Распродажа!

1,200.00₽ 600.00₽

Купить

Артикул: 55001550
Категория:

ВАРИАНТ 16

Ставится задача исследовать, как влияет индекс реального объема про­мышленного производства по ОКВЭД (IP_EA_Q) в России на норму безрабо­тицы (в среднем за период) (UNEMPL_Q_SH). Второй показатель — цепной ин­декс, где за базу (100%) взят уровень 2002 года. Данные с сайта http://sophist.hse.ru

Т Норма безработицы Индекс реального объема промышленного производства
2008 I 6,7 146,07
II 5,8 146,37
III 5,8 148,42
IV 6,9 140,4
2009 I 8,9 123,41
II 8,7 126,5
III 8 134,09
IV 7,9 143,07
2010 I 8,6 133,2
II 7,6 135,73
III 6,7 139,67
IV 6,7 153,49
2011 I 7,4 139,83
II 6,6 143,89
III 6,1 147,05
IV 6,1 159,11
20121 6,3 145,91
II 5,5 147,07
III 5,1 151,93
IV 5,1 164,08
2013 I 5,7 144,06
II 5,4 148,1
III 5,3 152,69
IV 5,4 166,12
2014 I 5,6 145,52
II 5,1 150,76
III 4,9 154,83
IV 5,1 169,7
20151 5,6 144,92
II 5,7 143,33
III 5,3 148,34
IV 5,6 163,18
2016 I 5,9 143,92
II 5,8 144,79
III 5,3 148,12
IV 5,3 166,19

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