Эконометрика Вариант 17 ФУ при Правительстве РФ (12 пунктов заданий)

Задание

Ставится задача исследовать, как влияет заявленная потребность в работниках (EMPLDEC_Q) на количество безработных в среднем за период в млн. чел (UNEMPL_Q) в России.

Данные с сайта http://sophist.hse.ru

Исходные данные представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Исходные данные

T Количество безработных заявленная потребность в работ-никах

2008 I 5,00 1156,00 II 4,40 1437,00 III 4,40 1537,00 IV 5,20 1278,00

2009 I 6,60 873,00 II 6,60 1116,00 III 6,10 1137,0 IV 6,00 937,00

2010 I 6,40 849,00 II 5,70 1210,00 III 5,10 1261,00 IV 5,00 1119,00

2011 I 5,50 1086,00 II 5,00 1474,00 III 4,70 1498,00 IV 4,60 1309,00

2012 I 4,70 1321,00 II 4,20 1720,00 III 3,90 1669,00 IV 3,90 1436,00

2013 I 4,30 1501,00 II 4,10 1975,00 III 4,00 1814,00 IV 4,10 1565,00

2014 I 4,20 1477,00 II 3,80 2032,00 III 3,70 2145,00 IV 3,90 1773,00

2015 I 4,30 1275,00 II 4,30 1303,00 III 4,10 1348,00 IV 4,30 1244,00

2016 I 4,50 1130,00 II 4,40 1314,00 III 4,10 1415,00 IV 4,10 1306,00

Требуется:

1. 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 диа-граммы 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.

3. Оценка параметров модели парной регрессии

Оценить параметры модели с помощью: надстройки Excel Анализ данных, используя инструмент Регрессия; надстройки Excel Поиск решения; функции ЛИНЕЙН.

Выпишите полученное уравнение регрессии . Дайте экономическую интерпретацию пара-метрам 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 о качестве уравнения регрессии.

5. Оценивание адекватности модели

Описать процедуру и привести результаты проверки адекватности модели регрессии, выбрав последнее наблюдение в качестве контрольного уровня.

6. Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о гомоскеда-стичности случайных возмущений

Выполнить визуальный анализ гетероскедастичности с помощью графиков. 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.

8. Множественная регрессия

В связи с тем, что объясняющая переменная представляет собой вре-менной 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 потребности в работниках 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 потребности в работниках. 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 – потребности в ра-ботниках

Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования потребности в работниках на ближайший квартал.

11. Прогнозирование эндогенной переменной - количества безра-ботных

Используя прогнозную оценку потребности в работниках, построить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемого количества безработных на ближайший квартал.

12. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате

Задание 3

Решение задания 6

1. Построение спецификации эконометрической модели 6

2. Исследование взаимосвязи показателей с помощью диаграммы рассеяния и коэффициента корреляции 7

3. Оценка параметров модели парной регрессии 11

3.1. Оценка параметров с помощью надстройки Excel Анализ данных 11

3.2. Определение параметров с помощью надстройки Поиск решения 13

3.3. Определение параметров с помощью функции ЛИНЕЙН 15

4. Оценка качества спецификации модели 17

4.1. Оценка значимости модели 17

4.2. Оценка значимости параметров модели 18

4.3. Оценка точности модели 19

5. Оценивание адекватности модели 20

6. Проверка предпосылки о гомоскедастичности остатков 21

7. Проверка предпосылки об отсутствии автокорреляции случайных возмущений 25

8. Множественная регрессия 27

8.1. Ввод фиктивных переменных 27

8.2. Построение динамической модели 29

8.3. Оценка качества и значимости модели 30

9. Прогнозирование потребности в работниках на ближайший квартал 31

10. Прогнозирование количества безработных на ближайший квартал 32

Список использованной литературы 34

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.

Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в прикрепленном демо-файле. В приобретаемом архиве файл ворд с работой и Excel с расчетными таблицами, результатами, графиками.

Работа была выполнена в 2019 году, принята преподавателем без замечаний.

Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями и выводами, скринами из Excel. Объем работы 34 стр. TNR 14, интервал 1,15.