ВАРИАНТ 22
Ставится задача исследовать, как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q в руб.) на среднедушевые денежные доходы населения (HHI_Q в руб.) в России. Денежная масса МО – это совокупность наличных денег, находящихся в обращении в млрд. (трлн.) руб. Данные с сайта http://sophist.hse.ru
| T | Среднедушевые денежные доходы населения | Средняя номинальная заработная плата |
| 2008 I | 12213,0 | 15424,0 |
| II | 14749,7 | 16962,0 |
| III | 15579,3 | 17556,0 |
| IV | 16904,5 | 18966,0 |
| 2009 I | 14065,1 | 17441,0 |
| II | 16967,9 | 18419,0 |
| III | 16730,6 | 18673,0 |
| IV | 19833,3 | 20670,0 |
| 2010 I | 16146,4 | 19485,0 |
| II | 18690,0 | 20809,0 |
| III | 18549,4 | 21031,0 |
| IV | 22456,0 | 23491,0 |
| 2011 I | 17710,6 | 21354,0 |
| II | 20417,6 | 23154,0 |
| III | 20512,3 | 23352,0 |
| IV | 24535,0 | 26905,0 |
| 2012 I | 19121,0 | 24407,0 |
| II | 22591,0 | 26547,0 |
| III | 23280,7 | 26127,0 |
| IV | 27986,2 | 30233,0 |
| 2013 I | 21864,6 | 27339,0 |
| II | 25293,6 | 30245,0 |
| III | 25527,8 | 29578,0 |
| IV | 31142,4 | 33269,0 |
| 2014 I | 22823,3 | 30057,0 |
| II | 27347,2 | 32963,0 |
| III | 28112,9 | 31730,0 |
| IV | 32897,5 | 35685,0 |
| 2015 I | 25488,6 | 31566,0 |
| II | 29757,1 | 34703,0 |
| III | 30695,1 | 32983,0 |
| IV | 36067,1 | 35692,0 |
| 2016 I | 26507,2 | 34000,0 |
| II | 30119,4 | 37404,0 |
| III | 30586,9 | 35744,0 |
| IV | 35849,0 | 39824,0 |
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
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.
- Оценка параметров модели парной регрессии
Оценить параметры модели с помощью:
- с помощью функции ЛИНЕЙН.
Выписать полученное уравнение регрессии. Дать экономическую интерпретацию параметрам модели регрессии.
- 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.
- Оценивание адекватности модели
Описать процедуру и привести результаты проверки адекватности модели, выбрав последнее наблюдение в качестве контрольного уровня.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате