Создан заказ №2730659
27 февраля 2018
ВАРИАНТ 14 Ставится задача исследовать как влияет индекс промышленного производства (по ОКВЭД IP_EA_M) на среднедушевые денежные доходы населения (HHI_M) (рублей в месяц)
Как заказчик описал требования к работе:
Нужно выполнить контрольную по эконометрике. Есть 6 задач и 3 теор.вопроса, срок - к 23-ему числу. Оплату обсудим в личном диалоге.
Фрагмент выполненной работы:
ВАРИАНТ 14
Ставится задача исследовать, как влияет индекс промышленного производства (по ОКВЭД IP_EA_M) на среднедушевые денежные доходы населения (HHI_M) (рублей в месяц). Первый показатель – цепной индекс, где за базу (100%) взят уровень 2002 года. Данные с сайта http://sophist.hse.ru
T Индекс промышленного производства Реальные денежные доходы
2008 I 152,6 13312
II 145,6 15159
III 148,4 15091
IV 138,3 19960
2009 I 129,9 15864
II 125,7 17291
III 131,5 16768
IV 147,4 24461
2010 I 141,8 17687
II 134,7 19053
III 139,5 18526
IV 157,9 28173
2011 I 146,8 19114
II 143,5 21279
III 146,1 20376
IV 164,7 31568
2012 I 151,8 20848
II 145,8 24126
III 149,5 23396
IV 169,2 35548
2013 I 151,5 24422
II 148,3 26441
III 151,5 24841
IV 169,9 39759
2014 I 153,8 24602
II 148,9 27587
III 156 27132
IV 176,8 40972
2015 I 153 27621
II 141,9 30049
III 150,4 29589
IV 169 46493
2016 I 152,5 29076
II 144,5 30872
III 149,2 30577
IV 174,1 45948
Требуется:
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.
Исследование взаимосвязи данных показателей с помощью диаграммы рассеяния и коэффициента корреляции
Построить график диаграммы рассеяния зависимой переменной с экзогенным фактором. Оценить коэффициент корреляции между объясняемой и объясняющей переменными. Проанализировать тесноту и направление связи между размером среднедушевых денежных доходов населения и объемом денежной массы М0 и сделать вывод о возможности построение линейной модели парной регрессии между соответствующими показателями. Проверить значимость коэффициента корреляции.
Оценка параметров модели парной регрессии
Оценить параметры модели с помощью:
надстройки Excel Анализ данных, используя инструмент Регрессия;
по формулам:, ;
с помощью функции ЛИНЕЙН.
Выпишите полученное уравнение регрессии объема денежной массы М0 на размер среднедушевых денежных доходов населения. Дайте экономическую интерпретацию параметрам модели. Отобразите на графике исходные данные и результаты моделирования.
Оценивание качества спецификации модели
Проверить статистическую значимость регрессии в целом. Проверить статистическую значимость оценок параметров. Оценить точность модели с помощью средней относительной ошибки аппроксимации. Сделайте выводы качестве уравнения регрессии.
Оценивание адекватности модели
Описать процедуру и привести результаты проверки адекватности модели регрессии денежной массы М0 на размер среднедушевых денежных доходов населения, выбрав последнее наблюдение в качестве контрольного уровня.
Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о гомоскедастичности случайных возмущений
Выполнить визуальный анализ гетероскедастичности с помощью графиков. Привести поверку по одному из тестов: Уайта, Бреуша – Пагана, Голдфельда-Квандта. Сделать выводы. При необходимости предложить вариант корректировки гетероскедастичности.
Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова об отсутствии автокорреляции случайных возмущений
Выполнить визуальный анализ автокорреляции остатков с помощью графика. Привести результаты тестирования на отсутствие автокорреляции случайных возмущений с помощью теста Дарбина -Уотсона. Сделать выводы. При необходимости предложить вариант корректировки автокорреляции.
Множественная регрессия
В связи с тем, что объясняющая переменная представляет собой временной ряд, одной из составляющих компонент которого может быть сезонная волна, необходимо учесть эту структуру для дальнейшего прогноза, вводя фиктивные переменные для соответствующих кварталов. Постройте график изменения размера среднедушевых денежных доходов населения во времени с целью визуального выявления сезонной волны.
Построение спецификации эконометрической модели множественной регрессии.
Введите необходимое количество фиктивных переменных, характеризующих степень влияния каждого квартала в отдельности. Постройте многофакторную модель размера среднедушевых денежных доходов населения. Оцените качество и значимость модели и отдельных ее параметров. Поясните экономический смысл параметров при фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний.
Прогнозирование экзогенной переменной - размера среднедушевых денежных доходов населения
Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования номинальной зарплаты на ближайший квартал.
Прогнозирование эндогенной переменной - индекса реального ВВП
Используя прогнозную оценку размера среднедушевых денежных доходов населения, построить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемого объема денежной массы М0 на ближайший квартал.
Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате
Решение:
Построение спецификации эконометрической модели
Постановка задачи: по имеющимся данным n= 36 наблюдений за совместным изменением двух переменных показателей x - индекс промышленного производства и y - реальные денежные доходы
необходимо определить аналитическую зависимость ŷ = f(x), наилучшим образом описывающую данные наблюдений.
Эндогенная переменная - y - реальные денежные доходы
.С ростом x – индекса промышленного производства, увеличивается и y - реальные денежные доходы, следовательно знак параметра модели положительный.
Исследование взаимосвязи данных показателей с помощью диаграммы рассеяния и коэффициента корреляции
Экзогенный фактор x - индекс промышленного производства.
Тесноту связи в случае линейной зависимости характеризуют с помощью
выборочного коэффициента корреляции rxy
rxy=xy-x*yx2-x2y2- y2=0,806 (=КОРРЕЛA2:A41;B2:B41)
rxy=0,806 - связь между признаком Y и фактором X высокая и прямая.
Проверяем коэффициент корреляции на значимость при доверительной
вероятности p= 0,95 .
Вычисляем статистику t по формуле
t=rxy*n-21-rxy2=0,806*36-21-0,8062=7,94
Критическое значение (=ОКРУГЛ(СТЬЮДРАСПОБР(J21;(E21-2));2))
tкр. (0,95;36-2)=2,03
Сравниваем
t>tкр.
то можно считать, что коэффициент корреляции значим, показатели Х и Y зависимы, уравнение регрессии можно использовать для прогнозов и оценок.
Оценка параметров модели парной регрессии
В соответствии с методом наименьших квадратов находим уравнение линейной регрессии
y=ax+b
в соответствии с методом наименьших квадратов для нахождения неизвестных параметров а и b нужно использовать следующие формулы:
a=xy-x*y x2-x2=3927298,475-25655,028*150,05622652,323-150,0562=572,186
b=y-a*x=25655,028-572,186*150,056=-60204,605
y=-60204,6+572,186x
Оценивание качества спецификации модели
Согласно F-критерию Фишера, выдвигаем «нулевую» гипотезу H0 о ста-
тистической незначимости уравнения регрессии (т. е. о статистически незначимом отличии величины F от нуля)...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
28 февраля 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
ВАРИАНТ 14
Ставится задача исследовать как влияет индекс промышленного производства (по ОКВЭД IP_EA_M) на среднедушевые денежные доходы населения (HHI_M) (рублей в месяц).docx
2018-12-24 09:45
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа была выполнена раньше срока, все требования соблюдены. Получила максимальный балл. Спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
