НГУЭУ Эконометрика Вариант 1 (2 задачи и тест) По 22 регионам РФ имеются данные о потребительских расходах в среднем на душу населения

Ситуационная (практическая) задача № 1 

По 22 регионам РФ имеются данные о потребительских расходах в среднем на душу населения, руб., среднедушевых денежных доходах населения, в месяц, тыс. руб., уровне безработицы, % (по данным выборочных обследований рабочей силы; в среднем за год; население в возрасте 15-72 лет) за 2020 год:

Регион Потребительские расходы в среднем на душу населения, руб. Среднедушевые денежные доходы населения, в месяц, руб.

Уровень безработицы, %

Белгородская область 26 473 32 841 4,9

Брянская область 23 765 28 596 4

Владимирская область 20 653 25 922 5,6

Воронежская область 27 110 32 078 4,3

Ивановская область 20 058 26 277 5,4

Калужская область 24 683 32 442 4,7

Костромская область 20 711 25 780 5,5

Курская область 22 620 29 786 4,9

Липецкая область 25 829 32 226 4,3

Московская область 36 961 47 046 3,6

Орловская область 21 331 26 843 6,1

Рязанская область 21 639 27 312 5,4

Смоленская область 21 305 28 152 5,3

Тамбовская область 21 730 27 889 4,6

Тверская область 21 885 27 681 4,4

Тульская область 23 153 29 385 4,4

Ярославская область 22 713 29 514 7,3

г. Москва 51 704 77 283 2,6

Республика Карелия 26 337 32 583 8,7

Республика Коми 24 249 36 677 7,7

Архангельская область 28 929 36 779 7,4

Вологодская область 20 378 24 864 7,6

Требуется: 

1. Построить корреляционное поле между потребительскими расходами в среднем на душу населения, тыс. руб. и среднедушевыми денежными доходами населения в месяц, тыс. руб. Выдвинуть гипотезу о тесноте и виде зависимости между потребительскими расходами и среднедушевыми денежными доходами. 

2. Оценить тесноту линейной связи между потребительскими расходами и среднедушевыми денежными доходами с надежностью 0,99. 

3. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения регрессии для зависимости потребительских расходов в среднем на душу населения от среднедушевых денежных доходов населения. Дать содержательную интерпретацию пара-метров уравнения.

4. Дать интервальные оценки для параметров модели парной регрессии с доверительной вероятностью 0,99. 

5. Проверить статистическую значимость параметров уравнения парной регрессии с надежностью 0,99.

6. Проверить качество построенного уравнения регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации и с помощью коэффициента детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить статистическую значимость уравнения регрессии с надежностью 0,99.

7. Дать точечный и интервальный прогноз потребительских расходов в среднем на душу населения с надежностью 0,99 для гипотетического региона, в котором среднедушевые денежные доходы населения в месяц на 3% больше среднего по выборке.

8. Рассчитать коэффициенты линейного уравнения множественной регрессии для зависимости потребительских расходов в среднем на душу населения от среднедушевых денежных доходов населения и уровня безработицы. Пояснить экономический смысл его параметров.

 9. Дать интервальные оценки для параметров модели множественной регрессии с доверительной вероятностью 0,99. 

10. Проверить статистическую значимость параметров уравнения множественной регрессии с надежностью 0,99. 

11. Проверить качество построенного уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить стати-стическую значимость уравнения регрессии с надежностью 0,99. 

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

12. Проверить построенное уравнение на наличие мультиколлинеарности по: критерию Стьюдента; критерию хи-квадрат. Сравнить полученные результаты. 

13. Дать точечный и интервальный прогноз потребительских расходов в среднем на душу населения с надежностью 0,99 для гипотетического региона, в котором среднедушевые денежные доходы населения в месяц на 3% больше среднего по выборке, а уровень безработицы окажется на 2% выше среднего по выборке.

Ситуационная (практическая) задача № 2 

Используя статистический сборник «Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020» (сайт www.gks.ru / Статистика / Официальная статистика / Региональная статистика / Социально-экономическое положение субъектов Российской Федерации) соберите информацию об объеме платных услуг населению, млн. рублей для Республики Алтай за последние 10 лет.

На основе полученных данных требуется: 

1. Построить график динамики объема платных услуг населению. 

2. С помощью метода серий проверить гипотезу о наличии тренда во временном ряде. 

3. Рассчитать коэффициенты автокорреляции. Проверить наличие циклических колебаний во временном ряде. 

4. Оценить параметры линейной трендовой модели, проверить статистическую значимость соответствующего уравнения регрессии с надежностью 0,99. 

5. С помощью трендовой модели сделать прогноз объема платных услуг населению на текущий календарный год.

Тестовые задания

Укажите или напишите номер правильного ответа. 

1. Парный линейный коэффициент корреляции характеризует наличие тесной обратной связи. Он может принимать следующие значения: 

a) 1,2; 

b) -0,82; 

c) 0,92; 

d) -0,24. 

2. Остаточная дисперсия для уравнения парной регрессии, построенного по n переменным, вычисляется по формуле: 

3. В каком случае модель считается адекватной изучаемому процессу: 

a) F < Fтаб

b) F = Fтаб

c) F > Fтаб

d) значение коэффициента корреляции больше 0,9. 

4. Оценить значимость коэффициентов в линейной множественной модели можно с помощью 

a) коэффициента корреляции; 

b) коэффициента автокорреляции; 

c) критерия Стьюдента; 

d) критерия Фишера. 

5. Метод устранения мультиколлинеарности: 

a) введение в модель фиктивных переменных; 

b) отбор наиболее информативных переменных; 

c) упорядочение переменных по возрастанию фактора; 

d) нормирование значений переменных. 

6. Наличие гетероскедастичности можно определить, используя критерий 

a) Голдфельда-Кванта; 

b) Дарбина-Уотсона;

c) Стьюдента; 

d) Фишера. 

7. Значение статистики Дарбина-Уотсона равно 0. Это говорит: 

a) о наличии положительной автокорреляции остатков; 

b) об отсутствии влияния факторов на результирующий показатель; 

c) об отсутствии гетероскедастичности; 

d) об отсутствии автокорреляции остатков. 

8. Факторы, описывающие трендовую компоненту временного ряда, характеризуются: 

a) периодическим воздействием на величину экономического показателя ; 

b) случайным воздействием на уровень временного ряда; 

c) долговременным воздействием на уровень временного ряда 

d) возможностью расчета значения компоненты с помощью аналитической функции от времени. 

9. Если значения цепных абсолютных приростов временного ряда примерно одинаковы, то в качестве трендовой модели можно использовать 

a) логарифмический тренд; 

b) экспоненциальный тренд; 

c) линейный тренд; 

d) логистическую функцию. 

10.Структурной формой модели называют: 

a) систему рекурсивных уравнений; 

b) систему взаимосвязанных уравнений; 

c) систему независимых уравнений; 

d) уравнений с фиксированным набором факторов.

Содержание

Ситуационная (практическая) задача № 1 3

Ситуационная (практическая) задача № 2 23

Тестовые задания 30

Список использованной литературы 33

Не подошли данные? Другой вариант? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.

Работа была выполнена в 2025 году, принята преподавателем без замечаний.

Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений).

Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.

Объем работы 33 стр. TNR 14, интервал 1,5.

Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.

Работа выполнена по методическим указаниям, которые прикреплены в демо-файле.