5 вариант по МЕТОДАМ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ЭКОНОМИКЕ
Задание 1. Построение линейного уравнения парной регрессии.
В табл. 1 приведены данные по машиностроительным предприятиям региона за отчетный год: среднегодовая полная стоимость основных производственных фондов и годовая реализованная продукция. В табл. 2 приведены данные по машиностроительным предприятиям региона за отчетный год: среднегодовая полная стоимость основных производственных фондов и фондоотдача.
По данным табл. 1 или 2 (в зависимости от варианта) построить линейное уравнение регрессии. Для полученного уравнения выполнить проверку автокорреляциии, гетероскедастичности и статистической значимости, а также оценку качества.
Основные фонды, млн. руб. |
Фондоотдача |
226 |
7,76 |
252 |
5,13 |
310 |
4,18 |
353 |
3,01 |
411 |
3,7 |
458 |
2,47 |
511 |
1,59 |
556 |
2,93 |
618 |
2,78 |
655 |
2,33 |
713 |
1,5 |
755 |
2,41 |
814 |
2,2 |
920 |
2,62 |
946 |
1,9 |
982 |
2,01 |
1030 |
1,97 |
1056 |
1,55 |
1118 |
1,67 |
1162 |
1,33 |
1190 |
1,82 |
1255 |
1,89 |
1298 |
1,57 |
1364 |
1,5 |
1433 |
1,35 |
1496 |
1,27 |
1510 |
1,27 |
1554 |
1,3 |
1598 |
1,3 |
1683 |
1,34 |
Задание 2. Построение линеаризованного уравнения парной регрессии.
В табл. 3, 4 приведены данные по продажам товара за отчетный период при различных ценах на товар. По данным табл. 3 или 4 (в зависимости от варианта) построить уравнение регрессии вида:
Для полученного уравнения выполнить проверку автокорреляциии, гетероскедастичности и статистической значимости, а также оценку качества.
Цена товара, тыс. руб. |
Товарооборот, млн. руб. |
4000 |
100 |
4200 |
100,8 |
4500 |
99 |
4800 |
91,2 |
5000 |
75 |
5500 |
88 |
5600 |
84 |
5700 |
79,8 |
5800 |
98,6 |
6200 |
93 |
6400 |
89,6 |
6700 |
87,1 |
6800 |
68 |
6900 |
55,2 |
7000 |
49 |
Задание 3. Построение линейного уравнения множественной регрессии.
В табл. 5 - 8 приведены данные за отчетный период по машиностроительным предприятиям региона: среднегодовая полная стоимость основных фондов, среднегодовая численность персонала и производительности труда (в виде годовой реализованной продукции, приходящейся на одного работника).
По данным одной из табл. 5 - 8 (в зависимости от варианта) построить линейное уравнение регрессии. Для полученного уравнения выполнить проверку мультиколлинеарности, автокорреляциии, гетероскедастичности и статистической значимости, а также оценку качества.
основные фонды, млн.руб. |
численность персонала, чел. |
производительность труда, тыс.руб./чел. |
231 |
910 |
966 |
254 |
963 |
1018 |
289 |
890 |
1126 |
330 |
950 |
862 |
378 |
1085 |
1313 |
440 |
864 |
920 |
492 |
1230 |
2085 |
567 |
862 |
2023 |
640 |
754 |
2622 |
719 |
782 |
2202 |
780 |
832 |
1151 |
826 |
986 |
2326 |
857 |
653 |
3413 |
910 |
745 |
4408 |
945 |
844 |
2628 |
981 |
646 |
3370 |
1010 |
545 |
4212 |
1030 |
576 |
3417 |
1116 |
686 |
3567 |
1160 |
693 |
2779 |
1204 |
720 |
4175 |
1245 |
784 |
4335 |
1289 |
812 |
3486 |
1357 |
887 |
3276 |
1440 |
916 |
3021 |
1491 |
928 |
2939 |
1530 |
847 |
3016 |
1560 |
852 |
3559 |
1612 |
790 |
4378 |
1677 |
846 |
3400 |
Задание 4. Построение линейной регрессионной модели ряда динамики.
В табл. 9 приведены данные за отчетный период о месячной прибыли от реализации продукции.
По данным табл. 9 за первые 30 месяцев построить линейное регрессионное уравнение тренда. Для полученного уравнения выполнить проверку автокорреляциии, гетероскедастичности и статистической значимости, а также оценку качества.
С помощью построенного уравнения тренда вычислить прогнозные значения прибыли за 31-й и 32-й месяцы. Вычислить среднюю относительную погрешность прогноза.
месяц |
прибыль от реализации продукции, тыс.руб. |
1 |
311 |
2 |
344,4 |
3 |
314,3 |
4 |
330,3 |
5 |
354,5 |
6 |
336,3 |
7 |
350,4 |
8 |
371,7 |
9 |
319 |
10 |
335,3 |
11 |
332,3 |
12 |
354,2 |
13 |
362,7 |
14 |
388,6 |
15 |
376,4 |
16 |
365,1 |
17 |
351,3 |
18 |
374,3 |
19 |
330,3 |
20 |
365,3 |
21 |
381,5 |
22 |
383,3 |
23 |
363,7 |
24 |
355,9 |
25 |
339,8 |
26 |
364,7 |
27 |
383,4 |
28 |
390,2 |
29 |
380,1 |
30 |
376,1 |
31 |
371,6 |
32 |
376,8 |
Задание 5. Построение линейной авторегрессионной модели ряда динамики.
По данным табл. 9 за первые 30 месяцев построить линейное авторегрессионное уравнение тренда. Для полученного уравнения выполнить проверку автокорреляциии, гетероскедастичности и статистической значимости, а также оценку качества.
С помощью построенного уравнения тренда вычислить прогнозные значения прибыли за 31-й и 32-й месяцы. Вычислить среднюю относительную погрешность прогноза.
Преимущества
✔ 19 лет на рынке ✔
✔ Средний балл 4,8 ✔
✔ Все типы заданий ✔
✔ Лучшие исполнители ✔
✔ Демократичные цены ✔
✔ Заключение договора ✔
✔ Бесплатные доработки ✔
ЗАКАЗАТЬ РАБОТУОтзывы
Ангелина БахтияроваЗаказывала работу на Вашем сайте. В задание нужно было решить кейс-задание и обычные задачи по праву. Всего 9 заданий было. Все ответы были расписаны подробно, даже ссылки на статьи закона были. Задачи приняли с первого раза. Быстро сделали, всего за 2 дня. Спасибо за работу! Буду к Вам обращаться! Надеюсь следующие заказы будут так же быстро и качественно выполняться!'
Способы оплаты: