Читать курсовая по менеджменту: "Построение и анализ качества регрессионной модели" Страница 1

(Назад) (Cкачать работу)

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Экономический факультет

Кафедра экономической информатики и математической экономики

Курсовой проект

По дисциплине «ЭКОНОМЕТРИКА»

На тему: Построение и анализ качества регрессионной модели

Минск, 2013 г.

Введение В курсовой работе на предложенной совокупности данных была построена эконометрическая модель и проведен ее анализ. Модель была проверена на адекватность (соответствие предпосылкам МНК) с помощью ряда тестов.

Для исследования предлагалась совокупность временных данных по экономике Литвы (квартальные данные 2003-2011 гг), а именно значения валового внутреннего продукта, млн.евро, количества трудоустроенных, тыс. чел, индекса потребительских цен, %.

Выбор вышеперечисленных переменных экономически обоснован: между изменением ВВП и изменением количества трудоустроенных существует прямая зависимость: при росте количества занятых людей наблюдается рост ВВП. Также есть зависимость между ВВП и ИПЦ.

Таким образом, можно сказать, что между выбранными переменными существует взаимосвязь.

Цель курсовой работы - построение качественной и адекватной эконометрической модели и проведение ее анализа на наличие автокорреляции остатков, мультиколлинеарности, гетероскедастичности.

В рамках поставленной цели определены следующие задачи:

ü Построение эконометрической модели по методу наименьших квадратов;

ü анализ качества модели;

ü проверка модели на соответствие предпосылкам МНК.

В ходе исследования использовалось приложение Пакет анализа в Excel.

автокорреляция мультиколлинеарность гетероскедастичность статистика 1. Анализ и методы Построим эконометрическую модель и проведем ее анализ согласно предложенному плану:

. Оценим каждую переменную в отдельности. Для этого приведем графики и описательную статистику каждой переменной:

А) ВВП Таблица 1. ВВП

По графику видно, что с увеличением количества наблюдений (времени), значение переменной увеличивается незначительно. На графике также не наблюдается заметных отклонений, выбросов и т.д., лишь плавное изменение. Это подтверждает и коэффициент вариации, значение которого P≈0);

· R- квадрат модели имеет низкое значение.

. Протестируем регрессию на наличие автокорреляции. Так как в данной работе исследуются временные ряды, то вероятность наличия этой проблемы очень высокая. Для получения точного результата используем 3 метода, результаты которых затем сравним:

а) статистика Дарвина-Уотсона DW=∑(e-e(-1))^2/∑e^2=

Похожие работы