Эконометрика ФУпПРФ 2014 Гусарова (Смоленск) — контрольная работа

Тематика теоретической части контрольной работы в соответствии с вариантами заданий

 Контрольная работа № 1 

1. Эконометрика, её задача и метод. Два принципа спецификации. Типы уравнений: поведенческие уравнения и тождества (на примере макромодели).
2. Типы переменных в экономических моделях. Структурная и приведённая форма модели (на примере макромодели).
3. Схема построения эконометрических моделей (на примере эконометрической модели Оукена экономики России).
4. Ковариация, Cov(x,y), и коэффициент корреляции, Cor(x,y), пары случайных переменных (x,y). Выборочные значения (оценки) ковариации и коэффициента корреляции и их вычисление в Excel. Частная ковариация и коэффициент корреляции.
5. Линейная модель парной регрессии. Порядок её оценивания методом наименьших квадратов. Спецификация модели парной регрессии.
6. Проблема мультиколлинеарности: симптомы, последствия и методика устранения.
7. Нелинейная парная регрессия и способы линеаризации. Оценка параметров нелинейной регрессии.
8. Линейная модель множественной регрессии. Порядок её оценивания методом наименьших квадратов в Excel. Смысл выходной статистической информации функции ЛИНЕЙН.
9. Понятие статистической процедуры оценивания параметров эконометрической модели. Линейные статистические процедуры. Требования к наилучшей статистической процедуре: несмещённость и минимальные дисперсии оценок параметров.
10. Понятие статистической гипотезы. Процедура проверки статистической гипотезы.
11. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК (формулировка теоремы Гаусса-Маркова).
12. Тест Голдфелда-Квандта гомоскедастичности случайного возмущения в линейной модели множественной регрессии.
13. Тест Дарбина-Уотсона отсутствия автокорреляции случайного остатка в линейной модели множественной регрессии.
14. Показатели качества регрессии: коэффициент детерминации как мерило качества спецификации эконометрической модели (на примере модели Оукена). Связь коэффициента детерминации с коэффициентом корреляции экзогенной и эндогенной переменных модели (на примере модели Оукена). Показатели качества регрессии: F-тест.
15. Процедура точечного прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной.
16. Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной и проверка адекватности оценённой модели.
17. Точность прогноза функции регрессии. Точность оптимального прогноза для нормально распределённого случайного вектора.
18. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные).
19. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичным остатком. Оценивание параметров модели взвешенным методом наименьших квадратов. Ковариационная матрица оценок коэффициентов линейной модели.
20. Линейные регрессионные модели с автокоррелированным остатком. Оценивание модели обобщённым методом наименьших квадратов.

Контрольная работа № 2

1. Случайная переменная (дискретная и непрерывная) и закон её распределения. Ожидаемое значение случайной переменной, её дисперсия и среднее квадратичное отклонение.
2. Нормальный закон распределенияслучайной переменной. Выборочные значения основных количественных характеристик случайной переменной и их вычисление в Excel.
3. Случайный вектор и его основные количественные характеристики.
4. Условный закон распределения случайной переменной. Условное математическое ожидание (функция регрессии). Свойства операции условного ожидаемого значенияслучайной переменной. Функция регрессии нормально распределённого случайного вектора.
5. Характеристики временных рядов. Модели стационарных временных рядов и их идентификация.
6. Модели нестационарных временных рядов с трендом и сезонной составляющей и их идентификация. Модели нестационарных временных рядов: броуновское движение и экономическое броуновское движение.
7. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей в неверном выборе типа функции, играющей роль уравнения регрессии.
8. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей во включении в линейное уравнение регрессии незначимой объясняющей переменной.
9. Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей в отсутствии в линейном уравнении регрессии значимой объясняющей переменной.
10. Авторегрессионные модели (на примере модели корректировки уровня сбережений). Стохастические объясняющие переменные.
11. Нарушение предпосылки теоремы Гаусса-Маркова, возникающее при оценивании методом наименьших квадратов авторегрессионных моделей, и его последствия.
12. Спецификация и преобразование к приведённой форме динамических моделей. Лаговые и предопределённые переменные динамической модели. Модель Линтнера корректировки уровня дивидендов.
13. Спецификация и оценивание линейных авторегрессионных моделей.
14. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Необходимое условие идентифицируемости уравнения модели (на примере простой кейнсианской модели формирования доходов).
15. Состоятельные и несостоятельные оценки параметров модели (на примере оценок коэффициентов уравнения спроса в простой «паутинной» модели спроса-предложения товара на конкурентном рынке).
16. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Идентифицируемость рекурсивных систем из одновременных уравнений.
17. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Процедура двухшагового метода наименьших квадратов оценивания уравнения модели.
18. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Процедура трёхшагового метода наименьших квадратов оценивания уравнений модели.
19. Процедура косвенного метода наименьших квадратов оценивания параметров уравнения модели из одновременных уравнений (на примере кейнсианской модели формирования дохода).
20. Эконометрические модели из одновременных уравнений. Точно идентифицированное и сверхидентифицированное уравнение модели (на примере расширенной «паутинной» модели спроса-предложения товара на конкурентном рынке).

