Уровень материального благосостояния
Заказать уникальную курсовую работу- 24 24 страницы
- 8 + 8 источников
- Добавлена 20.01.2016
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
1. Формирование массива исходных данных
2. Вычисление описательных статистик
3. Построение матрицы парных коэффициентов корреляций
4. Построение и анализ моделей множественной регрессии
5. Исследование остатков, фактических и прогнозных значений
6. Исследование введения фиктивной переменной
7. Оценка модели на основании коэффициентов эластичности
Заключение
Список использованной литературы
Показатель t-статистики больше принятого табличного значение, а величина p имеет нулевое значение. Таким образом, фиктивная переменная BATMAN значимо влияет на свободный коэффициент, и влияние фиктивной переменной X2*BATMAN на коэффициент наклона также значимо.Можно сделать вывод о целесообразности введения фиктивной переменной, так как это приводит увеличению коэффициента детерминации.DependentVariable: Y3Method: LeastSquaresDate: 12/04/15 Time: 15:32Sample: 1 54Includedobservations: 54VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X52203.722943.03032.3368520.0238X91045.1791225.9450.8525500.3982X10-221.9952872.9019-0.2543190.8004X4-828.7986436.5737-1.8984160.0638X125.468411354.22270.0154380.9877BATMAN10825.452967.2623.6482940.0007C-2879.1868543.042-0.3370210.7376R-squared0.655663 Meandependentvar12713.74Adjusted R-squared0.611706 S.D. dependentvar10549.14S.E. ofregression6573.515 Akaikeinfocriterion20.53991Sumsquaredresid2.03E+09 Schwarzcriterion20.79774Loglikelihood-547.5775 Hannan-Quinncriter.20.63934F-statistic14.91573 Durbin-Watsonstat2.206908Prob(F-statistic)0.000000Фиктивная переменная уровень экономического развития страны (Batman) оказывает значимое внимание на уровень материального благосостояния в модели множественной регрессии. (prob<0,05)DependentVariable: Y3Method: LeastSquaresDate: 12/04/15 Time: 14:42Sample: 1 54Includedobservations: 54VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X54707.4231196.1183.9355840.0002C-14745.357092.164-2.0791050.0426R-squared0.229502 Meandependentvar12713.74Adjusted R-squared0.214685 S.D. dependentvar10549.14S.E. ofregression9348.438 Akaikeinfocriterion21.16014Sumsquaredresid4.54E+09 Schwarzcriterion21.23381Loglikelihood-569.3238 Hannan-Quinncriter.21.18855F-statistic15.48882 Durbin-Watsonstat2.257310Prob(F-statistic)0.000248Оценка модели на основании коэффициентов эластичностиДля более полного и содержательного анализа рассчитаем частные коэффициенты эластичности для модели, которые показывают, насколько процентов в среднем изменяется признак-результат с увеличением факторного признака на 1% от своего среднего уровня при фиксированном положении других факторов модели.Для показателя «Реальный рост ВВП на душу» ():Частный коэффициент эластичности . Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.Для показателя «Уровень финансовой институциональной прозрачности» ()Частный коэффициент эластичности . Следовательно, его влияние на результативный признак Y существенно.Для показателя «Общие расходы на НИОКР» ()Частный коэффициент эластичности . Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.Для показателя «Проблемы со здоровьем» ()Частный коэффициент эластичности . Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.Для показателя «Уровень инфляции потребительских цен» ()Частный коэффициент эластичности . Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.Таким образом, на уровень материального благосостояния значительное влияние оказывает лишь показатель уровня финансовой институциональной прозрачности, все остальные факторные признаки характеризуются не существенным влиянием на результативный признак.заключениеВ ходе исследования на основании статистического материала по показателям уровня материального благосостояния населения в 54 странах мира было проведено эконометрическое исследование, в процессе которого был выполнен анализ признаков, предположительно оказывающих влияние на уровень материального благосостояния населения.Оценка факторных признаков позволила сделать вывод об отклонении основной части исследуемых признаков от нормального распределения на основании показателя Жака-Бера, величины эксцесса и коэффициента асимметрии. Построение моделей множественной регрессии (на пяти и трех переменных) выявило их качественную равнозначность.Исследование возможности введения фиктивной переменной показало целесообразность введения показателя уровня экономического развития страны ввиду его значимого влияния на качество построенной модели.Показатели частных коэффициентов эластичности определили влияние факторных признаков на результирующий. Среди исследуемых индикаторов значительное влияние оказывает лишь показатель уровня финансовой институциональной прозрачности.список использованной литературыАйвазян С.А., Мхитарян В С. "Прикладная статистика; Основы эконометрики: В 2 т: Т. 1: Теория вероятностей и прикладная статистика: Учебник для вузов. — 2-е изд. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 20011.Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л И. Многомерные статистические методы. — М.: Финансы и статистика, 2013.Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ- ДАНА, 2010. Практикум по эконометрике: Учебн. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2011. Перцев Н.В. Количественные методы анализа и обработки данных: Учебное пособие. — Омск: ОмГУ, 2012.Эконометрика. Учебное пособие / А.В. Костромин, Р.М. Кундакчян / Издательство: Кнорус, 2015.Эконометрика. Учебник. / В.С. Мхитарян, М.Ю. Архипова, В.А.Балаш / Редактор: Мхитарян Владимир Сергеевич. Издательство: Проспект, 2014.Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Проспект, 2012.
2. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л И. Многомерные статистические методы. — М.: Финансы и статистика, 2013.
3. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ- ДАНА, 2010.
4. Практикум по эконометрике: Учебн. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2011.
5. Перцев Н.В. Количественные методы анализа и обработки данных: Учебное посо¬бие. — Омск: ОмГУ, 2012.
6. Эконометрика. Учебное пособие / А.В. Костромин, Р.М. Кундакчян / Издательство: Кнорус, 2015.
7. Эконометрика. Учебник. / В.С. Мхитарян, М.Ю. Архипова, В.А.Балаш / Редактор: Мхитарян Владимир Сергеевич. Издательство: Проспект, 2014.
8. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Проспект, 2012.
Вопрос-ответ:
Какие данные используются для формирования уровня материального благосостояния?
Для формирования уровня материального благосостояния используются различные данные, такие как доходы населения, уровень безработицы, инфляция, цены на товары и услуги, социальная помощь и другие показатели.
Какие описательные статистики используются для анализа уровня материального благосостояния?
Для анализа уровня материального благосостояния могут быть использованы такие описательные статистики, как среднее значение, медиана, стандартное отклонение, коэффициент вариации и другие. Они позволяют оценить центральную тенденцию распределения данных и его разброс.
Какую информацию дает матрица парных коэффициентов корреляций?
Матрица парных коэффициентов корреляций позволяет оценить степень связи между различными переменными, используемыми для определения уровня материального благосостояния. Коэффициент корреляции может быть положительным, отрицательным или равным нулю, что указывает на наличие прямой, обратной или отсутствие связи между переменными.
Что изучается при анализе моделей множественной регрессии для уровня материального благосостояния?
При анализе моделей множественной регрессии для уровня материального благосостояния изучается взаимосвязь между зависимой переменной (уровнем материального благосостояния) и набором независимых переменных (например, доходами, безработицей, инфляцией и другими показателями). Анализ позволяет определить, какие переменные оказывают значимое влияние на уровень благосостояния и в какой степени.
Что такое коэффициенты эластичности и как они оцениваются при исследовании модели уровня материального благосостояния?
Коэффициенты эластичности показывают, как процентное изменение независимой переменной (например, доходов) влияет на процентное изменение зависимой переменной (уровня материального благосостояния). Они оцениваются на основе коэффициентов регрессии и позволяют определить чувствительность уровня благосостояния к изменению различных факторов.
Какие данные нужны для определения уровня материального благосостояния?
Для определения уровня материального благосостояния необходимо иметь данные о доходах, расходах, сбережениях и других финансовых показателях физического лица или домохозяйства.
Какие описательные статистики используются для анализа уровня материального благосостояния?
Для анализа уровня материального благосостояния используются средние значения, медианы, дисперсии, коэффициенты вариации и другие описательные статистики, которые позволяют оценить характеристики распределения доходов и расходов.
Как строится матрица парных коэффициентов корреляций в исследовании уровня материального благосостояния?
Матрица парных коэффициентов корреляций строится путем вычисления коэффициентов корреляции между различными финансовыми показателями, такими как доходы, расходы, сбережения и т. д. Это позволяет определить степень взаимосвязи между ними.
Что такое модели множественной регрессии и как они применяются для анализа уровня материального благосостояния?
Модели множественной регрессии являются статистическими моделями, которые позволяют определить влияние нескольких независимых переменных на зависимую переменную. В контексте анализа уровня материального благосостояния, модели множественной регрессии могут быть использованы для определения факторов, влияющих на доходы, расходы и другие финансовые показатели.
Что такое остатки фактических и прогнозных значений и как их исследуют в анализе уровня материального благосостояния?
Остатки фактических и прогнозных значений представляют собой разницу между фактическими значениями финансовых показателей и значениями, полученными с помощью моделей или прогнозов. Исследование остатков позволяет оценить точность моделей и прогнозов, а также выявить возможные систематические ошибки и неучтенные факторы.
Как формируется массив исходных данных для исследования уровня материального благосостояния?
Массив исходных данных для исследования уровня материального благосостояния формируется путем сбора информации о различных показателях, которые могут влиять на уровень благосостояния. Это могут быть данные о доходах, расходах, уровне образования, здоровье, жилищных условиях и других факторах. Данные могут быть получены из статистических исследований, опросов, баз данных и других источников.