Распродажа!

Эконометрика вариант 35

Первоначальная цена составляла 800,00 ₽.Текущая цена: 400,00 ₽.

Купить

Артикул: 55001793
Категория:

ВАРИАНТ 35

Ставится задача исследовать, как влияет размер среднедушевых денежных доходов населения (HHI_Q в руб.) 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 Среднедушевые денежные доходы населения Денежная масса М0 (на конец периода)
2007 III 12 667,10 3 220,9
IV 15 605,90 3 702,2
2008 I 12 213,00 3 475,5
II 14 749,70 3 724,9
III 15 579,30 3 904,2
IV 16 904,50 3 794,8
2009 I 14 065,10 3 278,3
II 16 967,90 3 522,5
III 16 730,60 3 485,6
IV 19 833,30 4 038,1
2010 I 16 146,40 3 986,1
II 18 690,00 4 367,7
III 18 549,40 4 524,5
IV 22 456,00 5 062,7
2011 I 17 710,60 4 918,2
II 20 417,60 5 192,2
III 20 512,30 5 420,4
IV 24 535,00 5 938,6
2012 I 19 121,00 5 704,3
II 22 591,00 6 003,9
III 23 280,70 5 969,2
IV 27 986,20 6 430,1
2013 I 21 864,60 6 181,4
II 25 293,60 6 470,3
III 25 527,80 6 414,4
IV 31 142,40 6 985,6
2014 I 22 823,30 6 608,2
II 27 347,20 6 763,5
III 28 112,90 6 959,3
IV 32 897,50 7 171,5
2015 I 25 488,60 6 540,8
II 29 757,10 6 659,5
III 30 695,10 6 744,9
IV 36 067,10 7 239,1
2016 I 26 507,20 7 142,9
II 30 119,40 7 372,7
III 30 586,90 7 412,1
IV 35 849,00 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.

  1. Исследование взаимосвязи данных показателей с помощью диаграммы рассеяния и коэффициента корреляции

Оценить коэффициент корреляции между объясняемой и объясняющей переменными. Проанализировать тесноту и направление связи между   исследуемыми показателями и сделать вывод о возможности построения линейной регрессионной модели.

  1. Оценка параметров модели парной регрессии

Оценить параметры модели с помощью:

  • с помощью функции ЛИНЕЙН.

Выпишите полученное уравнение регрессии. Дайте экономическую интерпретацию параметрам модели регрессии.

  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,  выбрав последнее наблюдение в качестве контролирующего.

  1. Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о гомоскедастичности случайных возмущений

Выполнить визуальный анализ гетероскедастичности с помощью графика.  Проверьте предпосылку о гомоскедастичности возмущения при помощи теста Голдфельда-Квандта. 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. При необходимости предложить вариант корректировки автокорреляции.

  1. Построение модели множественной регрессии, учитывающей сезонные колебания

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.

  1. Прогнозирование экзогенной переменной

Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования    номинальной зарплаты на ближайший квартал.

  1. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате