Рабочая программа дисциплины эконометрика (стр. 5 )

I. Используя методологию регрессионного анализа, найти аналитическую зависимость и рассчитать уравнение парной регрессии, а также зависимость срока окупаемости чистого дисконтированного дохода и внутренней нормы доходности от объёма инвестиций, чистого дисконтированного дохода и внутренней нормы доходности, т. е. определить W2 = f (W1), W2 = f (W3) и W2 = f (W4).

II. Используя методологию корреляционного анализа определить коэффициенты корреляции показателей П.1. Выявить факторы, влияющие на срок окупаемости.

III. В полученном при вычислениях П.2 уравнении полученной регрессии определить коэффициенты множественной регрессии или параметры модели.

IV. Проверить адекватность рассчитанной модели с использованием коэффициентов множественной регрессии.

V. Используя методологию многофакторного дисперсионного анализа (для данных табл. 2) оценить существенность вклада в срок окупаемости: А – типа региона; В – номера интервала диапазона изменений объёма инвестиций. Таблица 2

Реги - он	Ленин- градская область	Кировская область	Псковская область	Республика Карелия	Новгородская область	Калинин- градская область	Вологод-ская область
Но-мер	V	T	V	T	V	T	V	T	V	T	V	T	V	T
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
1	3760	10	54.5	6.5	9.5	3	65	2.1	400	5	45	6	29.5	5
2	158	7.5	8.3	2.1	13.6	1.8	1.8	6	1.5	2	300	10	4.3	3
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
3	270	15	2	3	0.18	2	7	2	7	8	9	12	14.4	8
4	50	5	3.5	4.1	10	2	46.8	3	2.5	4	11	5	1.7	1.5
5	2300	5	30	4	0.154	1.6	30	5	12.6	4	45	6	6.93	2.9
6	110	6	13	4	1	1.5	2.5	5	2	1.5	2	5	2.5	2
7	160	5	1.96	2	6	3	3	7	10	3.2	8	6.5
8	25	6.5	1.2	1	110	5	4.8	6	0.8	1.8	14	8
9	200	5.2	31.8	2	30	4.8	7	2.7	1.1	1	0.5	5
10	97	3			1.62	1	20	7	0.31	1	0.95	2
11	1000	13			44	3	16.4	5.5	0.3	1.5	0.33	3
12	220	3			1.4	2	2.4	2	800	1.5	100	10
13	0.963	2.9			10	2	13.5	5	0.1	1.2	65	5
14					1.73	0.83	4.5	5	0.13	1	25.5	6
15					0.074	1	2	2	1.1	1.5	5.9	4
16					0.06	1	40	1.5	7.8	1.5	4	8
17					0.074	1	1.5	1.5	0.6	2.5	300	5
18							2.1	1.6	0.38	2	40	6
19							2	2.2	0.8	2.5
20									0.49	3
21									0.355	2
22									0.35	2
23									0.26	2.5

I.  Основы регрессионного анализа.