Распродажа!

1,200.00₽ 600.00₽

Купить

Артикул: 55001549
Категория:

ВАРИАНТ 13

Ставится задача исследовать, как влияет индекс реальных инвестиций в основной капитал (INVFC Q DIRI) на индекс реального ВВП РФ (GDPEA_Q_DIRI). Оба показателя — цепные индексы, где за базу (100%) взят уровень прошлых лет (1994 и 2005 соответственно). Данные с сайта http://sophist.hse.ru

T Индекс реальных инвестиций в основной капитал Индекс реального ВВП
2007 I 87,1 131,30
II 132,9 144,40
III 156,5 156,90
IV 226,7 164,60
2008 I 107,5 143,30
II 156,2 155,80
III 175,6 167,00
IV 223,7 162,40
2009 I 88,2 130,10
II 123,7 138,40
III 144,6 152,60
IV 203,1 158,20
2010 I 83,9 135,40
II 130,5 145,30
III 152,2 158,40
IV 225,7 166,30
2011 I 87,4 139,90
II 140,6 151,40
III 169,6 164,80
IV 259,5 174,00
2012 I 99,4 147,30
II 155,4 157,90
III 178,8 170,00
IV 267,7 177,10
2013 I 102 148,20
II 155,8 159,70
III 178,3 172,00
IV 270,8 180,80
2014 I 98,8 149,10
II 156,2 161,80
III 177,9 173,30
IV 263,4 181,30
2015 I 91,7 146,30
II 138,2 156,30
III 153,4 168,70
IV 238,9 175,40
2016 I 88,2 145,70
II 133 155,50
III 151,9 168,10
IV 235,9 176,00

Требуется:

Построение спецификации эконометрической модели

Привести постановку задачи построения модели парной линейной регрессии. Выбрать эндогенную переменную. Сделать предположения относительно знаков (положительный или отрицательный) параметров модели.

  1. Исследование взаимосвязи данных показателей с помощью диаграммы рассеяния и коэффициента корреляции

Оценить коэффициент корреляции между объясняемой и объясняющей переменными. Проанализировать тесноту и направление связи между исследуемыми показателями и сделать вывод о возможности построение линейной модели парной регрессии.

  1. Оценка параметров модели парной регрессии

Оценить параметры модели с помощью:

  • с помощью функции ЛИНЕЙН.

Выписать полученное уравнение регрессии. Дать экономическую ин­терпретацию параметрам модели регрессии.

  1. Оценивание качества спецификации модели

Проверить статистическую значимость регрессии в целом. Проверить статистическую значимость оценок параметров. Оценить точность модели с помощью средней относительной ошибки аппроксимации. Сделать выводы качестве уравнения регрессии.

  1. Оценивание адекватности модели

Описать процедуру и привести результаты проверки адекватности модели, выбрав последнее наблюдение в качестве контрольного уровня.

  1. Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о гомоскедастичности случайных возмущений

Выполнить визуальный анализ гетероскедастичности с помощью графика. Привести поверку при помощи теста Голдфельда-Квандта. Сделать выводы. При необходимости предложить вариант корректировки гетероскедастичности.

  1. 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.

  1. Построение спецификации эконометрической модели множественной регрессии

Ввести необходимое количество фиктивных переменных, характеризующих степень влияния каждого квартала в отдельности. Построить многофакторную модель динамики объясняющей переменной. Оценить качество и значимость модели и отдельных ее параметров. Пояснить экономический смысл параметров при фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний.

  1. Прогнозирование экзогенной переменной — индекса реальных инвестиций в основной капитал

Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования индекса реальных инвестиций в основной капитал на ближайший квартал.

  1. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате