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.

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.

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.

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.

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.