Создан заказ №3052293
23 мая 2018
ВАРИАНТ 30 Ставится задача исследовать как влияет заявленная потребность в работниках (в тыс
Как заказчик описал требования к работе:
Выполнить контрольную по эконометрике за 2 дня в двух вариантах. Пишите сразу сколько будет стоить контрольная.
Фрагмент выполненной работы:
ВАРИАНТ 30
Ставится задача исследовать, как влияет заявленная потребность в работниках (в тыс.чел.) (EMPLDEC_Q) на норму безработицы в среднем за период в млн. чел. (UNEMPL_Q_SH) в России. Данные с сайта http://sophist.hse.ru
T Норма безработицы Заявленная потребность в работниках
2007 III 5,7 1 397
IV 5,7 1 265
2008 I 6,7 1 156
II 5,8 1 437
III 5,8 1 537
IV 6,9 1 278
2009 I 8,9 873
II 8,7 1 116
III 8,0 1 137
IV 7,9 937
2010 I 8,6 849
II 7,6 1 210
III 6,7 1 261
IV 6,7 1 119
2011 I 7,4 1 086
II 6,6 1 474
III 6,1 1 498
IV 6,1 1 309
2012 I 6,3 1 321
II 5,5 1 720
III 5,1 1 669
IV 5,1 1 436
2013 I 5,7 1 501
II 5,4 1 975
III 5,3 1 814
IV 5,4 1 565
2014 I 5,6 1 477
II 5,1 2 032
III 4,9 2 145
IV 5,1 1 773
2015 I 5,6 1 275
II 5,7 1 303
III 5,3 1 348
IV 5,6 1 244
2016 I 5,9 1 130
II 5,8 1 314
III 5,3 1 415
IV 5,3 1 306
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 заявленная потребность в работниках (в тыс.чел.) (EMPLDEC_Q) на норму безработицы в среднем за период в млн. чел. (UNEMPL_Q_SH) в России. Эндогенной переменной будет выступать норма безработицы в среднем за период. Связь между выбранными факторами будет отрицательной и обратной, с ростом заявленной потребностью в работниках и количество безработных в среднем за период уменьшится.
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 потребностью в работниках и нормой безработицы 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 обратной линейной связи между значениями переменных x и y, т.е. в среднем, с увеличением Заявленной потребности в работниках, в среднем снизится 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 Е2 и равен - 0,747.
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 38-2=36) 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 2,028.
Сравнивая числовые значения критериев, видно, что │tнабл│=6,75>tтаб=2,028, т.е. полученное значение коэффициента корреляции значимо.
Вывод: Заявленная потребность в работниках оказывает высокое влияние на Норма безработицых, связь обратная.
3. 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$8.
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 0,760998
R-квадрат 0,579117
Нормированный R-квадрат 0,567092
Стандартная ошибка 0,724408
Наблюдения 37
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 25,272056 25,27206 48,1585757 4,5716E-08
Остаток 35 18,3668629 0,524768
Итого 36 43,6389189
Коэффициенты Стандартная ошиб t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 10,07056 0,56955759 17,68137 5,0137E-19 8,91429576 11,22682
Индекс промышленного производства (%) -0,00278 0,00040096 -6,93964 4,5716E-08 -0,0035965 -0,00197
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Остатки
1 6,183371 -0,4833708
2 6,550664 -0,8506642
3 6,853959 -0,1539595
4 6,07207 -0,2720698
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...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
24 мая 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
ВАРИАНТ 30
Ставится задача исследовать как влияет заявленная потребность в работниках (в тыс.docx
2018-05-27 13:21
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.9
Положительно
отвратительная работа! Сделана в срок, автор работала со мной хорошо, но работа полностью не правильна, ее не приняли
Хочешь такую же работу?
300 ₽
