Задача 1
Магазин торгует подержанными автомобилями. Статистика их потребительских цен накапливается в базе данных. В магазин пригоняют на продажу очередную партию небольших однотипных автомобилей. Как назначить их цену? Статистический подход позволяет дать прогноз среднего значения цены и доверительных интервалов для него.
Цена автомобиля зависит от множества факторов. К числу объясняющих переменных можно отнести, например, модель автомобиля, фирму-производитель, регион производства (Европа, США, Япония), объем двигателя, фирму-производитель, регион производства (Европа, США, Япония), объем производителя, количество цилиндров, время разгона до 100 км/час, пробег, потребление горючего, год выпуска и т.д. Первые из названных переменных очень важны при ценообразовании, но они – качественные. Традиционный регрессионный анализ, рассматриваемый в этом задании, предназначен для количественных данных. Поэтому, не претендуя на высокую точность, не будем включать их в эконометрическую модель. Сделаем выборку, например, только для автомобилей одной фирмы-производителя. Пусть, например, оказалось, что продано n= 16 таких автомобилей. Для упрощения выберем из базы данных цены yi (i = 1......16) проданных автомобилей и только две объясняющие переменные: возраст хi1 (i = 1, …..16) в годах и мощность двигателя хi2 (i = 1, ….16) в лошадиных силах. Выборка представлена в таблице:
I номер | yi , цена, тыс. у.е. | хi1 возраст,лет | хi2, мощность двигателя |
1 | 11 | 5,0 | 155 |
2 | 6 | 7,0 | 87 |
3 | 9,8 | 5,0 | 106 |
4 | 11 | 4,0 | 89 |
5 | 12,3 | 4,0 | 133 |
6 | 8,7 | 6,0 | 94 |
7 | 9,3 | 5,0 | 124 |
8 | 10,6 | 5,0 | 105 |
9 | 11,8 | 4,0 | 120 |
10 | 10,6 | 4,0 | 107 |
11 | 5,2 | 7,0 | 53 |
12 | 8,2 | 5,0 | 80 |
13 | 6,5 | 6,0 | 67 |
14 | 5,7 | 7,0 | 73 |
15 | 7,9 | 6,0 | 100 |
16 | 10,5 | 4,0 | 118 |
1. Построить поля рассеяния между ценой y и возрастом автомобиля х1, между ценой y и мощностью автомобиля x2. На основе их визуального анализа выдвинуть гипотезу о виде статистической зависимости y от х1 и y от х2. Найти точечные оценки независимых параметров
а0а1 модели y = а0 + а1 х1 + ε и
β1β2 модели y = β0 + а1 х1 + δ
2. Проанализировать тесноту линейной связи между ценой и возрастом автомобиля, а также ценой и мощностью двигателя х2. Для этого рассчитать коэффициенты парной корреляции ryx1 и ryx2 и проверить их отличие от нуля при уровне значимости α = 0,1.
3. Проверить качество оценивания моделей на основе коэффициента детерминации, F- и t- критериев при уровне значимости α = 0,05 и α = 0,10.
4. Проверить полученные результаты с помощью средств Microcoft Excel.
5. С помощью уравнений регрессии рассчитать доверительные интервалы для среднего значения цены, соответствующие доверительной вероятности 0,9.
Похожие работы
Тема: Прогноз среднего значения цены |
Предмет/Тип: Экономика отраслей (Контрольная работа) |
Тема: Прогноз среднего значения цены |
Предмет/Тип: Менеджмент (Контрольная работа) |
Тема: Прогноз среднего значения спроса на товар |
Предмет/Тип: Эктеория (Реферат) |
Тема: Прогноз цены на олово в России и мире на 2000 год |
Предмет/Тип: Маркетинг (Реферат) |
Тема: Определение договорной цены. Расчет цены на топливо |
Предмет/Тип: Эктеория (Контрольная работа) |
Интересная статья: Быстрое написание курсовой работы