ЕН.Ф.4 Эконометрика. Лекции 17 (час.) практические занятия 17 час семинарские занятия час лабораторные работы час

• Название: Лекции 17 (час.) практические занятия 17 час семинарские занятия час лабораторные работы час
• Дата: 14.06.2022
• Размер: 1.23 Mb.
• Имя файла: ЕН.Ф.4 Эконометрика.docx
• Тип: Лекции; #591629
• страница: 9 из 17

Тема 2. Динамические эконометрические модели

Задача 4. Изучается зависимость объема продаж бензина (y_t) от динамики потребительских цен (x_t). Полученные за последние 6 кварталов данные представлены в таблице. Постройте модель зависимости объема продаж бензина от индекса потребительских цен с включением фактора времени. Дайте интерпретацию параметров полученной модели.

Показатель	1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	5 кв.	6 кв.
Индекс потребительских цен, % к кварталу 1	100	104	112	117	121	126
Средний за день объем продаж бензина в течение квартала, тыс. л.	89	83	80	77	75	72

 Заполните расчетную таблицу.


Запишите уравнение регрессии:
Оцените параметры уравнения:
Получено уравнение регрессии:
 Вывод:

Задача 5. Смоделируйте сезонные колебания потребления электроэнергии за 3 года по следующим данным (кВтч)

	Январь	Февраль	Март	Апрель	Май	Июнь	Июль	Август	Сентябрь	Октябрь	Ноябрь	Декабрь
2008	232	221	198	186	186	180	246	256	212	201	206	208
2009	245	219	186	184	187	182	234	254	219	206	199	198
2010	236	216	192	182	180	184	249	263	231	211	216	216

 Введите фиктивные переменные в модель:

Заполните расчетную таблицу исходных данных:

Год	Время года

Постройте уравнение множественной линейной регрессии относительно осени. Уравнение имеет вид:

Используется инструмент анализа данных Регрессия:

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множеств. R	0.978
R-квадрат	0.957
Нормированный R-квадрат	0.932
Стандартная ошибка	12.932
Наблюдения	12
Дисперсионный анализ
	df	SS		MS		F		Значимость F
Регрессия	4	26254.25		6563.56		39.25		7E-05
Остаток	7	1170.667		167.238
Итого	11	27424.92
	Коэффициенты	Стандартная ошибка		t-статистика		P-Значение		Нижние 95%		Верхние 95%
Y-пересечение	623	11.8053		52.7447		2E-10		594.752		650.581
t	5.5	4.572173		1.20293		0.268		-5.3115		16.311
зима	30	10.55898		2.84118		0.025		5.03198		54.968
весна	-73	10.55898		-6.9451		2E-04		-98.301		-48.365
лето	49	10.55898		4.6406		0.002		24.032		73.968

Получено уравнение регрессии:
 Вывод:

Запишите уравнения регрессии для 4 времен года:

1.

2.

3.
4.

В последней колонке таблицы по построенному уравнению регрессии вычислите расчетные значения. Покажите сезонные колебания на графике.