Создан заказ №2924868
24 апреля 2018
ВАРИАНТ 18 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:
в конце вариант работы,нужно на отдельном файле написать все расчеты с Комментариями,работа выполняется в excel
Фрагмент выполненной работы:
ВАРИАНТ 18
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 Реальные денежные доходы Индекс промышленного производства
2008 I 13312,0 152,6
II 15159,0 145,6
III 15091,0 148,4
IV 19960,0 138,3
2009 I 15864,0 129,9
II 17291,0 125,7
III 16768,0 131,5
IV 24461,0 147,4
2010 I 17687,0 141,8
II 19053,0 134,7
III 18526,0 139,5
IV 28173,0 157,9
2011 I 19114,0 146,8
II 21279,0 143,5
III 20376,0 146,1
IV 31568,0 164,7
2012 I 20848,0 151,8
II 24126,0 145,8
III 23396,0 149,5
IV 35548,0 169,2
2013 I 24422,0 151,5
II 26441,0 148,3
III 24841,0 151,5
IV 39759,0 169,9
2014 I 24602,0 153,8
II 27587,0 148,9
III 27132,0 156,0
IV 40972,0 176,8
2015 I 27621,0 153,0
II 30049,0 141,9
III 29589,0 150,4
IV 46493,0 169,0
2016 I 29076,0 152,5
II 30872,0 144,5
III 30577,0 149,2
IV 45948,0 174,1
Требуется:
Построение спецификации эконометрической модели
Привести постановку задачи построения модели парной линейной регрессии. (работа была выполнена специалистами Автор 24) 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 индексом промышленного производства и среднедушевыми денежными доходами населения 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;
с помощью надстройки Excel Поиск решения;
с помощью функции ЛИНЕЙН.
Выпишите полученное уравнение регрессии денежных доходов населения на индекс промышленного производства. 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 денежных доходов населения на индекс промышленного производства, 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 индекса промышленного производства 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 динамики индекса промышленного производства. Оцените качество и значимость модели и отдельных ее параметров. Поясните экономический смысл параметров при фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний.
Прогнозирование экзогенной переменной - индекса промышленного производства
Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования индекса промышленного производства на ближайший квартал.
Прогнозирование эндогенной переменной - денежных доходов населения
Используя прогнозную оценку индекса промышленного производства, построить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемого уровня денежных доходов населения на ближайший квартал.
Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате
Решение:
1.Построение спецификации эконометрической модели
Постановка задачи:
Выявить и оценить зависимость среднедушевых денежных доходов населения (HHI_M) от индекса промышленного производства (по ОКВЭД IP_EA_M).
Эндогенная переменная
Y – Реальные денежные доходы (HHI_M), рублей в месяц.
Экзогенная переменная
X – индекс промышленного производства (по ОКВЭД IP_EA_M), %.
Спецификация модели:
где
Y — эндогенная (зависимая) переменная;
X — независимая (экзогенная, объясняющая) переменная, или фактор;
– коэффициенты уравнения регрессии;
– случайная составляющая эндогенной переменной (случайное возмущение), которая не может быть объяснена значениями X.
При росте индекса промышленного производства происходит рост реальных денежных доходов населения: .
2. Исследование взаимосвязи данных показателей с помощью диаграммы рассеяния и коэффициента корреляции
Поле корреляции
Построим график диаграммы рассеяния зависимой переменной с экзогенным фактором.
Рис. 1. Корреляционное поле
В среднем с ростом индекса промышленного производства увеличиваются доходы населения.
Коэффициент корреляции
Рис. 2. Вычисление коэффициента парной корреляции с помощью функции КОРРЕЛ
Результат расчета:
Следовательно:
Следовательно, связь между Y и Х тесная (поскольку больше 0,7) и отрицательная. Поскольку коэффициент линейной парной корреляции близок к единице, то можно предположить, что между переменными Х и Y есть тесная линейная связь. Следовательно, необходимо построить линейную модель парной регрессии доходов от индекса производства.
Значимость коэффициента корреляции:
Критические значением t-критерия:
Поскольку |tнабл|> tкр, то полученное значение коэффициента корреляции признается значимым (то есть нулевая гипотеза, утверждающая равенство нулю генерального коэффициента корреляции, отвергается)...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
25 апреля 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
ВАРИАНТ 18
Ставится задача исследовать как влияет индекс промышленного производства (по ОКВЭД IP_EA_M) на среднедушевые денежные доходы населения (HHI_M) (рублей в месяц).docx
2018-04-28 15:59
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Работа была сделана оперативно и на профессиональном уровне, очень вам благодарна. Огромное спасибо!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
