Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 18 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

Задание 2.3.2. Данные о деятельности крупнейших компаний США пред -
ставлены в табл . 2.3.2.
Таблица 2.3.2
№
п/п
Чистый доход ,
млрд . долл. США
Оборот капитала,
млрд . долл. США
Использованный ка -
питал, млрд . долл.
США
Численность
служащих,
тыс . чел .
1. 6,6
6,9
83,6
222
2. 3
18
6,5
32
3. 6,5
107,9
50,4
82
4. 3,3
16,7
15,4
45,2
5. 0,1
79,6
29,6
299,3
6. 3,6
16,2
13,3
41,5
7. 1,5
5,9
5,9
17,8
8. 5,5
53,1
27,1
151
9. 2,4
18,8
11,2
82,3
10.
3
35,3
16,4
103
11.
4,2
71,9
32,5
225,4
12.
2,7
93,6
25,4
675
13.
1,6
10
6,4
43,8
14.
2,4
31,5
12,5
102,3
15.
3,3
36,7
14,3
105
16.
1,8
13,8
6,5
49,1
17.
2,4
64,8
22,7
50,4
18.
1,6
30,4
15,8
480
19.
1,4
12,1
9,3
71
20.
0,9
31,3
18,9
43
Применяя матричную форму метода наименьших квадратов, по данным
этой таблицы рассчитать:
1) коэффициенты регрессии;
2) коэффициенты эластичности;
3) стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
4) множественный индекс корреляции;
5) скорректированное значение множественного коэффициента детерми-
нации;
6) бетта - коэффициенты;
7) парные коэффициенты корреляции;
8) множественный коэффициент корреляции через бетта – коэффициенты
и парные коэффициенты корреляции;
9) дисперсионное отношение Фишера ;
10)частные F - критерии для каждого фактора .
Построить уравнение регрессии, используя «Пакет анализа» табличного
процессора Excel, и полученные результаты сравнить с расчетами по методу
наименьших квадратов. 
    Задание 2.3.2. Данные о деятельности крупнейших компаний США пред-
ставлены в табл. 2.3.2.
                                                                  Таблица 2.3.2
    № Чистый доход, Оборот капитала, Использованный ка- Численность
    п/п млрд. долл. США млрд. долл. США питал, млрд. долл.   служащих,
                                              США             тыс. чел.
     1.               6,6              6,9              83,6          222
     2.                 3               18               6,5            32
     3.               6,5            107,9              50,4            82
     4.               3,3             16,7              15,4          45,2
     5.               0,1             79,6              29,6         299,3
     6.               3,6             16,2              13,3          41,5
     7.               1,5              5,9               5,9          17,8
     8.               5,5             53,1              27,1          151
     9.               2,4             18,8              11,2          82,3
    10.                 3             35,3              16,4          103
    11.               4,2             71,9              32,5         225,4
    12.               2,7             93,6              25,4          675
    13.               1,6               10               6,4          43,8
    14.               2,4             31,5              12,5         102,3
    15.               3,3             36,7              14,3          105
    16.               1,8             13,8               6,5          49,1
    17.               2,4             64,8              22,7          50,4
    18.               1,6             30,4              15,8          480
    19.               1,4             12,1               9,3            71
    20.               0,9             31,3              18,9            43
    Применяя матричную форму метода наименьших квадратов, по данным
этой таблицы рассчитать:
   1) коэффициенты регрессии;
   2) коэффициенты эластичности;
   3) стандартные ошибки коэффициентов регрессии;
   4) множественный индекс корреляции;
   5) скорректированное значение множественного коэффициента детерми-
      нации;
   6) бетта - коэффициенты;
   7) парные коэффициенты корреляции;
   8) множественный коэффициент корреляции через бетта – коэффициенты
      и парные коэффициенты корреляции;
   9) дисперсионное отношение Фишера;
   10)частные F-критерии для каждого фактора.
    Построить уравнение регрессии, используя «Пакет анализа» табличного
процессора Excel, и полученные результаты сравнить с расчетами по методу
наименьших квадратов.

Страницы