Экономическое моделирование импорта товаров и услуг
Заказать уникальную курсовую работу- 22 22 страницы
- 10 + 10 источников
- Добавлена 29.06.2017
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Раздел 1. Данные, источники данных 4
Раздел 2. Построение парной регрессии. 5
Раздел 3. Построение множественной регрессии 11
Раздел 4. Моделирование модели с фиктивной переменной. 16
Заключение 21
Список использованной литературы 22
Модель множественной регрессии с фиктивной переменной Результаты Waldtest представлены на рисунке 12.Результаты Waldtest для модели множественной регрессииТаким образом, на основании значений Probability = 0.000гипотеза о равенстве нулю коэффициента при фиктивной переменной отвергается, существует связь между независимыми переменными Х2, X3 и фиктивной переменной.Анализ показал, что обе исследуемые модели демонстрируют связь между регрессорами и бинарной переменной. В связи с этим выбор наилучшей модели осуществим на основании показателей, представленных в таблице 2.Сравнение моделей парной и множественной регрессииD1 парная регрессияD1множест. регрессияR-squared0.4032950.404918Adjusted R-squared0.3869470.380123Akaike info criterion14.5361214.55971Schwarz criterion14.5728914.68238Таким образом, на основе критериевAkaike и Schwarz, парную регрессию с фиктивной переменной (развитые/развивающиеся страны) следует признать лучшей.Краткие итоги:Анализ модели парной регрессии показал, что коэффициент при Х3является значимым, что подтверждает адекватность построенной модели. Но сравнительный анализ параметров данной модели и модели множественной регрессии на основе критериевAkaike и Schwarzпозволил осуществить выбор в пользу модели множественной регрессии.Качество модели множественной регрессии с 2 независимыми переменными выше, чем на5факторных переменных, что подтверждается не значимостью коэффициентов при переменных Х(1) – уровень безработицы, Х(4) – коэффициент демографической нагрузки, Х(5) – экспорт высокотехнологичных товаров (% от экспорта промышленных товаров).Автокорреляция остатков в модели отсутствует, и они гетероскедастичны.По результатам ввода в модели фиктивной переменой наиболее качественной оказалась модель парной регрессии на основе критериевSchwarzи Akaike.ЗаключениеВ рамках данного исследования проведен анализ факторов, предположительно оказывающих влияние на объем импорта товаров и услуг. Анализ проведен на выборке из 76 стран мира.На основе корреляционного анализа были отобраны показатели, имеющие наиболее сильную связь, хотя и умеренную с эндогенной переменной. На данных факторах была построена модель парной и множественной регрессии.По результатам анализа наиболее качественной моделью с фиктивной переменной является модель парной регрессии, в которой в качестве экзогенной переменной рассматривается показатель «производство сырой нефти, включая конденсат из попутного газа». Список использованной литературыАйвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. - М.: Магистр: ИНФРА-М, 2010.Афанасьев В.Н. и др.. Эконометрика: Учебник / под ред. B.Н. Афанасьева. - М.: Финансы и статистика, 2005. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность: ученик для вузов / Пер. с англ. Под ред. проф. C.А. Айвазяна. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.Величко А. С. Эконометрика в Еviews: учебно-методическое пособие / А.С. Величко. — Саратов:Издательство «Вузовское образование», 2016.Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.- М.: Финансы и статистика, 2011. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе: Курс лекций. М.: Гу ВШЭ, 2001. -122 с.Кондаков Н.С. Эконометрика. Часть 1 [Электронный ресурс]: учебное пособие и практикум/ Кондаков Н.С.— Электрон.текстовые данные.— М.: Московский гуманитарный университет, 2015.— 100 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/50676.— ЭБС «IPRbooks»Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов - 2-е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.Мхитарян В. С.,Архипова М. Ю.,Балаш В. А.,Балаш О. С.,Дуброва Т. А.,Сиротин В. П.Эконометрика/ Под общ.ред.:В. С. Мхитарян. М.: Проспект, 2014.Мхитарян В.С. Эконометрика: учебное пособие/ Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П.— М.: Евразийский открытый институт, 2012.— 224 c.
1. Айвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. - М.: Ма¬гистр: ИНФРА-М, 2010.
2. Афанасьев В.Н. и др.. Эконометрика: Учебник / под ред. B.Н. Афанасьева. - М.: Финансы и статистика, 2005.
3. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность: ученик для вузов / Пер. с англ. Под ред. проф. C.А. Айвазяна. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
4. Величко А. С. Эконометрика в Еviews: учебно-методическое пособие / А.С. Величко. — Саратов: Издательство «Вузовское образование», 2016.
5. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.- М.: Финансы и статистика, 2011.
6. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе: Курс лекций. М.: Гу ВШЭ, 2001. -122 с.
7. Кондаков Н.С. Эконометрика. Часть 1 [Электронный ресурс]: учебное пособие и практикум/ Кондаков Н.С.— Электрон. текстовые данные.— М.: Московский гуманитарный университет, 2015.— 100 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/50676.— ЭБС «IPRbooks»
8. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов - 2-е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008.
9. Мхитарян В. С., Архипова М. Ю., Балаш В. А., Балаш О. С., Дуброва Т. А., Сиротин В. П. Эконометрика / Под общ. ред.: В. С. Мхитарян. М.: Проспект, 2014.
10. Мхитарян В.С. Эконометрика: учебное пособие/ Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П.— М.: Евразийский открытый институт, 2012.— 224 c.
Вопрос-ответ:
Какие источники данных используются при экономическом моделировании импорта товаров и услуг?
Для экономического моделирования импорта товаров и услуг используются различные источники данных, такие как статистика торговли, государственная статистика, отчеты предприятий и организаций, данные международных организаций и т.д.
Как строится парная регрессия в экономическом моделировании импорта товаров и услуг?
Парная регрессия в экономическом моделировании импорта товаров и услуг строится путем построения уравнения, которое связывает импорт с одной независимой переменной. Для этого используется метод наименьших квадратов, который позволяет найти оптимальные значения коэффициентов регрессии.
Как строится множественная регрессия в экономическом моделировании импорта товаров и услуг?
Множественная регрессия в экономическом моделировании импорта товаров и услуг строится путем построения уравнения, которое связывает импорт с несколькими независимыми переменными. Для этого также используется метод наименьших квадратов, который позволяет определить оптимальные значения коэффициентов регрессии.
Что такое модель с фиктивной переменной в экономическом моделировании импорта товаров и услуг?
Модель с фиктивной переменной в экономическом моделировании импорта товаров и услуг представляет собой модель, в которой добавляется дополнительная переменная с бинарными значениями (обычно 0 и 1), которая позволяет учесть влияние категориальных факторов на импорт.
Какие результаты можно получить с помощью теста Вальда в модели множественной регрессии?
С помощью теста Вальда в модели множественной регрессии можно получить результаты, позволяющие оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии. Значение Probability (вероятность) меньше уровня значимости (обычно 0.05) говорит о том, что коэффициент является статистически значимым и отличается от нуля.
Какие данные используются для экономического моделирования импорта товаров и услуг?
Для экономического моделирования импорта товаров и услуг используются различные данные, включая данные о объеме импорта, ценах на товары и услуги, валютных курсах, экономическом росте и других факторах, оказывающих влияние на импорт.
Как строится парная регрессия при экономическом моделировании импорта товаров и услуг?
При построении парной регрессии для экономического моделирования импорта товаров и услуг используются две переменные: зависимая переменная - объем импорта, и независимая переменная - какой-либо фактор, который предполагается влияет на импорт (например, валютный курс). С помощью парной регрессии анализируется статистическая взаимосвязь между этими переменными и оценивается коэффициент регрессии.
Как строится множественная регрессия при экономическом моделировании импорта товаров и услуг?
При построении множественной регрессии для экономического моделирования импорта товаров и услуг используются несколько независимых переменных, которые предполагается влияют на импорт (например, цены на товары, экономический рост, валютные курсы и т.д.). С помощью множественной регрессии анализируется статистическая взаимосвязь между этими переменными и оцениваются коэффициенты регрессии.
Что такое модель с фиктивной переменной при экономическом моделировании импорта товаров и услуг?
Модель с фиктивной переменной включает в себя дополнительную независимую переменную, которая принимает значение 0 или 1 в зависимости от наличия или отсутствия определенного фактора (например, наличия или отсутствия соглашения о свободной торговле между странами). Эта переменная позволяет учесть влияние этого фактора на импорт.
Какие результаты получены при использовании теста Вальда для модели множественной регрессии с фиктивной переменной?
Результаты теста Вальда показали, что гипотеза о равенстве нулю коэффициента при фиктивной переменной не подтверждается, так как значение Probability равно 0.000. Это говорит о том, что наличие или отсутствие соглашения о свободной торговле действительно влияет на импорт товаров и услуг.
Какие данные используются для экономического моделирования импорта товаров и услуг?
В статье указано о использовании источников данных для моделирования импорта товаров и услуг, однако конкретные данные не указаны.