Лабораторна робота №1

ВСТУП

Основним специфічним методом науки, за якого суб’єкт дослідження, для пізнання об’єкта обирає чи створює подібний до нього допоміжний об’єкт — образ чи модель, досліджує його, а отримані нові знання переносить на об’єкт-оригінал виступає моделювання. Завдяки активній ролі суб’єкта сам процес моделювання має творчий, активний характер.

Для аналізу й синтезу систем управління в економіці використовуються різноманітні економіко-математичні методи та моделі. Важливими є умови та особливості їх застосування залежно від обраної мети дослідження, прийнятої системи гіпотез тощо.

У наш час економіко-математичне моделювання вступає в принципово важливий етап свого розвитку, вбудовуючись тим самим у структуру так званого інформаційного суспільства.

Без володіння інформаційними ресурсами не мож­на й думати про розв’язання дедалі різноманітніших проблем, що постають перед світовою та вітчизняною спільнотою. Однак, здебільшого інформація сама по собі мало що дає для аналізу й прогнозування, для прийняття рішень і контролю за їх виконанням. Необхідні надійні способи переопрацювання інформаційних ресурсів в «готовий продукт», тобто в точне знання. Вона може й повинна бути інтелектуальним ядром інформаційних технологій, усього процесу інформатизації суспільства.

«Економетрія» є важливою дисципліною циклу природничонаукових та загальноекономічних знань, яка надає студентам системні знання з економіки, математики та статистики. Вона створює додаткові імпульси й стимули для розвитку економічної науки та її практичного використання.

Лабораторна робота №1

Парна лінійна регресія

Мета роботи: навчитися здійснювати оцінку параметрів лінійної парної регресії, визначити надійну зону базисних даних і на­дійний інтервал прогнозу, одержати оцінки коефіцієнта кореляції, детермінації та коефіцієнта еластичності. Надати статистичні висновки для парної лінійної регресії Y=а₀+a₁X+u.

Використовувані засоби: конспект лекцій, Microsoft Excel, керівництво до даної лабораторної роботи, файл «лр1.xls».

Завдання: Згідно з даними статистичного спостереження, для кожного варіанта окремо, встановити аналітичну залежність між обсягом випущеної продукції (Y) та вартістю виробничих фондів (X). Зокрема:

1) оцінити параметри економетричної моделі трьома способами:

а) за за системою рівнянь - МНК;

б) за вбудованою в Excel функцією ЛИНЕЙН;

в) за методом найменших квадратів у матричній формі;

2) побудувати точковий графік статистичних даних та лінії регресії;

3) здійснити специфікацію економетричної моделі;

4) знайти значення коефіцієнта кореляції та оцінити щільність зв'язку між показником і фактором (за відповідною формулою та використовуючи функцію КОРРЕЛ);

5) обчислити коефіцієнт детермінації та оцінити на скільки побудована модель відповідає (адекватна) фактичним даним (за відповідною формулою та через коефіцієнт кореляції);

6) за критерієм Фішера, з надійністю Р=0,95 оцінити адекватність прийнятої економетричної моделі статистичним даним;

7) якщо модель адекватна статистичним даним, то знайти:

- з надійністю Р = 0,95 надійні зони базисних даних;

- прогноз показника та його надійні інтервали;

8) використовуючи t-статистику, з надійністю Р=0,95 оцінити значущість коефіцієнта кореляції та перевірити значущість оцінок параметрів регресії за допомогою t-критерію;

9) визначити коефіцієнт еластичності та довірчі інтервали для коефіцієнтів рівняння регресії.

10) провести економіко-математичний аналіз (економічну інтерпитацію) отриманої моделі.

Зробити висновки та оформити звіт з лабораторної роботи.

Таблиця ІНДЗ.1. - Варіанти вихідних даних до завдання № 1

№ п/п	Варіант 1	Варіант 2	Варіант 3	Варіант 4	Варіант 5	Варіант 6	Варіант 7	Варіант 8
Х	У	Х	У	Х	Х	Х	У	Х	У	Х	У	Х	У	Х	У
	2,06	10,89	2,17	7,24	2,53		2,06	10,89	2,17	7,24	3,65	16,62	2,16	10,22	2,25	12,50
	2,58	11,92	2,90	8,02	3,54		2,58	11,92	2,90	8,02	3,82	17,63	2,65	10,58	2,98	13,88
	3,14	12,45	3,29	9,28	3,84		3,14	12,45	3,29	9,28	3,76	19,22	3,49	12,01	2,15	15,16
	3,54	13,27	4,13	10,12	3,84		3,54	13,27	4,13	10,12	5,24	19,36	3,16	12,84	2,71	16,06
	4,18	14,12	5,25	11,12	4,22		4,18	14,12	5,25	11,12	5,03	20,52	3,85	13,28	3,70	16,66
	4,78	15,23	4,92	12,19	4,81		4,78	15,23	4,92	12,19	5,52	21,95	4,58	15,13	4,59	17,65
	5,11	16,07	5,79	13,01	6,53		5,11	16,07	5,79	13,01	5,62	22,45	5,33	15,84	4,77	18,46
	5,67	17,40	5,87	14,12	5,82		5,67	17,40	5,87	14,12	6,98	23,58	5,89	17,08	5,34	19,54
	6,02	18,68	6,99	15,21	6,43		6,02	18,68	6,99	15,21	6,91	24,90	6,20	17,99	5,45	20,58
	6,65	19,46	7,04	16,29	7,73		6,65	19,46	7,04	16,29	7,95	25,53	6,39	18,32	6,00	21,77
	7,05	20,52	8,14	17,01	8,19		7,05	20,52	8,14	17,01	7,24	26,11	6,95	19,49	6,25	22,15
	7,52	21,32	8,06	18,03	7,65		7,52	21,32	8,06	18,03	9,27	28,02	7,25	20,59	6,79	23,80
	8,03	22,58	8,57	19,19	9,31		8,03	22,58	8,57	19,19	8,46	28,37	7,80	21,35	8,24	24,79
	8,56	23,73	9,45	20,21	9,26		8,56	23,73	9,45	20,21	10,30	29,46	8,47	23,20	8,51	25,57
	9,03	25,02	9,06	21,22	9,86		9,03	25,02	9,06	21,22	10,72	30,42	9,22	24,21	9,15	27,18
Хпр	9,52		10,30		9,69	Хпр	9,52		10,30		10,05		9,32		9,78

Дата добавления: 2015-07-11