 Задания к практической части контрольной работы 

Решение задач в практической части контрольных работ должно сопровождаться необходимыми расчетами и комментариями, то есть все основные моменты процесса решения задачи должны быть раскрыты и обоснованы соответствующими теоретическими положениями.

Особое внимание необходимо обратить на выводы и рекомендации по результатам выполнения заданий, которые должны быть экономически обоснованными и подтверждать самостоятельность выполнения студентами контрольной работы.

Выполнение заданий практической части контрольных  работ  должны содержать:

1) полное условие задачи;

2) поэтапное решение задачи с приведением формул расчетов и необходимыми пояснениями;

3) описание компьютерной информационной технологии, с помощью которой получено решение;

4) экранные формы и диалоговые окна с соответствующими комментариями.

5) содержательный отчет по каждому пункту задания;

6) выводы и рекомендации по итогам осуществленного эконометрического моделирования.

Обязательно соблюдение очередности выполнения и нумерации пунктов задания.

При построении графиков и гистограмм подписываются оси (в том числе указываются единицы измерения) и числовые метки.

Графики, помимо этого, должны содержать титульные подписи, чтобы было понятно, что на них изображено. Второстепенные таблицы и графики, экранные формы необходимо выносить в Приложения.

К собеседованию допускаются студенты, выполнившие все пункты задания и оформившие результаты работы в соответствии с установленными требованиями.

Задания для выполнения практической части  работы по вариантам 

Вариант задания для выполнения практической части контрольной работы соответствует последней цифре зачетной книжки студента (если иной порядок выбора варианта не определен преподавателем).

Практическая часть контрольных работ заключается в выполнении стандартных заданий и включает в себя решение  следующих типовых задач:

Контрольная работа № 1

Задача 1. Построение модели парной регрессии 

1. Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции; оцените статистическую значимость коэффициентов  корреляции.
2. Постройте поле корреляции результативного признака и наиболее тесно связанного с ним фактора.
3. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии от ведущего фактора.
4. Оцените качество уравнения парной регрессии через коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера.
5. Осуществите прогнозирование среднего значения показателя при уровне значимости  ,  если прогнозное значения фактора  составит 80% от его максимального значения. Представьте графически: фактические и модельные значения,  точки прогноза.

Задача 2. Построение модели множественной регрессии

1. Осуществите анализ матрицы парных корреляций на предмет мультиколлинеарности.
2. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), постройте модель множественной регрессии. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
3. Осуществите проверку выполнения предпосылок МНК.
4. Оцените качество построенной модели. Улучшилось ли качество модели по сравнению с однофакторной моделью? Дайте оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, b — и D — коэффициентов.
5. Постройте (по лучшей модели) прогноз результативного признака, если предположить, что значения факторных признаков увеличатся относительно средних значений на 10 %.
6. Внесите рекомендации по совершенствованию управления процессом (организацией).

Вариант 1.  Анализ деятельности ряда нефтяных компаний позволил выявить ряд факторов, оказывающих влияние на объем добычи нефти:

— объем капиталовложений,

— уровень механизации,

— производительность труда.

Вариант 2.  По ряду филиалов трастовой фирмы получены данные, характеризующие зависимость годовых объемов чистой прибыли инвестиционных проектов от следующих факторов:

— объема инвестиций,

— годового оборота проекта,

— срока окупаемости,

— риска потери инвестиций.

Х4 — риск потери инвестиций ( В(высокий)-1, Н (низкий) -0).

      Вариант 3.  В результате анализа уровня потребления продукции по различным регионам страны выявлен ряд факторов, оказывающих на него существенное влияние:

— уровень урбанизации,

— относительный образовательный уровень населения,

— относительный возрастной показатель,

— относительная заработная плата,

— географическое положение региона.

В данной задаче Y (уровень потребления продукции)  – показатель, рассчитанный, исходя из минимального набора продуктов потребительской корзины. Кроме того, в этот показатель включается среднестатистическое потребление лекарственных препаратов и медикаментов. Поэтому единицы измерения этого показателя – условные.

Х1 (уровень урбанизации) – показывает количество городов региона на 100 единиц населенных пунктов всех видов.

Х2, Х3, Х4 – относительные показатели, рассчитанные по определенным методикам, а не полученные прямыми измерениями, поэтому единицы измерения – условные.

Х5 (географическое положение района) – характеризует близость региона к Центральному району ( 1 или 0).

