эк. задание по эконометрии 17 вариант. Финансовый университет Департамент математики И. В. Орлова Задания для контрольной работы по дисциплине Эконометрические исследования Москва 2022

• Название: Финансовый университет Департамент математики И. В. Орлова Задания для контрольной работы по дисциплине Эконометрические исследования Москва 2022
• Дата: 22.10.2022
• Размер: 220.96 Kb.
• Имя файла: задание по эконометрии 17 вариант.docx
• Тип: Контрольная работа; #749036
• страница: 16 из 16

ВАРИАНТ 30

Ставится задача исследовать, как влияет заявленная потребность в работниках (в тыс. чел.) (EMPLDEC_Q) на количество безработных в среднем за период в млн. чел (UNEMPL_Q) в России. Данные с сайта http://sophist.hse.ru

T	Количество безработных	Заявленная потребность в работниках
2009 I	6,6	873
II	6,6	1116
III	6,1	1137
IV	6	937
2010 I	6,4	849
II	5,7	1210
III	5,1	1261
IV	5	1119
2011 I	5,5	1086
II	5	1474
III	4,7	1498
IV	4,6	1309
2012 I	4,7	1321
II	4,2	1720
III	3,9	1669
IV	3,9	1436
2013 I	4,3	1501
II	4,1	1975
III	4	1814
IV	4,1	1565
2014 I	4,2	1477
II	3,8	2032
III	3,7	2145
IV	3,9	1773
2015 I	4,3	1275
II	4,3	1303
III	4,1	1348
IV	4,3	1244
2016 I	4,5	1130
II	4,4	1314
III	4,1	1415
IV	4,1	1306
2017 I	4,2	1238
II	4	1517
III	3,8	1656
IV	3,9	1537
2018 I	3,9	1406
II	3,7	1604
III	3,5	1742
IV	3,6	1623
2019 I	3,6	1495
II	3,5	1652
III	3,3	1747
IV	3,5	1612
2020 I	3,5	1484
II	4,3	1412
III	4,7	1659
IV	4,6	1761

Используемая литература

1. 
   Бабешко Л. О. Эконометрика и эконометрическое моделирование в Excel и R / Л. О. Бабешко, И. В. Орлова. – Москва : Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М», 2021. – 296 с. – (Высшее образование: Магистратура (Финуниверситет)). – ISBN 9785160160597. – DOI 10.12737/1079837.
   
2. 
   Бабешко Л. О. Эконометрика и эконометрическое моделирование: учебник [Текст] / Л.О. Бабешко, М.Г. Бич, И.В. Орлова. — М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2017. — 400 с.
   
3. 
   Бабешко Л. О., Орлова И. В. Инструментарий современного эконометрического моделирования: Монография. − М.: Центркаталог; 2020. –336 с. – (Научный фонд).
   
4. 
   Бакушева Г.В. Сборник заданий для самостоятельной работы студентов. Часть 1. Линейная регрессионная модель: качество спецификации, предпосылки теоремы Гаусса-Маркова, адекватность модели. [Текст]/ Г.В. Бакушева. — М.: Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, 2019. — 38 с.
   
5. 
   Доугерти К. Введение в эконометрику[Текст]/ К. Доугерти; под ред. О.О. Замкова; пер. с англ. Е.Н. Лукаша, О.Ю. Шибалкина, О.О. Замкова. — М.: ИНФРА- М, 2010. — 465 с.
   
6. 
   Куфель Т. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ Gretl. [Текст] – M.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 200], [Орлова И. В. Учебное пособие «Эконометрика в Gretl (часть 1)». – М.: Финансовый университет, Департамент анализа данных, принятия решений и финансовых технологий, 2019 – 88 с
   
7. 
   Михалева М. Ю. Математическое моделирование и количественные методы исследований в менеджменте : Учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 38.04.02 "Менеджмент" (квалификация (степень) "магистр") / М. Ю. Михалева, И. В. Орлова. – Москва : Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М», 2018. – 296 с. – (Высшее образование: Магистратура). – ISBN 9785955806075. – DOI 10.12737
   
8. 
   Орлова, И. В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование : учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности "Статистика" и другим экономическим специальностям / И. В. Орлова. – 3-е издание, переработанное и дополненное. – Москва : Издательский дом "Вузовский учебник", 2012. – 396 с. – (Вузовский учебник). – ISBN 9785955802084
   
