Главная страница
Навигация по странице:

  • Построение спецификации эконометрической модели

  • Оценка параметров модели парной регрессии

  • Оценивание качества спецификации модели

  • Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова об отсутствии автокорреляции случайных возмущений

  • Множественная регрессия

  • Прогнозирование экзогенной переменной

  • Прогнозирование эндогенной переменной

  • Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате

  • КР. Решение 5 Построение спецификации эконометрической модели 5 Оценка параметров модели парной регрессии 5


    Скачать 0.56 Mb.
    НазваниеРешение 5 Построение спецификации эконометрической модели 5 Оценка параметров модели парной регрессии 5
    Дата18.11.2019
    Размер0.56 Mb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаКР.docx
    ТипРешение
    #95781
    страница1 из 9
      1   2   3   4   5   6   7   8   9


    Содержание


    Задание 2

    Условие вариант 18. 3

    Решение 5

    1. Построение спецификации эконометрической модели 5

    2. Оценка параметров модели парной регрессии 5

    3. Оценивание качества спецификации модели 7

    4. Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова об отсутствии автокорреляции случайных возмущений 9

    12

    5. Множественная регрессия 12

    6. Прогнозирование экзогенной переменной 16

    7. Прогнозирование эндогенной переменной 18

    8. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате 21


    Задание


    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.

    1. Оценка параметров модели парной регрессии

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

    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. 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.

    1. 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.

    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.

    1. Прогнозирование экзогенной переменной

    Использовать построенную многофакторную модель с фиктивными переменными для прогнозирования экзогенной переменной на ближайшие четыре квартала. Привести график.

    1. Прогнозирование эндогенной переменной

    Используя прогнозную оценку потребности в работниках, построить точечный и интервальный прогноз с вероятностью 0,9 (α=0,1) исследуемой нормы безработицына ближайшие четыре квартала.

    1. Представить результаты моделирования и прогнозирования в графическом формате

    Условие вариант 18.


    Ставится задача исследовать, как влияет заявленная потребность в работниках (в тыс.чел.) (EMPLDEC_Q) на норму безработицы в среднем за период в млн. чел. (UNEMPL_Q_SH) в России.

    T

    Норма безработицы

    Заявленная потребность в работниках

    2008 I

    6,7

    1 156

    II

    5,8

    1 437

    III

    5,8

    1 537

    IV

    6,9

    1 278

    2009 I

    8,9

    873

    II

    8,7

    1 116

    III

    8,0

    1 137

    IV

    7,9

    937

    2010 I

    8,6

    849

    II

    7,6

    1 210

    III

    6,7

    1 261

    IV

    6,7

    1 119

    2011 I

    7,4

    1 086

    II

    6,6

    1 474

    III

    6,1

    1 498

    IV

    6,1

    1 309

    2012 I

    6,3

    1 321

    II

    5,5

    1 720

    III

    5,1

    1 669

    IV

    5,1

    1 436

    2013 I

    5,7

    1 501

    II

    5,4

    1 975

    III

    5,3

    1 814

    IV

    5,4

    1 565

    2014 I

    5,6

    1 477

    II

    5,1

    2 032

    III

    4,9

    2 145

    IV

    5,1

    1 773

    2015 I

    5,6

    1 275

    II

    5,7

    1 303

    III

    5,3

    1 348

    IV

    5,6

    1 244

    2016 I

    5,9

    1 130

    II

    5,8

    1 314

    III

    5,3

    1 415

    IV

    5,3

    1 306



      1   2   3   4   5   6   7   8   9


    написать администратору сайта