Экономическое моделирование
Задача 1
Пусть имеется следующая модель регрессии, характеризующая зависимость x от y:
.
Известно также, что, .
Задание
1. Постройте доверительный интервал для коэффициента регрессии в этой модели:
a. с вероятностью 90%;
b. с вероятностью 99%.
2. Проанализируйте результаты, полученные в п.1, и поясните причины их различий.
Решение.
Формула для расчета доверительного интервала для коэффициента регрессии имеет вид:
где - случайная ошибка параметра линейной регрессии. Оценка значимости коэффициента регрессии проводится путем сопоставления его значения с величиной случайной ошибки.
где F – F-критерий Фишера и определяется из соотношения:
Тогда
При и числа степеней свободы табличное значение .
Сравнив его с расчетными значениями, получаем, что , из чего следует, что гипотезу о несущественности параметра b с вероятностью 90% (p = 1 – α) следует отклонить
Для коэффициента регрессии в примере 90 %-ые границы составят:
-7 + 1,7143 · (-2,86) ≤ b ≤ -7 - 1,7143 · (-2,86)
-11,9 ≤ b ≤ -2,04
При и числа степеней свободы табличное значение .
Сравнив его с расчетными значениями, получаем, что , из чего следует, что гипотезу о несущественности параметра b с вероятностью 99% (p = 1 – α) следует принять и признается статистическая незначимость параметра b.
Для коэффициента регрессии в примере 99 %-ые границы составят:
-7 + 2,8784 · (-2,86) ≤ b ≤ -7 – 2,8784 · (-2,86)
-15,23 ≤ b ≤ 1,232
Получили, что доверительный интервал для коэффициента корреляции с вероятностью 90% значительно меньше доверительного интервала с вероятностью 99%. Это объясняется тем, что при увеличении интервала вероятность попадания в него оцениваемого параметра растет и наоборот, с уменьшением интервала – вероятность снижается.
№ | Производительность труда рабочих, тыс.руб., y | ||||
фактическая, y | расчетная, | ||||
1 | 12 | 10 | 0,167 | 4 | 0,16 |
2 | 8 | 10 | 0,250 | 4 | 12,96 |
3 | 13 | 13 | 0,000 | 0 | 1,96 |
4 | 15 | 14 | 0,067 | 1 | 11,56 |
5 | 16 | 15 | 0,063 | 1 | 19,36 |
6 | 11 | 12 | 0,091 | 1 | 0,36 |
7 | 12 | 13 | 0,083 | 1 | 0,16 |
8 | 9 | 10 | 0,111 | 1 | 6,76 |
9 | 11 | 10 | 0,091 | 1 | 0,36 |
10 | 9 | 9 | 0 | 0 | 6,76 |
Итого: | - | - | 0,922 | 14 | 60,40 |
Ср. значение | 11,6 | - | - | - | - |
Задача 2
Зависимость среднемесячной производительности труда от возраста рабочих характеризуется моделью . Ее использование привело к результатам, представленным в таблице:
№ | Производительность труда рабочих, тыс.руб., y | |
фактическая | расчетная | |
1 | 12 | 10 |
2 | 8 | 10 |
3 | 13 | 13 |
4 | 15 | 14 |
5 | 16 | 15 |
6 | 11 | 12 |
7 | 12 | 13 |
8 | 9 | 10 |
9 | 11 | 10 |
10 | 9 | 9 |
Задание
Оцените качество модели, определив ошибку аппроксимации, индекс корреляции и F-критерий Фишера.
Решение
Значение средней ошибки аппроксимации находится по формуле:
Рассчитанное значение средней ошибки аппроксимации говорит о предельном качестве модели, поскольку близко подходит к критическому пределу в 10%.
Индекс корреляции (для нелинейной регрессии):
Найденное значение индекса корреляции говорит о наличии близкой зависимости среднемесячной производительности труда от возраста рабочих.
F-критерий Фишера:
.
При уровне значимости α = 0,05, k1 = 1 (m) и k2 = 10 (n-m-1=10-1-1) степенях свободы табличное значение F-критерия Фишера .
=26,5 > =5,12, значит, H0 – гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик откланяется и признается их статистическая значимость и надёжность. Вывод: показатели рассчитанных коэффициентов позволяют предложить отобразить зависимость среднемесячной производительности труда от возраста рабочих выбором более точной модели путем введения дополнительных переменных, либо изменением уравнения регрессии.
Задача 3
регрессия аппроксимация корреляция спрос
Зависимость спроса на товар K от его цены характеризуется по 20 наблюдениям уравнением: . Доля остаточной дисперсии в общей составила 18%.
Задание
1. Запишите данное уравнение в виде степенной функции.
2. Оцените эластичность спроса на товар в зависимости от его цены.
3. Определите индекс корреляции.
4. Оцените значимость уравнения регрессии через F-критерий Фишера. Сделайте выводы.
Решение.
1. Уравнение в виде степенной функции:
2. Эластичность степенной функции:
Фактором снижения спроса выступает его цена: с ростом цены на 1%, спрос снижается на 0,35%.
3. Индекс корреляции (для нелинейной регрессии):
Поскольку доля остаточной дисперсии в общей составила 18%, поэтому уравнение регрессии объясняется 82% дисперсии результативного признака, т. е. коэффициент детерминации равен R2 = 0,82.
Индекс корреляции находится: Величина индекса корреляции достаточно близка к 1 и означает наличие достаточно тесной связи объема спроса от размера цены.
F –тест состоит в проверке гипотезы H0 о статистической незначимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Для этого сравнивается фактическое и критическое значение F-критерия Фишера. При уровне значимости α = 0,05, k1 = 1 (m) и k2 = 20 (n-m-1=20-1-1) степенях свободы табличное значение F-критерия Фишера :
.
> ,
то H0 – гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик откланяется и признается их статистическая значимость и надёжность.
Вывод: уравнение регрессии характеризует достаточно тесную зависимость спроса на товар K от его цены. Причем, наблюдается обратная зависимость: с увеличением цены, спрос падает.
Задача 4
Изучение влияния стоимости основных и оборотных средств на величину валового дохода торговых предприятий. Для этого по 12 торговым предприятиям были получены данные, приведенные в таблице:
Номер предприятия | Валовой доход за год, млн.руб. | Среднегодовая стоимость, млн.руб. | |
основных фондов | оборотных средств | ||
1 | 203 | 118 | 105 |
2 | 63 | 28 | 56 |
3 | 45 | 17 | 54 |
4 | 113 | 50 | 63 |
5 | 121 | 56 | 28 |
6 | 88 | 102 | 50 |
7 | 110 | 116 | 54 |
8 | 56 | 124 | 42 |
9 | 80 | 114 | 36 |
10 | 237 | 154 | 106 |
11 | 160 | 115 | 88 |
12 | 75 | 98 | 46 |
Подобные работы: