Proiect Econometrie an II Zi Management 2015

4
PROIECT ECONOMETRIE AN II ZI, MANAGEMENT SERIA B Problema A Înregistrați pentru perioada 2001-2013, valorile specifice ale unei perechi de caracteristici (X și Y) între care există o legătură logică. Datele prezentate sub forma tabelară fac parte din lucrare. 1. Prezentarea problemei (inclusiv descrierea naturii legăturii dintre cele două variabile, conform teoriei economice); cu sursele bibliografice inserate in text ca note de subsol si cu un stadiul cunoasterii de o pagina despre domeniul ales. 2. Definirea modelului de regresie simplă liniară 2.1- Forma, variabilele și parametrii modelului de regresie 2.2- Reprezentarea grafică a modelului legăturii dintre variabile 3. Estimarea parametrilor modelului și interpretarea acestora 3.1- Estimarea punctuală a parametrilor 3.2- Estimarea parametrilor prin interval de încredere 4. Testarea semnificației corelației și a parametrilor modelului de regresie 4.1- Testarea semnificației corelației 4.2- Testarea parametrilor unui model de regresie simplu 5. Aplicarea analizei de tip ANOVA pentru validitatea modelului de regresie simplu și interpretarea rezultatelor 6. Testarea ipotezelor clasice asupra modelului de regresie simplă 6.1- Ipoteze statistice clasice supra modelului de regresie simplă 6.2- Testarea liniarității modelului propus 6.3- Testarea normalității erorilor 6.4- Testarea ipotezei de homoscedasticitate 6.5- Testarea ipotezei de autocorelare a erorilor

description

cerinte proiect econometrie an II management

Transcript of Proiect Econometrie an II Zi Management 2015

PROIECT ECONOMETRIE AN III ZI, REI

PROIECT ECONOMETRIE AN II ZI, MANAGEMENT SERIA BProblema A

nregistrai pentru perioada 2001-2013, valorile specifice ale unei perechi de caracteristici (X i Y) ntre care exist o legtur logic. Datele prezentate sub forma tabelar fac parte din lucrare. 1. Prezentarea problemei (inclusiv descrierea naturii legturii dintre cele dou variabile, conform teoriei economice); cu sursele bibliografice inserate in text ca note de subsol si cu un stadiul cunoasterii de o pagina despre domeniul ales.2. Definirea modelului de regresie simpl liniar

2.1- Forma, variabilele i parametrii modelului de regresie

2.2- Reprezentarea grafic a modelului legturii dintre variabile

3. Estimarea parametrilor modelului i interpretarea acestora

3.1- Estimarea punctual a parametrilor

3.2- Estimarea parametrilor prin interval de ncredere

4. Testarea semnificaiei corelaiei i a parametrilor modelului de regresie

4.1- Testarea semnificaiei corelaiei

4.2- Testarea parametrilor unui model de regresie simplu5. Aplicarea analizei de tip ANOVA pentru validitatea modelului de regresie simplu i interpretarea rezultatelor 6. Testarea ipotezelor clasice asupra modelului de regresie simpl

6.1- Ipoteze statistice clasice supra modelului de regresie simpl

6.2- Testarea liniaritii modelului propus

6.3- Testarea normalitii erorilor

6.4- Testarea ipotezei de homoscedasticitate

6.5- Testarea ipotezei de autocorelare a erorilor

7. Previziunea valorii variabilei Y dac variabila X crete cu 10% fa de ultima valoare nregistrat (inclusiv interval de ncredere) pentru toate variantele cunoscute.

Rezolvarea problemei A de exemplificat att n Excel si apoi in Word trecute toate rezultatele cu indicatori, relatii de calcul, interpretare.Problema B1. Definirea modelului de regresie multipl liniar

2.1- Forma, variabilele, parametrii modelului de regresie multipl 2.2 -Reprezentarea grafic a modelului legturii dintre variabile

2. Estimarea parametrilor modelului i interpretarea acestora 3.1- Estimare punctual a parametrilor

3.2- Estimarea parametrilor prin interval de ncredere

3. Testarea semnificaiei corelaiei i a parametrilor regresiei modelului de regresie multipl 4.1- Testarea semnificaiei corelaiei multipl 4.2- Testarea parametrilor modelului de regresie multipl4. Aplicarea analizei de tip ANOVA pentru validitatea modelului de regresie multipl i interpretarea rezultatelor5. Testarea ipotezelor clasice asupra modelului de regresie multipl 6.1 Ipoteze statistice clasice asupra modelului de regresie multipl 6.2 Testarea liniaritii modelului propus

6.3 Testarea normalitii erorilor

6.4 Testarea ipotezei de homoscedasticitate

6.5 Testarea ipotezei de autocorelare a erorilor

6. Previziunia valorii variabilei Y dac variabila X crete cu 10% fa de ultima valoare nregistratRezolvarea problemei B de exemplificat att n Excel si apoi in Word trecute toate rezultatele cu indicatori, relatii de calcul, interpretare.

.Problema C

Folosind datele de la Problema A, s se testeze dac mediile celor dou populaii (variabila exogen i variabila endogen) sunt egale. Rezolvarea Problemei C de exemplificat n Excel, cu interpretarea rezultatelor i parcurgerea etapelor testrii ipotezelor statistice.Domeniile pe fiecare grupa in parte in vederea alegerii variabilei endogene si a celor exogene:

Grupa 329-Populatie ,Piata fortei de munca si Conturi nationale (Anuar sau alte surse de date -cap.2, 3 si 11)

Grupa 330-Turism,Comet interior si servicii de piata ,Conturi nationale (Anuar sau alte surse de date -cap.19,20 si 11)

Grupa 331-Educatie,Piata fortei de munca,Veniturile Cheltuielile si Consumul populatiei (Anuar sau alte surse de date -cap.8,3,4)Grupa 332-Sanatate, Conturi Nationale, Investitii si imobilizari corporale (Anuar sau alte surse de date -cap.7,11,12)

Grupa 333-Agricultura si silvicultura, Investitii si imobilizari corporale, Veniturile Cheltuielile si Consumul populatiei (Anuar sau alte surse de date -cap.14,12,4)

Grupa 334-Transporturi,posta si telecomunicatii, Veniturile Cheltuielile si Consumul populatiei, Stiinta si tehnologie (Anuar sau alte surse de date -cap.17,12,13)

Grupa 335-Cultura si sport,Conturi nationale, Investitii si imobilizari corporale (Anuar sau alte surse de date -cap.9,11,12)

Nota: proiectele vor fi predate in format electronic pe CD dar si listate si indosariate.Fiecare student va trece la sfarsitul proiectului toate sursele de date utilizate ,inclusiv paginile de unde au fost preluate materialele atat teoretice dat si practice.Datele trebuie sa fie individuale, fiecare student trebuie sa aiba alte variabile incluse atat in modelul unifactorial cat si in modelul multifactorial de regresie.