Вариант 4. В таблице представлены данные о цене технического средства (ТС), доходе, возрасте, стаже работы и т.д. 24 сотрудников некоторого предприятия.

Обозначения:

в графе Уровень образования: 1 – высшее и неоконченное высшее, 0 – среднее, среднее специальное, ТС – транспортное средство, в графе Пол: 1 – мужской, 0 – женский. 

Вариант 5.  Исследуется взаимосвязь курса доллара США с курсами евро, японской иены и английского фунта стерлингов. Имеются данные об официальных курсах валют, установленных Центральным Банком России, за двенадцать дней:

Вариант 6. По заводу безалкогольных напитков изучается зависимость месячного объема реализованной продукции от затрат в предыдущем месяце на теле-, радио-, газетную и наружную рекламу. Имеются данные за двенадцать месяцев:

Вариант 7.  По хлебобулочному предприятию исследуется зависимость месячного объема реализованной продукции от затрат в предыдущем месяце на теле-, радио-, газетную и наружную рекламу. Имеются данные за двенадцать месяцев:

 Вариант 8.   По четырнадцати страховым компаниям исследуется зависимость месячной прибыли от численности страховых агентов, затрат на рекламу и расположения офиса компании (центральный или периферийный районы города):

 Вариант 9.  Строится модель цены автомобиля на вторичном рынке в зависимости от пробега, срока эксплуатации и объема двигателя. Имеются данные по пятнадцати автомобилям одной и той же модели:

Вариант 10.   По тринадцати коммерческим банкам имеются данные, характеризующие зависимость годовой прибыли от размера собственного капитала, общей суммы привлеченных средств и среднегодовых ставок по рублевым депозитам и краткосрочным кредитам:

Вариант 11. По четырнадцати страховым компаниям имеются данные, характеризующие зависимость чистой годовой прибыли от годовых размеров собственных средств, страховых резервов, страховых премий и страховых выплат (все в тыс. руб.):

Вариант 12 . По литейному предприятию исследуется влияние объемов производства алюминия, меди и олова на технологические затраты электроэнергии. Имеются данные за одиннадцать месяцев:

Вариант 13.  Исследуется зависимость цены акции компании «Вентон» от цен акций смежных компаний «Баун», «Зарекс» и «Рилекс». Имеются данные о результатах биржевых торгов за пятнадцать дней:

Вариант 14.  По хладокомбинату изучается зависимость месячного объема реализации мороженного от средней цены выпускаемой продукции, затрат на рекламу, среднемесячной температуры воздуха и месячного темпа инфляции. Имеются данные за двенадцать месяцев:

Вариант 15. По тринадцати супермаркетам исследуется зависимость квартального торгового оборота от размера торговых площадей, района расположения (центральный или периферийные) и формы собственности (муниципальный или частный). Имеются следующие данные:

Контрольная работа № 2 

Исследование динамики экономического показателя на
основе  анализа одномерного временного ряда

Исследуется динамика цены закрытия торгов на акции ряда компаний. Имеются данные о результатах биржевых торгов за пятнадцать дней (номер ценной бумаги соответствует выбранному номеру варианта):

Задача 1. Анализ динамики временного ряда, используя средства  Excel 

Требуется:

1. Проверить наличие аномальных наблюдений во временном ряду
   показателя  (использовать графический и аналитический методы).
2. Проверить наличие во временном ряду тенденции.
3. Используя средства Excel (или другого программного продукта), построить следующие виды трендовых моделей:

—  линейную,

—  логарифмическую,

—  полиномиальную,

—  степенную,

—  экспоненциальную,

—  линейной фильтрации.

4. Сравнить качество построенных моделей, используя коэффициент детерминации и среднюю относительную ошибку. Данные представить в таблице. Выбрать лучшую модель. Выводы обосновать.

• Задача 2. Оценка качества моделей одномерного временного ряда и построение прогнозов

1. Оценить адекватность лучшей моделей для выбранного показателя, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия взять табулированные границы 2,7—3,7).
2. Оценить точность модели на основе средней относительной ошибки
   аппроксимации.
3. Осуществить прогнозы исследуемого признака на следующие 2 дня (доверительный интервал прогноза рассчитать при доверительной
   вероятности р = 80%).
4. Фактические значения признаков, результаты моделирования и
   прогнозирования представить графически.
5. Оценить в целом динамику торгов на представленные ценные бумаги. Сформировать предложения по повышению цен торгов на ценные бумаги (используя знания, полученные при изучении других дисциплин).

 Расчеты осуществить в Excel и VSTAT.

Categories: Смоленск

Бухгалтерский учёт и анализ СибГТУ 2014 Соляникова, Вострова Бухгалтерский учет КГТУ Калининград 2014 Бегишева (ОАО «Альянс»)