ВАРИАНТ 9
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) |
| 2007 I | 11 876,00 | 2 741,2 |
| II | 12 993,00 | 3 027,5 |
| III | 13 494,00 | 3 220,9 |
| IV | 15 742,00 | 3 702,2 |
| 2008 I | 15 424,00 | 3 475,5 |
| II | 16 962,00 | 3 724,9 |
| III | 17 556,00 | 3 904,2 |
| IV | 18 966,00 | 3 794,8 |
| 2009 I | 17 441,00 | 3 278,3 |
| II | 18 419,00 | 3 522,5 |
| III | 18 673,00 | 3 485,6 |
| IV | 20 670,00 | 4 038,1 |
| 2010 I | 19 485,00 | 3 986,1 |
| II | 20 809,00 | 4 367,7 |
| III | 21 031,00 | 4 524,5 |
| IV | 23 491,00 | 5 062,7 |
| 2011 I | 21 354,00 | 4 918,2 |
| II | 23 154,00 | 5 192,2 |
| III | 23 352,00 | 5 420,4 |
| IV | 26 905,00 | 5 938,6 |
| 2012 I | 24 407,00 | 5 704,3 |
| II | 26 547,00 | 6 003,9 |
| III | 26 127,00 | 5 969,2 |
| IV | 30 233,00 | 6 430,1 |
| 2013 I | 27 339,00 | 6 181,4 |
| II | 30 245,00 | 6 470,3 |
| III | 29 578,00 | 6 414,4 |
| IV | 33 269,00 | 6 985,6 |
| 2014 I | 30 057,00 | 6 608,2 |
| II | 32 963,00 | 6 763,5 |
| III | 31 730,00 | 6 959,3 |
| IV | 35 685,00 | 7 171,5 |
| 2015 I | 31 566,00 | 6 540,8 |
| II | 34 703,00 | 6 659,5 |
| III | 32 983,00 | 6 744,9 |
| IV | 35 692,00 | 7 239,1 |
| 2016 I | 34 000,00 | 7 142,9 |
| II | 37 404,00 | 7 372,7 |
| III | 35 744,00 | 7 412,1 |
| IV | 39 824,00 | 7 714,7 |
Требуется:
- Построение спецификации эконометрической модели
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
Построить график диаграммы рассеяния зависимой переменной с экзогенным фактором. 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 индекса реального ВВП РФ на индекс реальных инвестиций в основной капитал. Проверить значимость коэффициента корреляции.
- Оценка параметров модели парной регрессии
Оценить параметры модели с помощью:
- надстройки Анализ данных, используя инструмент Регрессия;
- -17616-2- по формулам: , ;
- с помощью функции ЛИНЕЙН.
Выписать полученное уравнение регрессии. Дать экономическую интерпретацию параметрам модели регрессии индекса реального ВВП РФ на индекс реальных инвестиций в основной капитал. Отобразить на графике исходные данные и результаты моделирования.
- 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 по одному из тестов: Уайта, Бреуша – Пагана или 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.
- 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, введя фиктивные переменные для соответствующих кварталов. Построить график изменения объясняющей переменной — индекс реальных инвестиций в основной капитал во времени с целью визуального выявления сезонной волны.
- 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.
- Прогнозирование эндогенной переменной — индекса реального ВВП
Используя прогнозную оценку индекса реальных инвестиций в основной капитал, построить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемого индекса реального ВВП на ближайший квартал.
- Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате