Анализ регрессионной модели на присутствие гетероскедастичности с поддержкой тестов Вайта и Голдфельда-Квандта.
Содержание
Оглавление
Введение 2
1. Теоретическая часть 4
1. 1. Многократная модель регрессии 4
1. 2 Способ МНК 6
1. 3. Испытание существенности причин и характеристики свойства регрессии 8
1. 4. Неувязка гетероскедастичности 10
1. 5 Тест Голдфелда-Квандта 15
1. 6 Тест Уайта 17
1. 7 Удаление гетероскедастичности 17
2. Аналитическая часть 21
2. 1 Построение линейной регрессионной модели 21
2. 2. Испытание модели на гетероскедастичность с поддержкой аспекта Голдфельда-Квандта 25
2. 3. Испытание модели на гетероскедастичность с поддержкой аспекта Уайта 27
Заключение 28
Перечень литературы 29
Прибавление 1. Исходные данные 30
Выдержка
Введение
Использование способа эконометрического разбора, который сводит экономическую концепцию со статистическими способами разбора, употребляется в разработке модели народного хозяйства с целью прогнозирования таковых принципиальных характеристик, как сплошной государственный продукт, степень безработицы, темп инфляции и недостаток федерального бюджета. Эконометрика употребляется все наиболее обширно в управленческой деловитости компаний и организаций торговли, дозволяет изготовить довольно четкие многообещающие прогнозы о состоянии потребительского базара, товарных базаров, регулирует динамику цен и т. д.
Индивидуальностью деловитости экономиста является служба в критериях недочета инфы и неполноты исходных данных. Анализ таковой инфы просит особых способов, какие сочиняют один из качеств эконометрики. Центральной неувязкой эконометрики являются построение эконометрической модели и определение способностей её применения для описания, разбора и прогнозирования настоящих экономических действий.
Центральное пространство во всем математико-статистическом инструментарии эконометрики занимает регрессионный анализ, как способ, используемый в эконометрике для получения уравнения, дающего лучшую оценку подлинного соотношения меж исследуемыми переменными.
В предоставленной работе делается попытка с поддержкой модели множественной регресии узнать, какие причины оказывают воздействие на уровнь среднемесячной номинальной заработной платы.
В квчестве независящих переменных рассматриваются:
• ИПЦ, %( );
• Темп прироста ВВП, в сравнимых стоимостях,%( );
• Нарицательный ВВП, BYR миллиардов. руб.();
• Дефлятор ВВП,%.().
Оценив коэффициенты модели, а еще оценив значимость и адекватность модели, разрешено изготовить выод о том, какие из указанных причин оказывают воздействие на степень среднемесячной номинальной заработной платы.
Целью работы является еще заключение вопросца о наличии либо неимении гетероскедастичности с поддержкой тестов Голдфелда-Квандта и Уайта.
Поквартальные данные для разбора взяты с портала Государственного статистического комитета, а еще с интернет-сайта Издательского центра ИПМ(изучения, прогнозы, мониторинг) за 2003-2009 гг.
.
1. Теоретическая часть
1. 1. Многократная модель регрессии
Экономические явления определяются, как верховодило, огромным числом заедино работающих причин. В связи с сиим нередко появляется задачка изучения зависимости одной переменной Y от нескольких изъясняющих переменных X1, X2, …,Xn. Данная задачка решается с поддержкой множественного регрессионного разбора.
Многократная регрессия обширно употребляется в решении заморочек спроса, доходности акций, при исследовании функции издержек изготовления, в макроэкономических расчетах и целом ряде остальных вопросцев эконометрики. В настоящее время многократная регрессия – один из более распространенных способов в эконометрике. Главная мишень множественной регрессии – выстроить модель с огромным числом причин, определив при этом воздействие всякого из их в отдельности, а еще совокупное их действие на моделируемый показатель.
Построение уравнения множественной регрессии наступает с решения вопросца о спецификации модели, подключающего подбор причин и отбор вида уравнения регрессии. Причины, включаемые во множественную регрессию, обязаны ответствовать последующим потребностям:
- они обязаны существовать количественно измеримы(высококачественным причинам нужно подбавить количественную отчетливость);
- между причинами не обязано существовать высочайшей корреляционной, а тем наиболее многофункциональной зависимости, т. е. наличия мультиколлинеарности.
При эконометрическом моделировании настоящих экономических действий предпосылки КЛММР часто оказываются нарушенными: дисперсии остатков модели не схожи(гетероскедастичность остатков),
Литература
Перечень литературы
1. Красс М. , Чупрынов Б. Математика для экономистов. С-Пб: Питер - 2005, 457 с.
2. Статистика. Учебник для ВУПризыв под редакцией Елисеевой И. И. М. : Проспект 2006. - 443 с.
3. Эконометрика. Учебник для ВУПризыв под редакцией Елисеевой И. И. М. : Деньги и статистика 2004. - 344 с.
4. Математика для экономистов. Под редакцией Н. Ш. Кремера. М: Высшее образование - 2007. - 645 с.
5. О. А. Баклушина. Лаконичный курс сообразно эконометрике. М. - 2007. - 126 с.
6. Практикум сообразно эконометрике. Под ред. Елисеевой И. И. М. : Деньги и статистика, 2001.
7. Орлов А. И. Эконометрика. Учебник. М. : Издательство \\"Экзамен\\", 2002. - 576с.
Введение
Применение метода эконометрического анализа, который объединяет экономическую теорию со статистическими методами анализа, используется в создании