Распродажа!

Эконометрика вариант 6 Word и Excel

600,00 

Купить

Артикул: 55001544
Категория:

ВАРИАНТ 6

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
2007 I 7,0 940
II 6,2 1224
III 5,7 1397
IV 5,7 1265
2008 I 6,7 1156
II 5,8 1437
III 5,8 1537
IV 6,9 1278
2009 I 8,9 873
II 8,7 1116
III 8,0 1137
IV 7,9 937
2010 I 8,6 849
II 7,6 1210
III 6,7 1261
IV 6,7 1119
2011 I 7,4 1086
II 6,6 1474
III 6,1 1498
IV 6,1 1309
2012 I 6,3 1321
II 5,5 1720
III 5,1 1669
IV 5,1 1440
2013 I 5,7 1501
II 5,4 1975
III 5,3 1814
IV 5,4 1565
2014 I 5,6 1477
II 5,1 2032
III 4,9 2145
IV 5,1 1773
2015 I 5,6 1275
II 5,7 1303
III 5,3 1388
IV 5,6 1244
2016 I 5,9 1130
II 5,8 1314
III 5,3 1415
IV 5,3 1306

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;
  • по формулам:, ;
  • с помощью функции ЛИНЕЙН.

Выписать полученное уравнение регрессии нормы безработицы на потребность  в работниках. Дать 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 количества безработных на ближайший квартал.

  1. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате