Распродажа!

Методы оптимальных решений вариант 19

350,00 ₽

Купить

Артикул: 55001421
Категория:

ВАРИАНТ 19

Ставится задача исследовать, как влияет индекс реального объема сель­скохозяйственного производства (AGR_Q_DTRT) на индекс реального ВВП РФ (GDPEA_Q_DIRI). Оба показателя — цепные индексы, где за базу (100%) взят уровень прошлых лет (1993 и 2005 соответственно). Данные с сайта http://sophist.hse.ru

Т Индекс реального ВВП Индекс реального объема сельскохозяйственного про­изводства
2008 I 143,30 80,10
II 155,80 132,70
III 167,00 401,20
IV 162,40 221,30
2009 I 130,10 81,80
II 138,40 133,70
III 152,60 396,70
IV 158,20 232,60
2010I 135,40 82,20
II 145,30 131,90
пт 158,40 314,20
IV 166,30 223,70
2011 I 139,90 83,60
II 151,40 134,00
III 164,80 407,50
IV 174,00 299,80
2012 I 147,30 87,00
II 157,90 139,80
III 170,00 383,10
IV 177,10 268,00
20131 148,20 88,20
II 159,70 140,90
III 172,00 394,60
IV 180,80 310,90
2014I 149,10 89,90
II 161,80 144,80
III 173,30 432,20
IV 181,30 289,60
2015 I 146,30 92,70
II 156,30 147,80
III 168,70 438,70
IV 175,40 302,70
2016 I 145,70 95,70
II 155,50 152,10
III 168,10 463,30
IV 176,00 318,30

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 ре­альным объемом сельскохозяйственного производства и индексом реального ВВП 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 индекса реального ВВП на объем сельскохозяйственного производства. 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. Сделать выводы качестве уравнения регрессии.

  1. Оценивание адекватности модели

Описать процедуру и привести результаты проверки адекватности модели ре­грессии индекса реального ВВП на объем сельскохозяйственного производ­ства, 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, введя фиктивные переменные для соответствующих кварталов. Построить график изменения объема сельскохозяйственного 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 объясняющей переменной. 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 – объема сельскохозяйственного производства

Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования объема сельскохозяйственного производства на ближайший квартал.

  1. Прогнозирование эндогенной переменной — индекса реального ВВП

Используя прогнозную оценку объема сельскохозяйственного производства,  по­строить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 ((α=0,1)) исследуе­мого   индекса реального ВВП   на ближайший квартал.

  1. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате