Министерство образования и науки РФ Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
Высшее профессиональное образование
Всероссийский заочный финансово-экономический институтфилиал в г. Туле

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА
по дисциплине
ЭКОНОМЕТРИКА
Вариант №6


Тула, 2007г.
Входящие данные о продаже квартир на вторичном рынке жилья в Санкт-Петербурге на 01.05.2000г. (таблица 1)
Таблица 1
Где:
Y – цена квартиры, тыс.долл.;
Х1 – число комнат в квартире;
Х2 – район города (1 – центральные, 0 – периферийные);
Х3 – общая площадь квартиры, м2;
Х4 – жилая площадь квартиры, м2;
Х5 – площадь кухни, м2;
Х6 – тип дома (1 – кирпичный, 0 – другой);
Х7 – расстояние от метро, минут пешком.
По этим данным необходимо определить факторы, формировавшие цену квартир на вторичном рынке жилья.
ЗАДАНИЕ
Составьте матрицу парных коэффициентов корреляции.
Постройте уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов. Установите, какие факторы коллинеарны.
Оцените значимость полученного уравнения. Какие факторы значимо воздействуют на формирование цены квартиры в этой модели?
Значима ли разница в ценах квартир, расположенных в центральных и периферийных районах города?
Значима ли разница в ценах квартир разных типов домов?
Постройте модель формирования цены квартиры за счет значимых факторов.
Оцените качество построенной модели.
РЕШЕНИЕ
1. Проведем анализ матрицы парных коэффициентов корреляции.
Результат корреляционного анализа – матрица коэффициентов парной корреляции, представлена таблице №2.
Таблица 2
Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции показывает, что зависимая переменная (цена квартиры) имеет тесную связь с общей площадью квартиры (ryx3=0.895), с жилой площадью квартиры (ryx4=0,803) и с числом комнат в квартире (ryx1=0,953). Однако факторы Х3 и Х4 тесно связаны между собой (rх3 x4 =0,734), что свидетельствует о наличии мультиколлинеарности. Из этих двух переменных оставим в модели Х4. Т.е. n=30, m=7, после исключения незначимых факторов n=22, k=2.
2.Построим уравнение регрессии, характеризующее зависимость цены от всех факторов.
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице №3. Они характеризуют зависимость цены от всех факторов: числа комнат в квартире, района города, общей и жилой площади квартиры, площади кухни, типа дома, расстояния до метро.