Эконометрика вариант 69 Word и Excel

ВАРИАНТ 69

Ставится задача исследовать, как влияет размер средней номинальной заработной платы (WAG_C_Q) на  объем денежной массы М0  в  РФ  (M0_Q).  Денежная масса М0 — это совокупность наличных денег, находящихся в обращении в млрд. (трлн.) руб.  Данные с сайта http://sophist.hse.ru

T	Средняя номинальная заработная плата	Денежная масса М0 (на конец периода)
2008 III	13494	3220,9
IV	15742	3702,2
2008 I	15424	3475,5
II	16962	3724,9
III	17556	3904,2
IV	18966	3794,8
2009 I	17441	3278,3
II	18419	3522,5
III	18673	3485,6
IV	20670	4038,1
2010 I	19485	3986,1
II	20809	4367,7
III	21031	4524,5
IV	23491	5062,7
2011 I	21354	4918,2
II	23154	5192,2
III	23352	5420,4
IV	26905	5938,6
2012 I	24407	5704,3
II	26547	6003,9
III	26127	5969,2
IV	30233	6430,1
2013 I	27339	6181,4
II	30245	6470,3
III	29578	6414,4
IV	33269	6985,6
2014 I	30057	6608,2
II	32963	6763,5
III	31730	6959,3
IV	35685	7171,5
2015 I	31566	6540,8
II	34703	6659,5
III	32983	6744,9
IV	35692	7239,1
2016 I	34000	7142,9
II	37404	7372,7
III	35744	7412,1
IV	39824	7714,7

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.

2. 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   средней номинальной заработной платой и объемом денежной массы М0  и сделать вывод о возможности построение линейной модели парной регрессии между соответствующими показателями. Проверить значимость коэффициента корреляции.

3. Оценка параметров модели парной регрессии

Оценить параметры модели с помощью:

• надстройки Excel Анализ данных, используя инструмент Регрессия;
• с помощью матричных функций Excel по формуле .;
• с помощью функции ЛИНЕЙН.

Выпишите полученное уравнение регрессии объема денежной массы М0  на среднюю номинальную заработную плату. Дайте экономическую интерпретацию параметрам модели. Отобразите на графике исходные данные и результаты моделирования.

4. 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.

5. Оценивание адекватности модели

Описать процедуру и привести результаты проверки адекватности модели регрессии денежной массы М0  на среднюю номинальную заработную плату,  выбрав последнее наблюдение в качестве контрольного уровня.

6. 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.

7. 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.

8. 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        объема номинальной зарплаты во времени с целью визуального выявления сезонной волны.

9. Построение спецификации эконометрической модели множественной регрессии.

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

10. Прогнозирование экзогенной переменной — средней номинальной  зарплаты Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования    номинальной зарплаты на ближайший квартал.
11. Прогнозирование эндогенной переменной —  индекса реального ВВП

Используя прогнозную номинальной  зарплаты,   построить точечный и интервальный прогноз  с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемого    объема  денежной массы М0  на ближайший квартал.

12. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате