Создан заказ №3793203
28 марта 2019
ВАРИАНТ 23 Ставится задача исследовать как влияет размер среднедушевых денежных доходов населения (HHI_Q в руб
Как заказчик описал требования к работе:
Задание: решить контрольную по эконометрике, срок 2 дня, очень нужно! Расписывайте, пожалуйста, подробное решение для каждой задачи.
Фрагмент выполненной работы:
ВАРИАНТ 23
Ставится задача исследовать, как влияет размер среднедушевых денежных доходов населения (HHI_Q в руб.) 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 Среднедушевые денежные доходы населения Денежная масса М0 (на конец периода)
2008 I 12 213,0 3 475,5
II 14 749,7 3 724,9
III 15 579,3 3 904,2
IV 16 904,5 3 794,8
2009 I 14 065,1 3 278,3
II 16 967,9 3 522,5
III 16 730,6 3 485,6
IV 19 833,3 4 038,1
2010 I 16 146,4 3 986,1
II 18 690,0 4 367,7
III 18 549,4 4 524,5
IV 22 456,0 5 062,7
2011 I 17 710,6 4 918,2
II 20 417,6 5 192,2
III 20 512,3 5 420,4
IV 24 535,0 5 938,6
2012 I 19 121,0 5 704,3
II 22 591,0 6 003,9
III 23 280,7 5 969,2
IV 27 986,2 6 430,1
2013 I 21 864,6 6 181,4
II 25 293,6 6 470,3
III 25 527,8 6 414,4
IV 31 142,4 6 985,6
2014 I 22 823,3 6 608,2
II 27 347,2 6 763,5
III 28 112,9 6 959,3
IV 32 897,5 7 171,5
2015 I 25 488,6 6 540,8
II 29 757,1 6 659,5
III 30 695,1 6 744,9
IV 36 067,1 7 239,1
2016 I 26 507,2 7 142,9
II 30 119,4 7 372,7
III 30 586,9 7 412,1
IV 35 849,0 7 714,7
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.
Ставится задача исследовать, как влияет размер среднедушевых денежных доходов населения (HHI_Q в руб.) на объем денежной массы М0 в РФ (M0_Q). Эндогенной переменной будет выступать объем денежной массы М0 в РФ (M0_Q). Связь между выбранными факторами будет положительной и прямой, с ростом размер среднедушевых денежных доходов населения и объем денежной массы в среднем за период увеличится.
2. 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 размером среднедушевых денежных доходов населения и объемом денежной массы 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 Среднедушевых денежных доходов населения, в среднем увеличится и Денежная масса М0 (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 0,925.
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 2,032.
Сравнивая числовые значения критериев, видно, что │tнабл│=14,981>tтаб=2,032, т.е. полученное значение коэффициента корреляции значимо.
Вывод: Среднедушевые денежные доходы населения оказывает высокое влияние на Денежную массу М0 (на конец периода), связь прямая.
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 0,921593
R-квадрат 0,849333
Нормированный R-квадрат 0,844768
Стандартная ошибка 537,5694
Наблюдения 35
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 53758086,6 53758087 186,026456 4,0735E-15
Остаток 33 9536368,6 288980,9
Итого 34 63294455,2
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение 796,2225 362,536816 2,196253 0,03520776 58,6358147 1533,809
Индекс промышленного производства (%) 0,208573 0,0152922 13,63915 4,0735E-15 0,17746043 0,239685
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Остатки
1 3343,52 131,979761
2 3872,606 -147,70647
3 4045,638 -141,43834
4 4322,039 -527,23881
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
29 марта 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
ВАРИАНТ 23
Ставится задача исследовать как влияет размер среднедушевых денежных доходов населения (HHI_Q в руб.docx
2019-05-23 17:33
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.3
Положительно
Три поставили только потому что я не отвечала устно. Просто за контрольную три меня устроит.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
