Министерство образования и науки Российской Федерации
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение высшего
профессионального образования –
ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
ПРЕДСТАВИТЕЛЬСТВО в г. ЮРЬЕВ-ПОЛЬСКИЙ
Факультет: Финансово-кредитный
Специальность: Финансы и кредит
Группа: ДО 32-Ю
Курс: 3 ФК Личное дело № 0650305
Контрольная работа №1
По дисциплине «Эконометрика»
На тему:
Вариант: №5
Студента: Соловьевой Юлии Александровны
(ФИО полностью)
Дата сдачи работы:
Место работы и занимаемая должность: Межрайонная ИФНС №3 по Владимирской области
специалист 1 разряда отдела камеральных проверок
Контрольные и курсовые работы
направляются в учебную часть для регистрации и передачи преподавателям
На повторную проверку направляются переработанные:
---Курсовые работы вместе с ранее не зачтенной работой и рецензией
---Контрольные работы вместе с не зачтенной работой
Преподаватель: Крысько О.В.









Задача
По десяти кредитным учреждениям получены данные, характеризующие зависимость объема прибыли (Y) от среднегодовой ставки по кредитам ( EMBED Equation.DSMT4 ), ставки по депозитам ( EMBED Equation.DSMT4 ) и размера внутрибанковских расходов ( EMBED Equation.DSMT4 ).
Требуется:
Осуществить отбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели.
Рассчитать параметры модели.
Для характеристики модели определить:
линейный коэффициент множественной корреляции,
коэффициент детерминации,
средние коэффициенты эластичности,
бета-, дельта – коэффициенты.
Дать их интерпретацию.
Осуществить оценку надежности уравнения регрессии.
Оценить с помощь t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии.
Построить точечный и интервальный прогнозы результирующего показателя.
Отразить результаты расчетов на графике.
Задание к задаче 2.
Таблица 1
Выбор факторных признаков для построения двухфакторной модели регрессии.
n=10, m=3
С помощью MS Excel проведем корреляционный анализ. Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 2.
Таблица 2
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает что Y имеет тесную связь со всеми факторами но между факторами Х1 и Х3 связь теснее а значит можно говорить о мультиколлинеарности этих факторов поэтому мы выбираем фактор Х2
Выбор вида модели и оценка ее параметров.
С помощью MS Excel проведем регрессионный анализ, результаты отразим в таблицах 3, 4, 5, 6.
Таблица 3
Таблица 4

Таблица 5
Таблица 6
Уравнение регрессии зависимости объема прибыли от Ставки по кредитам и Ставки по депозитам можно записать в следующем виде:
у=33,295+0,767х1+0,017х2

Оценка качества модели.
В таблице 14 приведены вычисленные по модели значения Y и значения остаточной компоненты.
EMBED Excel.Chart.8 \s
Рис.2
Вычислим для модели коэффициент детерминации.
Этот коэффициент уже вычислен нами и находится в таблице 3.
R2 = 0,855
Он показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. Следовательно, около 86% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов.
Проверку значимости уравнения регрессии произведем на основе вычисления F-критерия Фишера:
Fтабл мы вычисляем с помощью функции FРАСПОБР
Fтабл = 4,737
Fрасч уже вычислено и находится в таблице 4
Fрасч = 20,621
Поскольку .Ррасч > Ртабл, уравнение регрессии следует признать адекватным.
Учитывая, что коэффициент регрессии невозможно использовать для непосредственной оценки влияния факторов на зависимую переменную из-за различия единиц измерения, используем коэффициент эластичности (Э) и бета-коэффициент, которые соответственно рассчитываются по формулам:
Эj = аj*xср j / yср
? = ai * Sxi / Sy
Таблица 7
Э1 = 0,767*42,4/68,6 = 0,474
Э2 = 0,017*160,8/68,6 = 0,040
? = 0,767 * 304,7111 / 205,3778 = 1,138
? = 0,017 * 123,7333 / 205,3778 = 0,010
Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменяется зависимая переменная при изменении фактора на один процент.
Бета-коэффициент с математической точки зрения показывает, на какую часть величины среднего квадратического отклонения меняется среднее значение зависимой переменной с изменением независимой переменной на одно среднеквадратическое отклонение при фиксированном на постоянном уровне значении остальных независимых переменных.
Оценка статистической значимости
Расчетные значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов уравнения регрессии а,, а2 приведены в четвертом столбце таблицы 5.
Табличное значение t-критерия Стьюдента можно найти с помощью функции СТЫОДРАСПОБР
tтабл= 2,36462256
tрасч=0,704
tрасч =4,604 критерий статистически значим
tрасч =0,066
Точечный и интервальный прогноз
EMBED Excel.Chart.8 \s
Прогноз показателя «Ставка по кредитам»
Рис.1



Прогноз показателя «Ставка по депозитам»
EMBED Excel.Chart.8 \s Рис.2







СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Методические указания по изучению дисциплины и выполнению контрольной работы. - Д.М. Дайитбегов, Москва, 2002 год, 75 с.;
Финансы и статистика. – А.М. Дубров, В.С. Мхитарян, 1998 год, 352 с.;
Многомерный статистический анализ в экономике – учебное пособие для вузов. – Л.А.Сошникова, В.Н.Тамашевич, М. ЮНИТИДАНА, 1999 год, 558 с.;
HYPERLINK "http://www.nsu.ru/" http://www.nsu.ru/;
HYPERLINK "http://chemstat.com.ru/" http://chemstat.com.ru/.