Создан заказ №2799739
21 марта 2018
ВАРИАНТ 24 Ставится задача исследовать как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q в руб
Как заказчик описал требования к работе:
Выполнить задание в экселе. Каждое задание на новом листе. Желательно сделать описание действий в ворде
Фрагмент выполненной работы:
ВАРИАНТ 24
Ставится задача исследовать, как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q в руб.) на среднедушевые денежные доходы населения (HHI_M в руб.) в России. Данные с сайта http://sophist.hse.ru
T Средняя номинальная заработная плата Среднедушевые денежные доходы населения
2008 I 15 424 13 312
II 16 962 15 159
III 17 556 15 091
IV 18 966 19 960
2009 I 17 441 15 864
II 18 419 17 291
III 18 673 16 768
IV 20 670 24 461
2010 I 19 485 17 687
II 20 809 19 053
III 21 031 18 526
IV 23 491 28 173
2011 I 21 354 19 114
II 23 154 21 279
III 23 352 20 376
IV 26 905 31 568
2012 I 24 407 20 848
II 26 547 24 126
III 26 127 23 396
IV 30 233 35 548
2013 I 27 339 24 422
II 30 245 26 441
III 29 578 24 841
IV 33 269 39 759
2014 I 30 057 24 602
II 32 963 27 587
III 31 730 27 132
IV 35 685 40 972
2015 I 31 566 27 621
II 29 757,1 34 703,0
III 30 695,1 32 983,0
IV 36 067,1 35 692,0
2016 I 26 507,2 34 000,0
II 30 119,4 37 404,0
III 30 586,9 35 744,0
IV 35 849,0 39 824,0
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.
Ставится задача исследовать, как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q в руб.) на среднедушевые денежные доходы населения (HHI_M в руб.) в России. Эндогенной переменной будут выступать среднедушевые денежные доходы населения. Связь между выбранными факторами будет положительная и прямая, с ростом средней номинальной заработной платы будут расти и среднедушевые денежные доходы населения (на конец периода).
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 средней номинальной заработной платой и среднедушевыми денежными доходами населения и сделать вывод о возможности построение линейной модели парной регрессии между соответствующими показателями. Проверить значимость коэффициента корреляции.
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 прямой линейной связи между значениями переменных x и y, т.е. в среднем, с увеличением Средней номинальной заработной платы, в среднем увеличиваются Среднедушевые денежные доходы населения) (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 F3 и равен -0,878.
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 36-2=34) 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 2,032.
Сравнивая числовые значения критериев, видно, что tнабл=10,69>tтаб=2,032 т.е. полученное значение коэффициента корреляции значимо.
Вывод: Средняя номинальная заработная плата оказывает весьма высокое влияние на Среднедушевые денежные доходы населения, связь прямая.
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 $М$6.
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 0,866832314
R-квадрат 0,75139826
Нормированный R-квадрат 0,743864874
Стандартная ошибка 3941,310826
Наблюдения 35
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 1549392087 1,55E+09 99,7424338 1,67E-11
Остаток 33 512619723,9 15533931
Итого 34 2062011811
Коэффициенты Стандартная ошиб t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение -4091,381974 3034,146249 -1,34845 0,18669758 -10264,4 2081,635
Индекс промышленного производства (%) 1,15329363 0,115478175 9,987113 1,6721E-11 0,918352 1,3882357
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Остатки
1 13697,01898 -385,0189827
2 15470,78459 -311,7845863
3 16155,841 -1064,841003
4 17781,98502 2178,014978
Рис.1.7...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
22 марта 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
ВАРИАНТ 24
Ставится задача исследовать как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q в руб.docx
2018-03-25 08:54
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Спасибо большое, все точно в срок, и без всяких доработок. Работы выполнена на отлично.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
