Содержание
Оглавление
Введение2
1.Теоретическая часть4
1.1. Множественная модель регрессии4
1.2 Метод МНК6
1.3. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии8
1.4. Проблема гетероскедастичности10
1.5 Тест Голдфелда-Квандта15
1.6 Тест Уайта17
1.7 Устранение гетероскедастичности17
2. Аналитическая часть21
2.1 Построение линейной регрессионной модели21
2.2. Проверка модели на гетероскедастичность с помощью критерия Голдфельда-Квандта25
2.3. Проверка модели на гетероскедастичность с помощью критерия Уайта27
Заключение28
Список литературы29
Приложение 1. Исходные данные30
Выдержка из текста
Введение
Применение метода эконометрического анализа, который объединяет экономическую теорию со статистическими методами анализа, используется в создании модели народного хозяйства с целью прогнозирования таких важных показателей, как валовой национальный продукт, уровень безработицы, темп инфляции и дефицит федерального бюджета. Эконометрика используется все более широко в управленческой деятельности предприятий и организаций торговли, позволяет сделать достаточно точные перспективные прогнозы о состоянии потребительского рынка, товарных рынков, регулирует динамику цен и т.д.
Особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Центральной проблемой эконометрики являются построение эконометрической модели и определение возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.
Центральное место во всем математико-статистическом инструментарии эконометрики занимает регрессионный анализ, как метод, используемый в эконометрике для получения уравнения, дающего наилучшую оценку истинного соотношения между исследуемыми переменными.
В данной работе делается попытка с помощью модели множественной регресии выяснить, какие факторы оказывают влияние на уровнь среднемесячной номинальной заработной платы.
В квчестве независимых переменных рассматриваются:
•ИПЦ, %( );
•Темп прироста ВВП, в сопоставимых ценах,%( );
•Номинальный ВВП, BYR млрд.руб.( );
•Дефлятор ВВП,%.( ).
Оценив коэффициенты модели, а также оценив значимость и адекватность модели, можно сделать выод о том, какие из указанных факторов оказывают влияние на уровень среднемесячной номинальной заработной платы.
Целью работы является также решение вопроса о наличии или отсутствии гетероскедастичности с помощью тестов Голдфелда-Квандта и Уайта.
Поквартальные данные для анализа взяты с портала Национального статистического комитета , а также с сайта Издательского центра ИПМ (исследования, прогнозы, мониторинг) за 2003-2009 гг.
.
1.Теоретическая часть
1.1. Множественная модель регрессии
Экономические явления определяются, как правило, большим числом совокупно действующих факторов. В связи с этим часто возникает задача исследования зависимости одной переменной Y от нескольких объясняющих переменных X1, X2, …,Xn. Эта задача решается с помощью множественного регрессионного анализа.
Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах и целом ряде других вопросов эконометрики. В настоящее время множественная регрессия – один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.
Построение уравнения множественной регрессии начинается с решения вопроса о спецификации модели, включающего отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии. Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям:
-они должны быть количественно измеримы (качественным факторам необходимо придать количественную определенность);
-между факторами не должно быть высокой корреляционной, а тем более функциональной зависимости, т.е. наличия мультиколлинеарности.
При эконометрическом моделировании реальных экономических процессов предпосылки КЛММР нередко оказываются нарушенными: дисперсии остатков модели не одинаковы (гетероскедастичность остатков),
Список использованной литературы
Список литературы
1.Красс М., Чупрынов Б. Математика для экономистов. С-Пб: Питер — 2005, 457 с.
2.Статистика. Учебник для ВУЗов под редакцией Елисеевой И.И. М.: Проспект 2006. — 443 с.
3.Эконометрика. Учебник для ВУЗов под редакцией Елисеевой И.И. М.: Финансы и статистика 2004.- 344 с.
4.Математика для экономистов. Под редакцией Н.Ш. Кремера. М: Высшее образование — 2007. — 645 с.
5.О.А.Баклушина. Краткий курс по эконометрике. М.- 2007. — 126 с.
6.Практикум по эконометрике. Под ред. Елисеевой И.И. М.: Финансы и статистика, 2001.
7.Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. М.: Издательство «Экзамен», 2002. — 576с.
8.http://belstat.gov.by/homep/ru/indicators/main1.php
9.http://research.by/rus/data/source/
10.http://crow.academy.ru/econometrics/lectures_/lect_11_/demo_11_/sld021.htm
11. http://www.aup.ru/books/m153/