Дипломные, курсовые и контрольные работы на заказ Заказать написание уникальной работы, купить готовую работу  
 
Заказать реферат на тему
Диплом на заказа
Крусовые и рефераты
Заказать курсовик по химии
Заказать дипломную работу
контрольные работы по математике
контрольные работы по геометрии
Заказать курсовую работу
первод с английского
 
   
   
 
Каталог работ --> Экономические --> Эконометрика --> Анализ регрессионной модели на наличие гетероскедастичности с помощью тестов Вайта и Голдфельда-Квандта.

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

БГУ

Курсовая по предмету:
"Эконометрика"



Название работы:
"Анализ регрессионной модели на наличие гетероскедастичности с помощью тестов Вайта и Голдфельда-Квандта."




Автор работы: Юлия
Страниц: 30 шт.



Год:2009

Цена всего:1490 рублей

Цена:2490 рублей

Купить Заказать персональную работу


Краткая выдержка из текста работы (Аннотация)

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),

Содержание работы

Оглавление

Введение 2

1. Теоретическая часть 4

1.1. Множественная модель регрессии 4

1.2 Метод МНК 6

1.3. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии 8

1.4. Проблема гетероскедастичности 10

1.5 Тест Голдфелда-Квандта 15

1.6 Тест Уайта 17

1.7 Устранение гетероскедастичности 17

2. Аналитическая часть 21

2.1 Построение линейной регрессионной модели 21

2.2. Проверка модели на гетероскедастичность с помощью критерия Голдфельда-Квандта 25

2.3. Проверка модели на гетероскедастичность с помощью критерия Уайта 27

Заключение 28

Список литературы 29

Приложение 1. Исходные данные 30

Использованная литература

  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/


Другие похожие работы