Geum.ru



ГОТОВЫЕ ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ, КУРСОВЫЕ РАБОТЫ, ДИССЕРТАЦИИ И РЕФЕРАТЫ

Анализ регрессионной модели на наличие гетероскедастичности с помощью тестов Вайта и Голдфельда-Квандта.

Автор Юлия
Вуз (город) Москва
Количество страниц 33
Год сдачи 2009
Стоимость (руб.) 1500
Содержание Оглавление


Введение 2
1. Теоретическая часть 4
1.1. Множественная модель регрессии 4
1.2 Расчет коэффициентов множественной линейной регрессии с помощью МНК 7
2.3 Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии 11
2.3.1 Проверка статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии 13
2.3.2 Проверка общего качества уравнения регрессии 13
2.4 Проблема гетероскедастичности 15
2.4.1 Суть гетероскедастичности 15
2.4.2 Обнаружение гетероскедастичности 17
2.4.3 Тест Голдфелда-Квандта 19
2.4.4 Тест Уайта 20
2.5 Методы смягчения проблемы гетероскедастичности 21
2. Аналитическая часть 24
2.1 Построение линейной регрессионной модели 24
2.2. Проверка модели на гетероскедастичность с помощью критерия Голдфельда-Квандта 28
2.3. Проверка модели на гетероскедастичность с помощью критерия Уайта 30
Заключение 31
Список литературы 32
Приложение 1. Исходные данные 33
Список литературы Список литературы

1. Орлов А.И., Эконометрика. Учебник. М.: Издательство "Экзамен", 2002.
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. В.Ф.Комиссарчик. Эконометрика: Учебное пособие. Тверь: ТГТУ – 2003.- 77 с.
5. Математика для экономистов. Под редакцией Н.Ш. Кремера. М: Высшее образование - 2007. - 645 с.
6. О.А.Баклушина. Краткий курс по эконометрике. М.- 2007. - 126 с.
7. Практикум по эконометрике. Под ред. Елисеевой И.И. М.: Финансы и статистика, 2001.
8. из работы		 Введение


Эконометрические методы используются в зарубежных и отечественных экономических исследованиях, работах по управлению (менеджменту) .
Современные социально-экономические процессы и явления
зависят от большого количества факторов, их определяющих. В связи с этим квалифицированному специалисту необходимо не только иметь четкие представления об основных направлениях развития экономики, но и уметь учитывать сложное взаимосвязанное многообразие факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемый процесс. Такие исследования не возможно проводить без знания основ теории вероятностей, математической статистики, многомерных статистических методов и эконометрики, т.е. дисциплин, позволяющих исследователю разобраться в огромном количестве стохастической информации и среди множества различных вероятностных моделей выбрать единственную, наилучшим образом отражающую изучаемый процесс или явление.
Значение эконометрического анализа состоит в том, что он является связующим звеном между экономической теорией и практикой. Эконометрика дает методы экономических измерений, методы оценки параметров моделей микро- и макроэкономики.
В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку.
Основным инструментом решения этой задачи является регрессионный анализ, который позволяет установить статистическую взаимосвязь между двумя или более рядами экономических данных. Впоследствии полученные результаты могут использоваться в прогнозировании, для чего экономист-теоретик сопоставляет значения одной экономической переменной (зависимой переменной) со значениями одной или нескольких других экономических переменных (независимых переменных). Регрессионный анализ дает возможность установить характер зависимости, определяя коэффициенты соответствующих параметров. Одной из проблем эконометрики является достижение того, чтобы данные адекватно отражали исследуемую переменную величину.
В данной работе выясняется с помощью модели множественной регресии, какие факторы оказывают влияние на уровень среднемесячной номинальной заработной платы (Y).
В квчестве независимых переменных рассматриваются:
• Реальное промышленное производство, % г/г., %( );
• Реальное сельскохозяйственное производство, % г/г., );
• 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 показатель прироста ВВП.
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.