Создан заказ №3591034
27 января 2019
ВАРИАНТ 9 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:
Вариант 9 . Условие начинается со страницы 116.
Второй файл - пример,который делали на паре.
Фрагмент выполненной работы:
ВАРИАНТ 9
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)
2007 I 11876 2741,2
II 12993 3027,5
III 13494 3220,9
IV 15742 3702,2
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 author24.ru) 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 средней номинальной заработной платой и объемом денежной массы М0 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;
по формулам:, ;
с помощью функции ЛИНЕЙН.
Выпишите полученное уравнение регрессии объема денежной массы М0 на среднюю номинальную заработную плату. 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 денежной массы М0 на среднюю номинальную заработную плату, 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 объема номинальной зарплаты 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 размера номинальной зарплаты. Оцените качество и значимость модели и отдельных ее параметров. Поясните экономический смысл параметров при фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний.
Прогнозирование экзогенной переменной - средней номинальной зарплаты
Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования номинальной зарплаты на ближайший квартал.
Прогнозирование эндогенной переменной - денежной массы М0
Используя прогнозную номинальной зарплаты, построить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемого объема денежной массы М0 на ближайший квартал.
Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате
Решение:
1.Построение спецификации эконометрической модели
Постановка задачи:
Выявить и оценить зависимость объема денежной массы (M0_Q) от размера средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q).
Эндогенная переменная
Y – Денежная масса М (M0_Q), млрд. руб..
Экзогенная переменная
X – Размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q), руб.
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 заработной платы происходит рост денежной массы: .
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 средней номинальной заработной платы возрастает денежная масса.
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 положительная. 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 денежной массы на доходы населения.
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). И таким образом делается вывод о том, что между средней номинальной заработной платой и объемом денежной массы М0 есть статистическая линейная положительная взаимосвязь.
3.Оценка параметров модели парной регрессии
Анализ данных, используя инструмент Регрессия:
Рис. 3...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
28 января 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
ВАРИАНТ 9
Ставится задача исследовать как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q) на объем денежной массы М0 в РФ (M0_Q).docx
2019-01-31 15:24
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4
Положительно
Огромное спасибо автору, работа выполнена хорошо, внимательный и все раньше срока
Хочешь такую же работу?
300 ₽
