Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
Модуль 13. Прикладная эконометрика: Оценка факторов инвестиционной привлекательности региона
Комплексная цель модуля 13:
сформировать практические навыки использования линейных моделей множественной регрессии в области постановки и решения экономических задач.
Проектное задание к модулю 13:
1. Обоснуйте факторы, детерминирующие инвестиционную привлекательность региона.
2. Сформулируйте суть функциональной спецификации модели множественной регрессии, оценивающей инвестиционную привлекательность региона.
3. Перечислите этапы построения уравнения множественной регрессии, оценивающей инвестиционную привлекательность региона. Определите, с какой целью проводится анализ коэффициентов множественной корреляции, детерминации и скорректированного коэффициента множественной детерминации, как проверить факторы, включённые в уравнение множественной регрессии, оценивающее инвестиционную привлекательность региона, на мультиколлинеарность.
4. Как охарактеризовать степень влияния на инвестиционную привлекательность региона различных факторов? Какие показатели для этого необходимо рассчитать и проанализировать?
Тест рубежного контроля к модулю 13
Тест содержит 5 заданий, на выполнение которых отводится 3 минуты. Выберите наиболее правильный, по Вашему мнению, вариант ответа и отметьте его любым значком в бланке ответов.
| 1 Термин «коэффициент условно-чистой регрессии» означает, что | |||
| каждая из величин b измеряет среднее по совокупности отклонение зависимой переменной (результативного признака) от ее средней величины при отклонении независимой переменной (фактора) х от своей средней величины на единицу ее измерения и при условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии, закреплены на средних значениях, не изменяются, не варьируются; | каждая из величин b измеряет среднее по совокупности отклонение независимой переменной (фактора) х от ее средней величины при отклонении зависимой переменной (результативного признака) от своей средней величины на единицу ее измерения и при условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии, закреплены на средних значениях, не изменяются, не варьируются; | ||
| каждая из величин b измеряет среднее по совокупности отклонение зависимой переменной (результативного признака) от ее средней величины при отклонении независимой переменной (фактора) х от своей средней величины на единицу ее измерения и при условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии, изменяются, варьируются; | каждая из величин b измеряет среднее по совокупности значение зависимой переменной (результативного признака) при отклонении независимой переменной (фактора) х от своей средней величины на единицу ее измерения и при условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии, закреплены на средних значениях, не изменяются, не варьируются. | ||
| 2 Линейная модель множественной регрессии имеет вид: | |||
| Y=α+β1*Х1+β2*Х2+β3*Х3+…+βn*Хn | Y=β1Х1*β2Х2*β3Х3*…*βnХn | ||
| Y=α /β1Х1 / β2Х2 / β3Х3/…/βnХn | Y=α/ / (β1*Х1+β2*Х2+…+βn*Хn) | ||
| 3 Значение коэффициента множественной корреляции свидетельствуют о тесной связи регрессанта с регрессорами, если оно попадает в интервал значений: | |||
| от 0 до + 1; | от -0,75 до-1; | ||
| от +0,4 до +1; | от -0,35 до -0,8. | ||
| 4 Значение коэффициента детерминации свидетельствуют о «хорошем качестве» построенной модели, если оно попадает в интервал значений: | |||
| от -0,75 до-1; | от -0,35 до -0,8; | ||
| от +0,4 до +1; | от 0 до + 1. | ||
| 5 Коэффициент при независимой переменной является значимым, если | |||
| значение t -статистики больше ее критического значения; | значение F -статистики превышает ее критическое значение; | ||
| выполняются основные положения теоремы Гаусса-Маркова; | случайные остатки распределены нормально. |
Бланк ответов
| № | ||||||
| 1) | ||||||
| 2) | ||||||
| 3) | ||||||
| 4) | ||||||
| 5) |
Date: 2016-07-22; view: 286; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА... |