Создан заказ №5597733
27 октября 2020
Ставится задача исследовать, как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q) на объем денежно
Как заказчик описал требования к работе:
Задания для выполнения контрольной работы
1. Оформления контрольной работы
Контрольная работа выполняется и защищается в установленные преподавателем сроки.
Титульный лист контрольной работы должен содержать все необходимые реквизиты: наименование учебной дисциплины; номер группы, Ф.И.О. студента
и преподавателя.
Решение задач контрольной работы должно сопровождаться необходимыми комментариями, т. е. все основные моменты процесса решения задачи должны быть раскрыты и обоснованы на основе соответствующих теоретических положений. Для решения задач допустимо использование средств Excel, Gretl, R.
По результатам выполненной контрольной работы проводится собеседование, в ходе которого преподаватель определяет окончательное число баллов, полученных студентом за контрольную работу.
Для получения максимального числа баллов по результатам собеседования студент должен знать теоретические основы тематики задач контрольной работы и уметь ответить на конкретные вопросы по содержанию проверенной работы.
Номер Вашего варианта соответствует порядковому номеру в журнале (ведомости) группы (если преподавателем не задан другой порядок выбора варианта).
Студенты по желанию могут самостоятельно сформулировать постановку задачи, собрать статистические данные и по ним выполнить контрольную работу. Тема работы до начала выполнения обязательно должна быть согласована с преподавателем. Данные должны быть подтверждены работающими ссылками на интернет источники.
2. Порядок выполнения контрольной работы
В ходе выполнения лабораторной работы требуется:
Провести поэтапное решение задачи, используя Excel или с помощью других прикладных программ (GRETL, RStudio);
Для проверки предоставить преподавателю файл с расчетами и распечатать протокол решения в текстовом редакторе.
Протокол отчета должен содержать:
Решение задач контрольной работы должно сопровождаться необходимыми расчетами и комментариями, то есть все основные моменты процесса решения задачи должны быть раскрыты и обоснованы соответствующими теоретическими положениями.
Фрагменты исходного рабочего листа Excel или окна вывода других используемых программных продуктов.
Диалоговые окна инструментов «Регрессия» «Анализа данных» или «Поиска решения», функции ЛИНЕЙН и т.п..
Фрагмент рабочего листа Excel, содержащий результаты решения и графические результаты моделирования и прогнозирования.
Контрольная работа не зачитывается, если ее вариант не совпадает с номером варианта, указанным преподавателем.
3. Условие задания
Во всех вариантах требуется выполнить:
Построение спецификации эконометрической модели
Привести постановку задачи построения модели парной линейной регрессии. 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. Проверить значимость коэффициента корреляции.
3.Оценка параметров модели парной регрессии
Оценить параметры модели (1) парной регрессии
Y_t=β_0+β_1 X_1+ε_t (1)
Выпишите полученное уравнение регрессии в стандартной форме. Дайте экономическую интерпретацию параметрам модели.
4.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.
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 выполнить корректировку модели.
Множественная регрессия. Построение спецификации эконометрической модели множественной регрессии.
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 экзогенной переменной во времени с целью визуального выявления сезонной волны.
Введите необходимое количество фиктивных переменных, характеризующих степень влияния каждого квартала в отдельности. Постройте многофакторную модель динамики экзогенной переменной.
Оценить параметры модели (2) множественной регрессии
X_t=α_0+α_1 t+α_2 d_1+α_3 d_2+α_4 d_3+ν_t (2)
Оцените качество и значимость модели и отдельных ее параметров. Поясните экономический смысл параметров при фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний.
Прогнозирование экзогенной переменной
Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования экзогенной переменной.
Оценить прогноз X_p (p>n) на ближайшие квартал по модели (2)
X ̂_(n+1)=α_0+α_1 (n+1)+α_2 d_1+α_3 d_2+α_4 d_3
8. Прогнозирование эндогенной переменной (в условиях отсутствия гетероскедастичности и автокорреляции)
Оценить прогноз Y ̂_p на ближайшиq кварталпо модели (1), используя полученные прогнозные значения X
(Y ̂_p— прогноз значения эндогенной переменной для момента t=p>n)
Подставив прогнозные значения X_p в модель (1), получим точечный прогноз Y ̂_p:
Y ̂_(n+1)=β_0+β_1 X_(n+1)
Построим интервальную оценку значения эндогенной переменной на интервале прогнозирования для момента t=p>n,
НГ_р=Y ̂_p-t_kp⋅s_p
ВГ_р=Y ̂_p+t_kp⋅s_p,
НГ_р нижняя граница интервала прогнозирования;
ВГ_р— верхняя граница интервала прогнозирования;
t_kp— табличное значение критерия Стьюдента.
s_p – ошибка прогноза, вычисляется по формуле:
s_p=s√(1+X_p^T (X^T X)^(-1) X_p ) , где X_p — p-я строчка матрицы регрессоров (прогнозные значения Х); s — стандартная ошибка модели (можно найти в первой таблице протокола регрессии).
Эта формула в случае модели парной регрессии может быть записана в виде: s_p=s√(1+1/n+((X_"прогн" -X ̄)^2)/(∑_(i=1)^n▒〖(X_t-X ̄)^2 〗)).
Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате.
ВАРИАНТ 7
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
2017 I 35983 7610,3
II 40103 7946,9
III 37723 8089,5
IV 42797 8446
2018 I 40691 8442,6
II 44477 8945,5
III 41830 9138,7
IV 46850 9339
2019 I 43944 8980,6
II 48650 9192,8
подробнее
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
28 октября 2020
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Ставится задача исследовать, как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q) на объем денежно.docx
2020-10-31 20:47
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Прекрасный автор! К работе подходит с пониманием, всегда на связи. Оперативно реагирует, на комментарии к работе.Рекомендую!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
