Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...
Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...
Топ:
Установка замедленного коксования: Чем выше температура и ниже давление, тем место разрыва углеродной цепи всё больше смещается к её концу и значительно возрастает...
Оценка эффективности инструментов коммуникационной политики: Внешние коммуникации - обмен информацией между организацией и её внешней средой...
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Интересное:
Отражение на счетах бухгалтерского учета процесса приобретения: Процесс заготовления представляет систему экономических событий, включающих приобретение организацией у поставщиков сырья...
Подходы к решению темы фильма: Существует три основных типа исторического фильма, имеющих между собой много общего...
Уполаживание и террасирование склонов: Если глубина оврага более 5 м необходимо устройство берм. Варианты использования оврагов для градостроительных целей...
Дисциплины:
2018-01-30 | 1423 |
5.00
из
|
Заказать работу |
Построение спецификации эконометрической модели
Привести постановку задачи построения модели парной линейной регрессии. Выбрать эндогенную переменную. Сделать предположения относительно знаков (положительный или отрицательный) параметров модели.
Построим модель парной линейной регрессии нормы безработицы в зависимости от индекс а реального объема промышленного производства:
Эндогенная переменная - норма безработицы UNEMPL_Q_SH. Задача регрессионного анализа – оценить параметры модели a и b.
Предположительно b<0, так как рост промышленного производства приводит к сокращению безработицы. Знак a предсказать трудно, так как a показывает прогнозируемое значение эндогенной переменной при нулевом значении экзогенной переменной. Но переменная индекс промышленного производства не может принимать нулевое значение.
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 индексом реального объема промышленного производства и нормой безработицы и сделать вывод о возможности построение линейной модели парной регрессии между соответствующими показателями. Проверить значимость коэффициента корреляции.
Вычислим коэффициент корреляции между нормой безработицы и индексом реального промышленного производства. Воспользуемся функцией Excel КОРРЕЛ.
Коэффициент корреляции | -0,77666 |
Между нормой безработицы и индексом реального промышленного производства тесная обратная связь. Предположение о том, что рост промышленного производства приводит к сокращению безработицы подтвердилось. Имеет смысл построить модель парной линейной регрессии.
Для проверки значимости коэффициента корреляции рассчитаем t-статистику
, где n=36 – объем выборки.
t-статистика | -7,18923 |
Вычислим критическое значение распределения Стьюдента для уровня значимости 0,05 и n-2=36-2=34 степеней свободы. Это можно сделать с помощью функции =СТЬЮДРАСПОБР(0,05;34).
Критическое значение | 2,032243 |
Так как |-7.189|>2.032, коэффициент корреляции значим, т.е. между признаками существует зависимость.
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 индекса реального объема промышленного производства во времени с целью визуального выявления сезонной волны.
График показывает наличие тренда и сезонной компоненты с периодичностью 4 квартала. Поэтому для учета сезонности понадобится 3 фиктивные переменные.
Построение спецификации эконометрической модели
Привести постановку задачи построения модели парной линейной регрессии. Выбрать эндогенную переменную. Сделать предположения относительно знаков (положительный или отрицательный) параметров модели.
Построим модель парной линейной регрессии нормы безработицы в зависимости от индекс а реального объема промышленного производства:
Эндогенная переменная - норма безработицы UNEMPL_Q_SH. Задача регрессионного анализа – оценить параметры модели a и b.
Предположительно b<0, так как рост промышленного производства приводит к сокращению безработицы. Знак a предсказать трудно, так как a показывает прогнозируемое значение эндогенной переменной при нулевом значении экзогенной переменной. Но переменная индекс промышленного производства не может принимать нулевое значение.
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 индексом реального объема промышленного производства и нормой безработицы и сделать вывод о возможности построение линейной модели парной регрессии между соответствующими показателями. Проверить значимость коэффициента корреляции.
Вычислим коэффициент корреляции между нормой безработицы и индексом реального промышленного производства. Воспользуемся функцией Excel КОРРЕЛ.
Коэффициент корреляции | -0,77666 |
Между нормой безработицы и индексом реального промышленного производства тесная обратная связь. Предположение о том, что рост промышленного производства приводит к сокращению безработицы подтвердилось. Имеет смысл построить модель парной линейной регрессии.
Для проверки значимости коэффициента корреляции рассчитаем t-статистику
, где n=36 – объем выборки.
t-статистика | -7,18923 |
Вычислим критическое значение распределения Стьюдента для уровня значимости 0,05 и n-2=36-2=34 степеней свободы. Это можно сделать с помощью функции =СТЬЮДРАСПОБР(0,05;34).
Критическое значение | 2,032243 |
Так как |-7.189|>2.032, коэффициент корреляции значим, т.е. между признаками существует зависимость.
Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...
Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...
Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!