Создан заказ №3694747
5 марта 2019
ВАРИАНТ 16 Ставится задача исследовать как влияет индекс реального объема про-мышленного производства по ОКВЭД (IP_EA_Q) в России на норму безрабо-тицы (в среднем за период) (UNEMPL_Q_SH)
Как заказчик описал требования к работе:
По предоставленным данным необходимо выполнить задания (во вложении). Данные предоставлены будут после договора с автором
Фрагмент выполненной работы:
ВАРИАНТ 16
Ставится задача исследовать, как влияет индекс реального объема про-мышленного производства по ОКВЭД (IP_EA_Q) в России на норму безрабо-тицы (в среднем за период) (UNEMPL_Q_SH). Второй показатель – цепной ин-декс, где за базу (100%) взят уровень 2002 года. Данные с сайта http://sophist.hse.ru
T Норма
безработицы Индекс реального объема промышленного производства
2008 I 6,70 146,07
II 5,80 146,37
III 5,80 148,42
IV 6,90 140,40
2009 I 8,90 123,41
II 8,70 126,50
III 8,00 134,09
IV 7,90 143,07
2010 I 8,60 133,20
II 7,60 135,73
III 6,70 139,67
IV 6,70 153,49
2011 I 7,40 139,83
II 6,60 143,89
III 6,10 147,05
IV 6,10 159,11
2012 I 6,30 145,91
II 5,50 147,07
III 5,10 151,93
IV 5,10 164,08
2013 I 5,70 144,06
II 5,40 148,10
III 5,30 152,69
IV 5,40 166,12
2014 I 5,60 145,52
II 5,10 150,76
III 4,90 154,83
IV 5,10 169,70
2015 I 5,60 144,92
II 5,70 143,33
III 5,30 148,34
IV 5,60 163,18
2016 I 5,90 143,92
II 5,80 144,79
III 5,30 148,12
IV 5,30 166,19
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 индексом реального объема промышленного производства и нормой безработицы 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 нормы безработицы на индекс реального объема 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 нормы безработицы на индекс реального объема 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 реального объема 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 реального объема промышленного производства
Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования индекса реального объема промышленного производства на ближайший квартал.
Прогнозирование эндогенной переменной на норму безработицы
Используя прогнозную оценку реального объема промышленного производства, построить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемого уровня нормы безработицы на ближайший квартал.
Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате
Решение:
1. Построение спецификации эконометрической модели
Необходимо исследовать, как влияет индекс реального объема промышленного производства на норму безработицы. Обозначим переменные:
Х - Индекс реального объема промышленного производства, экзогенная переменная
Y - Норма безработицы, эндогенная переменная (результирующая)
Судя по экономическому смыслу переменных можно предположить наличие обратной линейной связи, знак параметра при переменной Х предполагаем отрицательным.
2. Исследование взаимосвязи данных показателей с помощью диаграммы рассеяния и коэффициента корреляции
Построим график диаграммы рассеяния зависимой переменной с экзогенным фактором.
Рис.1.2. Диаграмма рассеяния.
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 индекса реального объема промышленного производства, в среднем уменьшается норма безработицы.
Вычисление коэффициента корреляции
Чтобы вычислить корреляцию средствами Excel, можно воспользоваться функцией =КОРРЕЛ( ):
Оценим значимость коэффициента корреляции. Для этого рассчитаем значение t – статистики по формуле:
-7,14.
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 35-
2=33) и значимость α (в нашем примере α равно 0,05). Если фактическое значение t – статистики, взятое по модулю больше критического, то с
вероятностью (1- α ) коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.
7,14 2,03, коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.
Вывод: индекс реального объема промышленного производства оказывает весьма высокое влияние на норму безработицы, связь обратная.
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
6 марта 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
ВАРИАНТ 16
Ставится задача исследовать как влияет индекс реального объема про-мышленного производства по ОКВЭД (IP_EA_Q) в России на норму безрабо-тицы (в среднем за период) (UNEMPL_Q_SH).docx
2019-03-09 12:03
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Хочу выразить благодарность автору за отлично выполненную работу. Автор всегда на связи, написала работу очень доступно и качественно.Учла все пожелания. Преподаватель принял без замечаний.Спасибо!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
