Распродажа!

1,200.00 600.00

Купить

Артикул: 55001559
Категория:

ВАРИАНТ 44

Ставится задача исследовать, как влияет заявленная потребность в работниках (в тыс.чел.) (EMPLDEC_Q) на норму безработицы в среднем за период в млн. чел. (UNEMPL_Q_SH) в России.  Данные с сайта http://sophist.hse.ru

T Норма  безработицы Заявленная потребность в работниках
2008 I 6,7 1 156
II 5,8 1 437
III 5,8 1 537
IV 6,9 1 278
2009 I 8,9 873
II 8,7 1 116
III 8,0 1 137
IV 7,9 937
2010 I 8,6 849
II 7,6 1 210
III 6,7 1 261
IV 6,7 1 119
2011 I 7,4 1 086
II 6,6 1 474
III 6,1 1 498
IV 6,1 1 309
2012 I 6,3 1 321
II 5,5 1 720
III 5,1 1 669
IV 5,1 1 436
2013 I 5,7 1 501
II 5,4 1 975
III 5,3 1 814
IV 5,4 1 565
2014 I 5,6 1 477
II 5,1 2 032
III 4,9 2 145
IV 5,1 1 773
2015 I 5,6 1 275
II 5,7 1 303
III 5,3 1 348
IV 5,6 1 244
2016 I 5,9 1 130
II 5,8 1 314
III 5,3 1 415
IV 5,3 1 306

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

Выпишите полученное уравнение регрессии   нормы безработицы на потребность  в работниках. Дайте экономическую интерпретацию параметрам модели. Отобразите 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 регрессии нормы безработицы на потребность  в работниках,  выбрав последнее наблюдение в качестве контрольного уровня.

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

Выполнить визуальный анализ гетероскедастичности с помощью графиков.  Привести поверку по одному из тестов: Уайта, Бреуша – Пагана, 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. Постройте график изменения     потребности в работниках   во времени с целью визуального выявления сезонной волны.

  1. Построение спецификации эконометрической модели множественной регрессии.

Введите необходимое количество фиктивных переменных, характеризующих степень влияния каждого квартала в отдельности.  Постройте многофакторную модель динамики     потребности в работниках. Оцените качество и значимость модели и отдельных ее параметров. Поясните экономический смысл параметров при фиктивных переменных сдвига  при исследовании сезонных колебаний.

  1. Прогнозирование экзогенной переменной —     потребности в работниках

Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования потребности в работниках на ближайший квартал.

  1. Прогнозирование эндогенной переменной —  количества безработных         Используя прогнозную оценку потребности в работниках,   построить точечный и интервальный прогноз  с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемого уровня нормы безработицы на ближайший квартал.
  2. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате