для оценивания параметров сверхидентифицированного уравнения?

a) МНК;

b) КМНК;

c) ДМНК;

d) ОМНК.

Список литературы

Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: Финансы и статистика, 2006

Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 2009

Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Введение в количественный экономический анализ. Вып. 1. – М.: Статистика, 2003

Ланге О. Введение в эконометрику / Пер. с польск. – М.: Прогресс, 2003