Создан заказ №2993123
10 мая 2018
ВАРИАНТ 21 Ставится задача исследовать как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q) на объем денежной массы М0 в РФ (M0_Q)
Как заказчик описал требования к работе:
Здравствуйте. Необходимо расписать в Word, опираясь на пособие, формулы получаемых коэффициентов по каждому из 12 пунктов. Прикрепляю Учебное пособие. Работа в Word должна выглядеть примерно, как файл Эконометрика (Word).
Фрагмент выполненной работы:
ВАРИАНТ 21
Ставится задача исследовать, как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q) на объем денежной массы М0 в РФ (M0_Q). Денежная масса М0 — это совокупность наличных денег, находящихся в обращении в млрд. (трлн.) руб. Данные с сайта http://sophist.hse.ru
T Средняя номинальная заработная плата Денежная масса М0 (на конец периода)
2008 I 15424 3475,5
II 16962 3724,9
III 17556 3904,2
IV 18966 3794,8
2009 I 17441 3278,3
II 18419 3522,5
III 18673 3485,6
IV 20670 4038,1
2010 I 19485 3986,1
II 20809 4367,7
III 21031 4524,5
IV 23491 5062,7
2011 I 21354 4918,2
II 23154 5192,2
III 23352 5420,4
IV 26905 5938,6
2012 I 24407 5704,3
II 26547 6003,9
III 26127 5969,2
IV 30233 6430,1
2013 I 27339 6181,4
II 30245 6470,3
III 29578 6414,4
IV 33269 6985,6
2014 I 30057 6608,2
II 32963 6763,5
III 31730 6959,3
IV 35685 7171,5
2015 I 31566 6540,8
II 34703 6659,5
III 32983 6744,9
IV 35692 7239,1
2016 I 34000 7142,9
II 37404 7372,7
III 35744 7412,1
IV 39824 7714,7
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.
Ставится задача исследовать, как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q) на объем денежной массы МО в РФ (М0_Q). Денежная масса МО — это совокупность наличных денег, находящихся в обращении в млрд. (трлн.) руб. Эндогенной переменной будет выступать объем денежной массы. Связь между выбранными факторами будет положительная и прямая, с ростом Средней номинальной заработной платы будет расти и Денежная масса МО (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 объемом денежной массы МО 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 Объем денежной массы МО (на конец периода) (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 Е2 и равен -0,974.
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 2,024.
Сравнивая числовые значения критериев, видно, что tнабл=24,855>tтаб=2,024 т.е. полученное значение коэффициента корреляции значимо.
Вывод: Средняя номинальная заработная плата оказывает весьма высокое влияние на Объем денежной массы МО (на конец периода), 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 $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 0,973897674
R-квадрат 0,94847668
Нормированный R-квадрат 0,946915367
Стандартная ошибка 314,3603652
Наблюдения 35
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 60033314,71 60033314,71 607,4866719 7,91174E-23
Остаток 33 3261140,494 98822,43921
Итого 34 63294455,2
Коэффициенты Стандартная ошиб t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 294,1968205 221,06452 1,330818806 0,1923713 -155,562325 743,956
Индекс промышленного производства (%) 0,200344506 0,008128475 24,64724471 7,91174E-23 0,183807 0,216882
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Остатки
1 3384,310483 91,1895166
2 3692,440334 32,45966614
3 3811,444971 92,75502948
4 4093,930724 -299,1307242
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
11 мая 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
ВАРИАНТ 21
Ставится задача исследовать как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q) на объем денежной массы М0 в РФ (M0_Q).docx
2018-05-14 11:53
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.2
Положительно
Работа была выполнена в срок, но оценить правильность к сожалению не могу, так как преподаватель в последний момент изменил задание, и сделанная работа была не нужна, но я думаю все было решено верно
Хочешь такую же работу?
300 ₽
