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.

Построение спецификации эконометрической модели множественной регрессии.

Введите необходимое количество фиктивных переменных, характеризующих степень влияния каждого квартала в отдельности. Постройте многофакторную модель динамики индекса промышленного производства. 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 реального объема промышленного производства

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

Прогнозирование эндогенной переменной на норму безработицы

Используя прогнозную оценку реального объема промышленного производства, построить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемого уровня нормы безработицы на ближайший квартал.

Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате

ВАРИАНТ 29

Ставится задача исследовать, как влияет заявленная потребность в работниках (в тыс.чел.) (EMPLDEC_Q) на количество безработныхв среднем за период в млн. чел (UNEMPL_Q) на норму безработицы (в среднем за период) (UNEMPL_Q_SH) в России. Данные с сайта http://sophist.hse.ru

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.

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 потребностью в работниках и количеством безработных и сделать вывод о возможности построение линейной модели парной регрессии между соответствующими показателями. Проверить значимость коэффициента корреляции.

Оценка параметров модели парной регрессии

Оценить параметры модели с помощью:

· надстройки Excel Анализ данных, используя инструмент Регрессия;

· с помощью матричных функций Excel по формуле .;

· с помощью функции ЛИНЕЙН.

Выпишите полученное уравнение регрессии количества безработных напотребность в работниках. Дайте экономическую интерпретацию параметрам модели. 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 регрессии количества безработных на потребность в работниках, выбрав последнее наблюдение в качестве контрольного уровня.

Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о гомоскедастичности случайных возмущений

Выполнить визуальный анализ гетероскедастичности с помощью графиков. Привести поверку по одному из тестов: Уайта, Бреуша – Пагана, Голдфельда-Квандта. Сделать выводы. При необходимости предложить вариант корректировки гетероскедастичности.