Создан заказ №3462946
15 декабря 2018
Анализ эконометрической модели
Как заказчик описал требования к работе:
Оценить модель, добавить фиктивные переменные, снова оценить и написать, что не так с моделью и почему.
Фрагмент выполненной работы:
ВВЕДЕНИЕ
В математической статистике и теории вероятностей регрессия определяется как зависимость среднего значения какой-либо величины (y) от некоторой другой величины или нескольких величин (xi).
Между двумя переменными yи x можно определить два вида зависимости. Первый вид зависимости можно охарактеризовать тем, что обе переменные являются равноценными. Второй вариант взаимосвязи выделяет одну из величин как независимую (объясняющую), а другую – как зависимую (объясняемую). (работа была выполнена специалистами Автор 24)
Модель, выражающая зависимость среднего значения зависимой переменной yот одной независимой переменной xназывается парной регрессией:
y=fx, (1.1)
где y – зависимая переменная (результативный признак); x – независимая переменная (признак-фактор) [1].
Модель связи переменных yиx,исходя из уравнения парной регрессии, выглядит следующим образом:
y=fx+ε, (1.2)
где ε – случайная величина, характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического, найденного по уравнению регрессии [5].
Случайная величина ε называется также возмущением. Она включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения. Ее присутствие в модели порождено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.
От правильно выбранной спецификации модели зависит величина случайных ошибок: они тем меньше, чем в большей мере теоретические значения результативного признака y, подходят к фактическим данным y.
При проведении регрессионного анализа, основанного на методе наименьших квадратов, на практике следует обратить внимание на проблемы, связанные с выполнимостью свойств случайных отклонений модели. Одной из ключевых предпосылок МНК является условие постоянства дисперсий случайных отклонений.
К основным этапам эконометрического исследования можно отнести следующие:
Постановка проблемы.
На данном этапе выбирают ряд экономических показателей, зависимость между которыми нужно выявить и исследовать.
Сбор и анализ статистических данных
На данном этапе по выбранным ранее показателям собирают статистические данные. Сбор статистических данных может происходить либо методом опросов, анкетирования, либо используя официальную статистическую информацию, то есть статистические сборники, которые выходят ежегодно.
Спецификация.
Построение эконометрической модели и выбор формы связи переменных.На данном этапе необходимо представить экономическую модель в математической форме, удобной для дальнейшего анализа.
Параметризация.
На данном этапе необходимо по отдельным методам количественно определить параметры выбранной модели, делающих эту модель наиболее адекватной к реальным статистическим данным, которые были получены на втором этапе исследования.
Верификация.
Проверка качества построенной модели и найденных параметров. На данном этапе по определенным критериям необходимо доказать, что построенная модель и найденные параметры надлежащего качества. Если построенная модель или найденные параметры низкого качества необходимо указать основные причины, по которым была получена модель низкого качества.
Прогнозирование.
Использование построенной модели в экономических исследованиях. На данном этапе полученную модель необходимо уметь использовать для объяснения поведения исследуемых показателей, осмысленного проведения экономической политики и построения прогноза. [2, 6, 8].
Одним из инструментов, повышающих качество регрессионных моделей, являются фиктивные переменные (dummyvariables), позволяющие количественно описать влияние качественных признаков на эндогенную переменную. Например, при оценке спроса на некоторый товар помимо количественных переменных, таких как цена и доход потребителя, учесть качественные: вкус потребителя, возраст, национальные особенности, сезонность, и т.д. Фиктивные переменные (ФП) — это переменные бинарного типа "0 – 1" (индикатор изучаемого признака):
.
Значение называется базовым(сравнительным), его выбор определяется целями исследования, или принимается произвольно.
В регрессионных моделях применяются фиктивные переменные двух типов: переменные сдвига (для описания признаков, влияющих на сдвиг линии регрессии) и переменные наклона (для описания признаков, влияющих на изменение наклона линии регрессии).
Цель работы: построение линейной регрессионной модели, отражающую зависимость заработной платы 15 работников фирмы от возраста.
Задачи: построение верной спецификации, соблюдая принципы данного основополагающего этапа, сбор информации об используемых параметрах, оценка построенной регрессии, а также ее диагностика и корректировка (при необходимости).
Структура данной работы построена исходя из этапов эконометрического моделированияПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
300 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
16 декабря 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Анализ эконометрической модели.docx
2019-05-28 20:40
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Замечательный автор,работа выполнена раньше срока и качественно! автор ответила на все задаваемые вопросы. Большое спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
