Распродажа!

Эконометрика вариант 4 Word и Excel

600,00 ₽

Купить

Артикул: 55001543
Категория:

ВАРИАНТ 4

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
2007 I 7,00 137,73
II 6,20 140,21
III 5,70 145,53
IV 5,70 154,41
2008 I 6,70 146,07
II 5,80 146,37
III 5,80 148,42
IV 6,90 140,40
2009 I 8,90 123,41
II 8,70 126,50
III 8,00 134,09
IV 7,90 143,07
2010 I 8,60 133,20
II 7,60 135,73
III 6,70 139,67
IV 6,70 153,49
2011 I 7,40 139,83
II 6,60 143,89
III 6,10 147,05
IV 6,10 159,11
20121 6,30 145,91
II 5,50 147,07
III 5,10 151,93
IV 5,10 164,08
2013 I 5,70 144,06
II 5,40 148,10
III 5,30 152,69
IV 5,40 166,12
2014 I 5,60 145,52
II 5,10 150,76
III 4,90 154,83
IV 5,10 169,70
20151 5,60 144,92
II 5,70 143,33
III 5,30 148,34
IV 5,60 163,18
2016 I 5,90 143,92
II 5,80 144,79
III 5,30 148,12
IV 5,30 166,19

Требуется:

  1. 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

Построить график диаграммы рассеяния зависимой переменной с экзогенным фактором. Оценить коэффициент корреляции между объясняемой и объясняю­щей переменными. Проанализировать тесноту и направление связи между ин­дексом реального объема промышленного производства и нормой безработи­цы и сделать вывод о возможности построение линейной модели парной ре­грессии между соответствующими показателями. Проверить значимость коэф­фициента корреляции.

  1. Оценка параметров модели парной регрессии

Оценить параметры модели с помощью:

  • надстройки Анализ данных, используя инструмент Регрессия;
  • с помощью надстройки Excel Поиск решения;
  • с помощью функции ЛИНЕЙН.

Выписать полученное уравнение регрессии нормы безработицы на индекс реального объема промышленного производства. Дать экономическую интер­претацию параметрам модели. Отобразить на графике исходные данные и ре­зультаты моделирования.

  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. Сделайте 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 по одному из тестов: Уайта, Бреуша – Пагана или 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. Множественная регрессия

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. Построить график изменения индекса реального объема промышленного производства во времени с целью визуально­го выявления сезонной волны.

  1. Построение спецификации эконометрической модели множественной регрессии

Ввести необходимое количество фиктивных переменных, характеризующих степень влияния каждого квартала в отдельности. Построить многофакторную модель динамики индекса промышленного производства. 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 реального объема про­мышленного производства

Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменны­ми для прогнозирования индекса реального объема промышленного производ­ства на ближайший квартал.

  1. Прогнозирование эндогенной переменной — нормы безработицы

Используя прогнозную оценку реального объема промышленного производства, построить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 (α = 0,1) исследуемого уровня нормы безработицы на ближайший квартал.

  1. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате