НГУЭУ Эконометрика Вариант 6 (2 задачи и тест) По 23 регионам РФ имеются данные о потребительских расходах в среднем на душу населения

1. Ситуационная (практическая часть)

Ситуационная (практическая) задача № 1 

По 23 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 рас-ходы в среднем на ду-шу населения, руб. Среднедушевые денежные доходы населения, в месяц, тыс. руб. Уровень безработицы, %

Республика Татарстан 28 399 35 635 3,6

Удмуртская Республика 18 867 25 449 6,3

Чувашская Республика 16 425 21 155 6,1

Пермский край 23 999 30 215 5,7

Кировская область 19 147 24 192 5,4

Нижегородская область 26 132 33 645 4,6

Оренбургская область 19 423 24 719 5,9

Пензенская область 19 465 24 118 5

Самарская область 23 916 29 893 4,4

Саратовская область 18 933 24 046 5,6

Ульяновская область 19 200 24 590 4,9

Курганская область 16 824 21 860 8,2

Свердловская область 29 868 37 374 5,8

Тюменская область 32 659 50 059 3,6

Челябинская область 20 457 26 628 6,8

Республика Алтай 15 154 21 677 14

Республика Тыва 10 668 18 972 18

Республика Хакасия 20 781 23 837 8,7

Алтайский край 17 672 23 864 5,9

Красноярский край 24 070 32 832 6

Иркутская область 19 410 27 571 7,7

Кемеровская область 18 792 25 433 6,7

Новосибирская область 23 479 31 563 6,7

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 де-нежными доходами. 

2. Оценить тесноту линейной связи между потребительскими расходами и среднедушевыми денежными доходами с надежностью 0,95. 

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

4. Дать интервальные оценки для параметров модели парной регрессии с доверительной вероятностью 0,95. 

5. Проверить статистическую значимость параметров уравнения парной регрессии с надежностью 0,95.

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 0,95.

7. Дать точечный и интервальный прогноз потребительских расходов в среднем на душу населения с надежностью 0,95 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 0,95. 

10. Проверить статистическую значимость параметров уравнения множественной регрессии с надежностью 0,95. 

11. Проверить качество построенного уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации. С помощью F -критерия Фишера оценить стати-стическую значимость уравнения регрессии с надежностью 0,95. 

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 0,95 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.

2. Тестовая часть

Укажите или напишите номер правильного ответа. 

1. Коэффициент корреляции, равный нулю, показывает, что между переменными:

a) линейная связь отсутствует;

b) отсутствует зависимость;

c) существует линейная связь;

d) ситуация неопределенная.

2. Какое значение может принимать коэффициент детерминации?

a) 0,4;

b) -0,5;

c) -1,2;

d) 1,1.

3. Величина, рассчитанная по формуле , является оценкой:

a) коэффициента детерминации;

b) парного коэффициента корреляции; 

c) частного коэффициента корреляции; 

d) коэффициента регрессии.

4.Стандартная ошибка коэффициента множественной регрессии равна 

a) корню из произведения дисперсии остатков на диагональный элемент матрицы, обратной к матрице системы нормальных уравнений; 

b) произведению дисперсии остатков на квадрат наибольшей ошибки;

c) величине, обратной значению коэффициента регрессии; 

d) произведению дисперсии остатков на диагональный элемент матрицы, обратной к матрице системы нормальных уравнений.

5.Исходные значения фиктивных переменных 

a) 0 и 1; 

b) количественные; 

c) качественные; 

d) неизвестны

6. По формуле вычисляется 

a) дисперсия остатков; 

b) коэффициент асимметрии; 

c) коэффициент эксцесса; 

d) статистика Дарбина-Уотсона.

7. Гетероскедастичность – это 

a) наличие корреляции между зависимой переменной и случайной со-ставляющей уравнения; 

b) наличие корреляции между независимой и зависимой переменными; 

c) наличие корреляции между независимыми переменными; 

d) непостоянство дисперсии случайной составляющей уравнения в разных наблюдениях. 

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 аналитиче-ской функции от времени. 

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

a) логарифмический тренд; 

b) экспоненциальный тренд; 

c) линейный тренд; 

d) логистическую функцию. 

10.Для оценки параметров приведенной формы модели используется 

a) двухшаговый МНК; 

b) МНК; 

c) косвенный МНК; 

d) обобщенный МНК.

Содержание

1. Ситуационная (практическая часть) 3

Ситуационная (практическая) задача № 1 3

Ситуационная (практическая) задача № 2 21

2. Тестовая часть 28

Список использованной литературы 31

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 31 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.