Министерство  образования  Российской Федерации

ОРЕНБУРГСКИЙ   ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  УНИВЕРСИТЕТ

Финансово-экономический факультет

Кафедра  МММЭ КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине "Эконометрика"

Корреляционно-регрессионный анализ

 

ОГУ  061700.5001.03 00                                                   Руководитель работы __________________   Аралбаева Г.Г.

                                                       “____”_____________        2002г.

                                                  Исполнитель

                                                         студент гр.99 з/о ст

                                                        ______________         .Чаплыгина О.Г.

                                                       “_____”____________      2002г.

Оренбург 2002 г.

Задание

Дана выборка из генеральной совокупности по производственно-хозяйственной деятельности предприятия машиностроения (Приложение 1). Исследуется N=53 объекта по пяти признакам:

X5 –Удельный вес рабочих в составе ППП;   

X7 – Коэффициент сменности оборудования;

X10 -  Фондоотдача;    

X14– Фондовооруженность труда;  

X17 – Непроизводственные расходы;

 Y1- производительность труда;   

На основе полученных данных необходимо:

На основе  данных необходимо:

1.   По исходным данным построить классическую линейную модель  множественной регрессии, оценить значимость полученного уравнения регрессии и его коэффициентов, для значимых параметров построить доверительный интервал.

2.   Проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколинеарности, если мультиколлинеарность присутствует устранить методом пошагового отбора переменных, отобрать наиболее информативные переменные и с помощью них построить модель регрессии, оценить ее значимость.

3.   Проверить построенную модель на гетероскедастичность. Построить обобщенную модель множественной регрессии (случай гетероскедастичности остатков)

4.    Проверить модель на наличие автокорреляции (с помощью критерия Дарбина-Уотсона) устранить с использованием обобщенного метода наименьших квадратов на случай автокоррелированности регрессионных остатков

Введение

    Пусть имеется p объясняющих переменных и зависимая переменная У. Переменная У является случайной величиной, имеющей при заданных значениях факторов некоторое распределение. Если случайная величина Y непрерывна, то можно считать, что ее распределение при каждом допустимом наборе значений факторов () имеет условную плотность .

        Обычно делается некоторое предположение относительно распределения У. Чаще всего предполагается, что условные распределения У при каждом допустимом значении факторов – нормальные. Подобное предположение позволяет получить значительно более «продвинутые» результаты.

      Объясняющие переменные могут считаться как случайными, так и детерминированными, т.е. принимающими определенные значения.

         Классическая эконометрическая модель рассматривает объясняющие переменные  как детерминированные, однако, основные результаты статистического исследования модели остаются в значительной степени теми же, что и в случае, если считать  случайными переменными.

       Объясняющая часть – обозначим ее Уе – в любом случае представляет собой функцию от значений факторов – объясняющих переменных:

Таким образом, эконометрическая модель имеет вид

      Наиболее естественным выбором объясненной части случайной величины У является ее среднее значение – условное математическое ожидание , полученное при данном наборе значений объясняющих переменных (х1,x2,..,xp)

Цель работы: Исследовать корреляционно – регрессионную зависимость между признаком у и группой аргументов .

Объект исследования : Производственные предприятия, занимающиеся производственной деятельностью.

Предмет исследования : корреляционная связь между признаками.

1. ............