Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь


Оценка параметров модели парной регрессии



2018-07-06 1014 Обсуждений (0)
Оценка параметров модели парной регрессии 0.00 из 5.00 0 оценок




Оценить параметры модели с помощью:

· надстройки Анализ данных, используя инструмент Регрессия;

· по формулам: , ;

· с помощью функции ЛИНЕЙН.

Выпишите полученное уравнение регрессии. Дайте экономическую интерпретацию параметрам модели регрессии индекса реального ВВП РФ на индекс реальных инвестиций в основной капитал. Отобразите на графике исходные данные и результаты моделирования.

4. 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.

5. 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.

7. 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. Постройте график изменения объясняющей переменной - индекс реальных инвестиций в основной капитал во времени с целью визуального выявления сезонной волны.

9. Построение спецификации эконометрической модели множественной регрессии

Введите необходимое количество фиктивных переменных, характеризующих степень влияния каждого квартала в отдельности. Постройте многофакторную 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.

10. 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

ВАРИАНТ 2

Ставится задача исследовать, как влияет индекс промышленного производства (по ОКВЭД IP_EA_M) на среднедушевые денежные доходы населения (HHI_M) (рублей в месяц). Первый показатель – цепной индекс, где за базу (100%) взят уровень 2002 года. Данные с сайта http://sophist.hse.ru

T Реальные денежные доходы Индекс промышленного производства
2007 I 11132,0 147,2
II 12392,0 141,6
III 12847,0 144,2
IV 19632,0 158,5
2008 I 13312,0 152,6
II 15159,0 145,6
III 15091,0 148,4
IV 19960,0 138,3
2009 I 15864,0 129,9
II 17291,0 125,7
III 16768,0 131,5
IV 24461,0 147,4
2010 I 17687,0 141,8
II 19053,0 134,7
III 18526,0 139,5
IV 28173,0 157,9
2011 I 19114,0 146,8
II 21279,0 143,5
III 20376,0 146,1
IV 31568,0 164,7
2012 I 20848,0 151,8
II 24126,0 145,8
III 23396,0 149,5
IV 35548,0 169,2
2013 I 24422,0 151,5
II 26441,0 148,3
III 24841,0 151,5
IV 39759,0 169,9
2014 I 24602,0 153,8
II 27587,0 148,9
III 27132,0 156,0
IV 40972,0 176,8
2015 I 27621,0 153,0
II 30049,0 141,9
III 29589,0 150,4
IV 46493,0 169,0
2016 I 29076,0 152,5
II 30872,0 144,5
III 30577,0 149,2
IV 45948,0 174,1

Требуется:



2018-07-06 1014 Обсуждений (0)
Оценка параметров модели парной регрессии 0.00 из 5.00 0 оценок









Обсуждение в статье: Оценка параметров модели парной регрессии

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓

Отправить сообщение

Популярное:
Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы...
Организация как механизм и форма жизни коллектива: Организация не сможет достичь поставленных целей без соответствующей внутренней...
Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение...



©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (1014)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.009 сек.)