Задача 1. . «Моделирование социально-экономических показателей субъектов»
Построить эконометрическую модель социально-экономического показателя для всех Субъектов Российской Федерации (исключив города федерального значения).
Требуется исследовать зависимость результирующего признака Y, соответствующего варианту задания, от факторных переменных Х1, Х2 и Х3:
| Вариант | Обозначение, наименование, единица измерения показателя | ||
| 1 | Y1 | Потребительские расходы в среднем на душу населения (в месяц), руб | |
| 2 | Y2 | Доля потребительских расходов домашних хозяйств, использованных на покупку алкогольных напитков, % | |
| 3 | Y3 | Доля денежных доходов населения, использованных на приобретение недвижимости, % | |
| 4 | Y4 | Доля потребительских расходов домашних хозяйств, использованных на оплату услуг, % | |
| 5 | Y5 | Прирост финансовых активов (от общего объема денежных доходов), % | |
| 6 | Y6 | Число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения (на конец года), штук | |
| 7 | Y7 | Потребление хлебных продуктов на душу населения (в год), кг | |
| 8 | Y8 | Потребление молока и молочных продуктов на душу населения (в год), кг | |
| 9 | Y9 | Потребление овощей и продовольственных бахчевых культур на душу населения (в год), кг | |
| 10 | Y10 | Потребление сахара на душу населения (в год), кг | |
| Все варианты | Х1 | Среднедушевые денежные доходы (в месяц), руб | |
| Х2 | Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб
| ||
| Х3 | Индекс потребительских цен (декабрь к декабрю предыдущего года), % | ||
Источник: данные Федеральной службы государственной статистики. – Регионы России. Cоциально-экономические показатели – 2018г.
Порядок выполнения работы
1. На основе корреляционного анализа:
а) проанализировать тесноту связи результирующего признака Y с каждым из факторов Х; оценить значимость коэффициентов корреляции
б) выбрать наиболее информативный фактор;
в) проанализировать связи между факторами на наличие мультиколлинеарности.
2. Построить модель парной регрессии с наиболее информативным фактором. Для нее:
а) оценить влияние факторной переменной на Y по коэффициенту регрессии;
б) исследовать качество модели (принять уровень значимости α=5%) и сделать выводы;
в) с доверительной вероятностью γ=80% осуществить прогнозирование среднего значения показателя y (приняв прогнозное значение фактора равным 90% от его максимального значения);
г) представить на графике исходные данные, результаты моделирования и прогнозирования.
3. Построить двухфакторную модель, включив в нее наиболее подходящие факторы на основе корреляционного анализа (объяснить выбор переменных):
а) дать экономическую интерпретацию ее коэффициентов;
|
|
|
б) оценить качество построенной модели.
4. Оценить параметры линейной модели с полным перечнем факторов. Для нее:
а) Оценить влияние факторных переменных на Y по коэффициентам регрессии.
б) Оценить качество трехфакторной модели.
5. Провести сравнительный анализ всех построенных моделей для выявления лучшей модели среди трех построенных. Улучшилось ли качество множественных модели по сравнению с парной?
6. Для лучшей многофакторной модели: вычислить коэффициенты эластичности, бета- и дельта- коэффициенты, сделать выводы, выполнить точечный прогноз Y для заданных прогнозных значений Х*.
Замечание.
В качестве прогнозных значений факторных переменных задать следующие величины:
- 80% от ее максимального значения;
- минимальное значение, увеличено в 2 раза;
- 170% от среднего значения.
Дата добавления: 2021-03-18; просмотров: 217; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!