Приложение 1_Эконометрика. Оценочные материалы текущего контроля успеваемости. Методические материалы по проведению процедур оценивания

• Название: Оценочные материалы текущего контроля успеваемости. Методические материалы по проведению процедур оценивания
• Дата: 29.03.2023
• Размер: 4.57 Mb.
• Имя файла: Приложение 1_Эконометрика.doc
• Тип: Документы; #1024553
• страница: 28 из 42

Вариант 23

В таблице представлены данные по трем источникам финансирования аграрного сектора 24 районов Орловской области в 2008 г. (по данным Орловского областного Департамента аграрной политики).

(в рублях)

№ п/п	Районы	Средства Федерального бюджета	Средства областного бюджета	Кредиты
		X1	X2	Y
1	Болховский	3654893	4614092	7890
2	Верховский	22918887	8837266	27319
3	Глазуновский	9798328	6661913	151300
4	Дмитровский	12056843	6250182	12045
5	Должанский	704478409	25547013	48097
6	Залегощенский	32470495	5286063	3400
7	Знаменский	7999957	5229540	0
8	Колпнянский	14559803	5583613	8696
9	Корсаковский	12036677	2351210	13000
10	Краснозоренский	13107929	4148032	42000
11	Кромской	15413019	3905414	205644
12	Ливенский	112567704	28015838	317378
13	Малоархангельский	16916111	3360425	16000
14	Мценский	199847559	27759036	581324
15	Новодеревеньковский	16125153	2661459	3000
16	Новосильский	3575760	985800	0
17	Орловский	71883509	32223701	1454130
18	Покровский	22469778	7849744	500
19	Свердловский	69730395	18562686	116247
20	Сосковский	11153935	6967994	0
21	Троснянский	15712151	5036214	9675
22	Урицкий	14698546	2917100	16800
23	Хотынецкий	12207639	10007704	2000
24	Шаблыкинский	9318512	5328866	1199

Требуется:

1. 
   Провести корреляционный анализ данных с целью определения переменных, наиболее подходящих для дальнейшего регрессионного анализа;
   
2. 
   Осуществить регрессионный анализ выбранных переменных;
   
3. 
   Сравнить качественные характеристики построенных моделей, определить вариант наиболее целесообразной регрессии; на ее основе сделать выводы экономического характера;
   
4. 
   Оценить точность лучшей модели:
   
5. 
   По лучшей модели оценить прогноз результативного признака с вероятностью 90 %, если прогнозное значение фактора (или факторов) увеличится на 30 % от своего среднего;
   
6. 
   Результаты аппроксимации и прогнозирования представить на графике.