850

Уважаемый студент, эта работа готова.

Она выполнена с соблюдением всех правил и оценена на положительную оценку.

 

2021 год

Вариант 4

Задача 1.

Имеются данные, характеризующие консолидированный бюджет РФ  (млн. руб.)

Периоды

Общая сумма налоговой недоимки,   тыс. руб.

Х

Дефицит, млн. руб.

У

 

1

142,3

29,9

2

205,2

36,0

3

267,2

41,2

4

330,9

60,7

5

393,5

70,2

6

462,7

75,0

7

525,8

82,0

8

594,2

90,6

9

661,8

95,9

10

806,2

118,4

11

44,8

9,8

12

82,9

9,0

13

144,8

24,5


Применяя корреляционно-регрессионный анализ, выявите взаимосвязь между общей  суммой  недоимки и дефицитом консолидированного бюджета. Постройте регрессионное  уравнение, оцените его с помощью F-критерия и значимость его параметров с помощью t-критерия.Сделайте выводы.

 

Задача 2.

На основе исходных  данных по регионам   Приволжского федерального округа , где:

Y - среднедушевой денежный доход населения (в месяц, руб.) ;

размер прожиточного минимума ( в среднем на душу населения в месяц, руб.);

уровень общей безработицы( в процентах от экономически активного населения);

доля приватизированного жилья, ( в процентах от общего числа квартир, подлежащих приватизации);

 уровень развития инфраструктуры( выпуск специалистов высшими учебными заведениями на 10 000 населения).

Регионы

       

Y

Кировская обл.

485

13,1

35

16,7

598

Нижегородская обл.

366

9,1

41

40

655

Оренбургская обл.

378

13,4

38

20,8

643

Пермская обл.

422

13,0

37

25,8

1001

Пензенская обл.

438

18,1

48

23,9

453

Республика Башкортостан

371

13,4

30

27,4

656

Республика Марий Эл

431

13,1

40

34,1

421

Республика Мордовия

396

14,5

28

42,0

505

Республика Татарстан

344

10,9

54

33,8

748

Республика Чувашская

387

13,9

29

32,8

428

Республика  Удмуртия

450

13,1

35

31,9

641

Самарская обл.

439

8,6

40

35,3

1164

Саратовская обл.

411

16,1

45

35,0

646

Ульяновская обл.

304

11,1

33

30,1

617


Задание

  1. Постройте линейное уравнение  множественной  регрессии  и поясните экономический смысл его параметров.
  2. Сделайте вывод о силе связи результата и факторов.

3.Определите парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделайте выводы

  1. Дайте оценку полученного уравнения на основе коэффициента детерминации и общего F-критерия Фишера.

 

Задача 3

Имеются  данные  по  численности населения ряда стран мира , млн. чел.

период

Год

Россия

Германия

Франция

Бразилия

1

1990

148,3

79,4

56,7

145

2

1991

148,3

80,3

57,0

153

3

1992

148,3

80,8

57,6

156

4

1993

148,4

81,2

57,7

152

5

1994

148,3

81,4

57,9

154

6

1995

148,3

81,7

58,1

156

7

1996

147,5

81,9

58,4

158

8

1997

147,1

82,1

58,6

160

9

1998

147,5

82,0

58,4

162

10

1999

146,9

82,1

58,6

165

11

2000

146,3

82,2

58,9

168

12

2001

145,6

82,4

59,2

172

13

2002

145,0

82,5

59,5

175

14

2003

144,2

82,5

59,8

177

15

2004

143,5

82,5

60,2

182

16

2005

142,8

82,5

61,2

183

17

2006

142,2

82,4

61,4

186

18

2007

142,8

82,3

62,0

188

19

2009

142,8

81,9

62,6

191

20

2010

142,9

81,8

63,0

193

21

2011

143,0

81,8

63,3

192

22

2012

143,3

81,9

63,6

193

23

2013

143,7

82,0

63,7

201

 

Задание

  1. По каждому ряду постройте график динамики.
  2. Проведите расчёт параметров трендов разной формы.
  3. Оцените качество каждого тренда через среднюю ошибку аппроксимации и выберите лучшую форму тренда.
  4. Примените тест ранговой корреляции Спирмена для  оценки  гетероскедастичности выбранных  моделей.
  5. Сделайте выводы.

 

Фрагмент готовой работы:

2.Проведём  расчёт параметров трендов разной  формы.

Изучим тренды:линейный, экспоненциальный, логарифмический .

В трендах будет учитываться не год, а период, например,

1990г.- это 1-ый период, т.е. х=1,   1991г.- это 2-ой  период, т.е. х=2, и т.д.

Используем MS - Excel для построения различных форм тренда. На диаграмме дополнительно будем указывать параметры уравнения  тренда и коэффициент детерминации .

Коэффициент детерминации  используется для проверки существенности уравнения линейной регрессии в целом. Коэффициент принимает значения из интервала [0; 1 ] . Чем ближе значение к 1 тем ближе модель к эмпирическим наблюдениям.

Затем для каждой страны в отдельности  выберем наилучший вид тренда на основании графического изображения и значения коэффициента детерминации.

Составим сравнительную таблицу (табл.1.)

Анализируя  различные формы тренда для  каждой  страны,  приходим к выводу, что для разных  форм  трендов  во всех странах  коэффициенты детерминации высокие , и мало отличаются  между собой .

Поэтому  для каждой страны  оценку качества с помощью  средней ошибки аппроксимации  будем проводить для линейных  трендов.

 

Перед оплатой можно запросить у нас скриншот работы или отчет об уникальности. Для этого свяжитесь с нами по указанным контактам.

Для заказа другой работы, пожалуйста, заполните форму заказа.