9. 
   Основы математического моделирования социально-экономических процессов. Практикум / М. Г. Бич, И. В. Орлова, Г. В. Росс [и др.]. – МОСКВА : Компания КноРус, 2019. – 292 с. – ISBN 9785406070345
   
10. 
    www.statdata.ru - Сайт о странах, городах, статистике населения и пр. http://www.statdata.ru/russia
    
11. 
    Федеральная служба государственной статистики. Регионы России. Социально-экономические показатели - 2019 г. https://rosstat.gov.ru/bgd/regl/b19_14p/Main.htm
    

Приложение. Таблица Дарбина-Уотсона для уровня значимости

n	1		2		3		4		5
6	0,610	1,400
7	0,700	1,356	0,467	1,896
8	0,763	1,332	0,359	1,777	0,368	2,287
9	0,824	1,320	0,629	1,699	0,435	2,128	0,296	2,388
10	0,879	1,320	0,697	1,641	0,525	2,016	0,376	2,414	0,243	2,822
11	0,927	1,324	0,658	1,604	0,595	1,928	0,444	2,283	0,316	2,645
12	0,971	1,331	0,812	1,579	0,658	1,864	0,512	2,177	0,379	2,506
13	1,010	1,340	0,861	1,562	0,715	1,816	0,574	2,094	0,445	2,390
14	1,045	1,330	0,905	1,551	0,767	1,779	0,632	2,030	0,505	2,296
15	1,077	1,361	0,946	1,543	0,814	1,750	0,685	1,977	0,562	2,220
16	1,106	1,371	0,982	1,539	0,857	1,728	0,734	1,935	0,615	2,157
17	1,133	1,381	1,015	1,536	0,897	1,710	0,779	1,900	0,664	2,104
18	1,158	1,391	1,046	1,535	0,933	1,696	0,820	1,872	0,710	2,060
19	1,180	1,401	1,074	1,536	0,967	1,685	0,859	1,848	0,752	2,023
20	1,201	1,411	1,100	1,537	0,998	1,676	0,894	1,828	0,792	1,991
21	1,221	1,420	1,125	1,538	1,026	1,669	0,927	1,812	0,829	1,964
22	1,239	1,429	1,147	1,541	1,053	1,664	0,958	1,797	0,863	1,940
23	1,257	1,437	1,168	1,543	1,078	1,660	0,986	1,785	0,895	1,920
24	1,273	1,446	1,188	1,546	1,101	1,656	1,013	1,775	0,925	1,902
25	1,288	1,454	1,206	1,550	1,123	1,654	1,038	1,767	0,953	1,886
26	1,302	1,461	1,224	1,553	1,143	1,652	1,062	1,759	0,979	1,873
27	1,316	1,469	1,240	1,556	1,162	1,651	1,084	1,753	1,004	1,861
28	1,328	1,476	1,255	1,560	1,181	1,650	1,104	1,747	1,028	1,850
29	1,341	1,483	1,270	1,563	1,198	1,650	1,124	1,743	1,050	1,841
30	1,352	1,489	1,284	1,567	1,214	1,650	1,143	1,739	1,071	1,833
31	1,363	1,496	1,297	1,570	1,229	1,650	1,160	1,735	1,090	1,825
32	1,373	1,502	1,309	1,574	1,244	1,650	1,177	1,732	1,109	1,819
33	1,383	1,508	1,321	1,577	1,258	1,651	1,193	1,730	1,127	1,813
34	1,393	1,514	1,333	1,580	1,271	1,652	1,208	1,728	1,144	1,808
35	1,402	1,519	1,343	1,584	1,283	1,653	1,222	1,726	1,160	1,803
36	1,411	1,525	1,354	1,587	1,295	1,654	1,236	1,724	1,175	1,799
37	1,419	1,530	1,364	1,590	1,307	1,655	1,249	1,723	1,190	1,795
38	1,427	1,535	1,373	1,594	1,318	1,656	1,261	1,722	1,204	1,792
39	1,435	1,540	1,382	1,587	1,328	1,658	1,273	1,722	1,218	1,789
40	1,442	1,544	1,391	1,600	1,338	1,659	1,285	1,721	1,230	1,786

n — объем выборки,

K — число объясняющих переменных в уравнении регрессии.