Контрольная работа: по Эконометрике 2

Fтабл = 4,40 (для a = 0,05; k1 = m = 1; k2 = n - m - 1 = 40 - 1 - 1 = 38).

Т.к. F > Fтабл, то с вероятностью 95% данное уравнение регрессии значимо

Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации:

В среднем расчетные значения y* отличаются от фактических значений y на 45,8 %.

Сравним модели:

R	F	Eотн
модель 1	0,16	7,38	36,9%
модель 2	0,71	95,31	27,9%
модель 3	0,02	0,83	45,8%

- лучшая модель – модель2

Задание 5. Осуществите прогнозирование для лучшей модели среднего значения показателя У при уровне значимости а = 0.1, если прогнозное значение фактора Х составит 80% от его максимального значения. Представьте графически: фактические и модельные значения, точки прогноза.

Пусть прогнозное значение Х составляет 80% относительно максимального значения (Х_{m ах} ):

Х_пр = Х_max * 80% / 100% = 169.5 * 0,8 = 135.6

У_пр = -13,11 + 1,54 * 135,6 = 196,07

Границы доверительного интервала прогноза:

tа = 1,68 (для a = 0,10; k = n - m - 1 = 40 - 1 - 1 = 38).

Интервальный прогноз:

Верхняя граница прогноза Ув = Упр + U = 196,07 + 50,543 = 246,613

145,527 < Упр < 246,613

6. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), постройте модель формирования цены квартиры за счет значимых факторов. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.

Построим модель зависимости стоимости кватриры от всех факторов.

Используя функцию "Регрессия" в арсенале M.Excel, рассчитаем характеристики модели автоматически:

см. ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Модель имеет вид:

У = 12,606 + (- 34,44) * Х1 + 1,5087 * Х3 + (- 0,506) * Х5

R² = 0,829, F = 57,99

Fтабл = 3,20 (для a = 0,05; k1 = m = 3; k2 = n - m - 1 = 40 - 3 - 1 = 36)

Т.к. F > Fтабл, то с вероятностью 95% данное уравнение регрессии значимо.