Код | 530235 |
Дата создания | 2022 |
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 24 декабря в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Постановка задачи
Ставится задача исследовать, как влияет индекс реального объема про-мышленного производства по ОКВЭД (IP_EA_Q) в России на норму безработицы (в среднем за период) (UNEMPL_Q_SH). Второй показатель – цепной индекс, где за базу (100%) взят уровень 2002 года.
Данные с сайта http://sophist.hse.ru
T Норму безработицы Индекс реального объема промышленно-го производства
2007 III 5,7 145,53
IV 5,7 154,41
2008 I 6,7 146,07
II 5,8 146,37
III 5,8 148,42
IV 6,9 140,4
2009 I 8,9 123,41
II 8,7 126,5
III 8,0 134,09
IV 7,9 143,07
2010 I 8,6 133,2
II 7,6 135,73
III 6,7 139,67
IV 6,7 153,49
2011 I 7,4 139,83
II 6,6 143,89
III 6,1 147,05
IV 6,1 159,11
2012 I 6,3 145,91
II 5,5 147,07
III 5,1 151,93
IV 5,1 164,08
2013 I 5,7 144,06
II 5,4 148,1
III 5,3 152,69
IV 5,4 166,12
2014 I 5,6 145,52
II 5,1 150,76
III 4,9 154,83
IV 5,1 169,7
2015 I 5,6 144,92
II 5,7 143,33
III 5,3 148,34
IV 5,6 163,18
2016 I 5,9 143,92
II 5,8 144,79
III 5,3 148,12
IV 5,3 166,19
Требуется:
Построение спецификации эконометрической модели
Привести постановку задачи построения модели парной линейной регрессии. Выбрать эндогенную переменную. Сделать предположения относительно знаков (положительный или отрицательный) параметров моде-ли.
1. Исследование взаимосвязи данных показателей с помощью диа-граммы рассеяния и коэффициента корреляции
Оценить коэффициент корреляции между объясняемой и объясняющей переменными. Проанализировать тесноту и направление связи между иссле-дуемыми показателями и сделать вывод о возможности построения линейной регрессионной модели.
2. Оценка параметров модели парной регрессии
Оценить параметры модели с помощью функции ЛИНЕЙН.
Выпишите полученное уравнение регрессии. Дайте экономическую ин-терпретацию параметрам модели.
3. Оценивание качества спецификации модели
Проверьте статистическую значимость регрессии в целом. Проверьте статистическую значимость оценок параметров. Оцените точность модели с помощью средней относительной ошибки аппроксимации. Сделайте выводы о качестве уравнения регрессии
4. Проверка адекватности модели
Опишите процедуру и приведите результаты проверки адекватности модели, выбрав последнее наблюдение в качестве контролирующего.
5. Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о гомоскедастичности случайных возмущений
Выполнить визуальный анализ гетероскедастичности с помощью графиков. Проверьте предпосылку о гомоскедастичности возмущения при помощи теста Голдфельда-Квандта. При необходимости предложите вариант корректировки гетероскедастичности
6. 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 выво-ды. При необходимости предложить вариант корректировки автокорре-ляции.
7. Построение модели множественной регрессии, учитывающей се-зонные колебания.
Введите необходимое количество фиктивных переменных, характери-зующих степень влияния каждого квартала в отдельности. Постройте много-факторную модель динамики объясняющей переменной. Оцените качество и значимость модели и отдельных ее параметров. Поясните экономический смысл параметров при фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний.
8. Прогнозирование экзогенной переменной модели множественной регрессии
Используйте построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования эндогенной переменной на ближайший квартал.
9. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате
Содержание
Постановка задачи 3
Решение задачи 6
Построение спецификации эконометрической модели 6
1. Исследование взаимосвязи показателей 7
2. Оценка параметров модели парной регрессии 9
3. Оценка качества спецификации модели 11
4. Оценивание адекватности модели 14
5. Проверка предпосылки о гомоскедастичности остатков 15
6. Проверка предпосылки об отсутствии автокорреляции случайных возмущений 17
7. Построение модели множественной регрессии 21
8. Прогноз индекса реального объема промышленного производства и нормы безработицы 25
9. Результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате 26
Список использованной литературы 28
Не подошли данные? Другой вариант? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.
Работа была выполнена в 2021 году, принята преподавателем без замечаний.
Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений) или прикрепленном демо-файле.
Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.
Объем работы в ворде 28 стр. TNR 14, интервал 1,5.
Файл Excel с результатами, таблицами, графиками к работе приложен.
Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.