Создан заказ №2510887
5 декабря 2017
ВАРИАНТ 4 Ставится задача исследовать как влияет индекс реального объема промышленного производства по ОКВЭД (IP_EA_Q) в России на норму безработицы (в среднем за период) (UNEMPL_Q_SH)
Как заказчик описал требования к работе:
Вариант, требования к решению и порядок выполнения в прикрепленном файле.
Фрагмент выполненной работы:
ВАРИАНТ 4
Ставится задача исследовать, как влияет индекс реального объема промышленного производства по ОКВЭД (IP_EA_Q) в России на норму безработицы (в среднем за период) (UNEMPL_Q_SH). Второй показатель – цепной индекс, где за базу (100%) взят уровень 2002 года. Данные с сайта http://sophist.hse.ru
T Норма безработицы Индекс реального объема промышленного производства
2007 I 7,00 137,73
II 6,20 140,21
III 5,70 145,53
IV 5,70 154,41
2008 I 6,70 146,07
II 5,80 146,37
III 5,80 148,42
IV 6,90 140,40
2009 I 8,90 123,41
II 8,70 126,50
III 8,00 134,09
IV 7,90 143,07
2010 I 8,60 133,20
II 7,60 135,73
III 6,70 139,67
IV 6,70 153,49
2011 I 7,40 139,83
II 6,60 143,89
III 6,10 147,05
IV 6,10 159,11
2012 I 6,30 145,91
II 5,50 147,07
III 5,10 151,93
IV 5,10 164,08
2013 I 5,70 144,06
II 5,40 148,10
III 5,30 152,69
IV 5,40 166,12
2014 I 5,60 145,52
II 5,10 150,76
III 4,90 154,83
IV 5,10 169,70
2015 I 5,60 144,92
II 5,70 143,33
III 5,30 148,34
IV 5,60 163,18
2016 I 5,90 143,92
II 5,80 144,79
III 5,30 148,12
IV 5,30 166,19
Построение спецификации эконометрической модели
Привести постановку задачи построения модели парной линейной регрессии. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Выбрать эндогенную переменную. Сделать предположения относительно знаков (положительный или отрицательный) параметров модели.
Для создания диаграммы рассеяния нужно выделить два столбца данных со значениями показателей, включая их названия (метки) в первой строке матрицы данных, и выполнить следующие действия: на вкладке «Вставка» в группе «Диаграммы» выбрать тип диаграммы «Точечная», диаграмма добавится на лист.
Нужно помнить, что для того чтобы Microsoft Excel правильно определил переменные, объясняемая переменная Y должна быть расположена в правом из двух выделенных столбцов, а объясняющая переменная Х– в левом столбце (Рис.1.1).
Рис. 1.1. Выбор вида диаграммы – точечная
Рис.1.2. Диаграмма рассеяния
В нашем примере диаграмма рассеяния имеет вид, приведенный на рис.1.2.
Вывод: Вытянутость облака точек на диаграмме рассеяния вдоль наклонной прямой позволяет сделать предположение, что существует некоторая объективная тенденция обратной линейной связи между значениями переменных x и y, т.е. в среднем, с увеличением Индекса реального объема промышленного производства, в среднем уменьшается Норма безработицы (Рис.1.2).
Вычисление коэффициента корреляции
Чтобы вычислить корреляцию средствами Excel, можно воспользоваться функцией =КОРРЕЛ( ), указав адреса двух столбцов чисел, как показано на рис. 1.3.
Рис. 1.3. Вычисление коэффициента парной корреляции с помощью функции КОРРЕЛ.
Решение:
помещен в F2 и равен -0,772.
Оценим значимость коэффициента корреляции. Для этого рассчитаем значение t – статистики по формуле (рис. 4).
Рис. 1.4. Вычисление t – статистики.
Критическое значение t – статистики Стьюдента получим с помощью функции СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х пакета Excel. В качестве аргументов функции необходимо задать число степеней свободы равное n-2 (в нашем примере 40-2=38) и значимость (в нашем примере равно 0,05) (рис.1.5). Если фактическое значение t – статистики, взятое по модулю больше критического, то с вероятностью (1- ) коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.
Рис.1. 5. Критическое значение t – статистики равно 2,024.
Сравнивая числовые значения критериев, видно, что tнабл=7,49>tтаб=2,02, т.е. полученное значение коэффициента корреляции значимо.
Вывод: Индекс реального объема промышленного производства оказывает весьма высокое влияние на Норму безработицы, связь обратная.
Оценка параметров модели парной регрессии
Оценить параметры модели с помощью:
надстройки Excel Анализ данных, используя инструмент Регрессия;
Данные записать в таблицу Excel.
Выбрать команду на вкладке Данные команда Анализ данных.
В диалоговом окне Анализ данных выбрать инструмент Регрессия.
В диалоговом окне Регрессия в поле Входной интервал Y ввести адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле Входной интервал Х ввести адрес диапазона, который содержит значения независимой переменной (рис. 6).
Установить флажок Метки в первой строке для отображения заголовков столбцов.
Выбрать параметры вывода. В данном примере Выходной интервал $E$2.
В поле Остатки и График подбора поставить флажки.
ОК.
Рис. 1.6. Диалоговое окно Регрессия подготовлено к построению модели регрессии
Результаты выполнения инструмента Регрессия получим в виде протокола (рис.1.7). Протокол состоит из четырех таблиц: первая - Регрессионная статистика, вторая - Дисперсионный анализ, третья таблица без названия, в которой содержится информация о коэффициентах регрессии и четвертая, в которой содержатся предсказанные значения и остатки.
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R 0,772268
R-квадрат 0,596398
Нормированный R-квадрат 0,585777
Стандартная ошибка 0,692028
Наблюдения 40
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 26,89146 26,89146 56,15227 5,34E-09
Остаток 38 18,19829 0,478902
Итого 39 45,08975
Коэффициенты Стандартная ошиб t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 18,26059 1,61286 11,32187 9,71E-14 14,99553 21,52566
Индекс реального объема промышленного производства (%) - IP -0,082 0,010943 -7,49348 5,34E-09 -0,10416 -0,05985
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Остатки
1 6,96624 0,03376
2 6,762871 -0,56287
3 6,326612 -0,62661
4 5,598421 0,101579
Рис.1.7. Фрагмент протокола выполнения регрессионного анализа.
Во втором столбце третьей таблицы отчета (Рис.1.7) содержатся значения параметров уравнения регрессии
Рис.1.8. График модели .
по формулам:,
Средние значения Xи Y можно получить в Excel с помощью функции СРЗНАЧ (рис1.17.)
Рис.1.17. Вычисление среднего значения
Табл...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
6 декабря 2017
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
ВАРИАНТ 4
Ставится задача исследовать как влияет индекс реального объема промышленного производства по ОКВЭД (IP_EA_Q) в России на норму безработицы (в среднем за период) (UNEMPL_Q_SH).docx
2017-12-09 19:04
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
автор сделал работу даже раньше срока, от преподавателя не было никаких замечаний. спасибо! в последующем буду также обращаться!)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
