Курсовая работа на тему: Теоретическое и статистическое обоснование модели. Теоретическое описание модели

Введение

Данный курсовой проект подразумевает под собой построение экономической модели и, в соответствии с темой, её исследование на автокорреляцию первого порядка и коррекцию на основании полученных данных.

Понятие экономической модели, а именно модели множественной линейной регрессии, возникает тогда, когда мы говорим об воздействии нескольких экзогенных факторов (Х в 2) на эндогенную переменную. Под регрессией понимается функциональная зависимость между объясняющими переменными (Х) и условным математическим ожиданием (средним значением) зависимой переменной которая строится с целью предсказания (прогнозирования) этого среднего значения при фиксированных значениях первых.

Целью курсового проекта является выполнение эконометрического моделирования в соответствии с выбранной темой на основании выбранных данных.

Оглавление

- Введение.

- Теоретическое и статистическое обоснование модели.

- Теоретическое описание модели.

- Статистическое обоснование модели.

- Построение и анализ эконометрической модели.

- Статистическая адекватность и проверка модели на мультиколлинеарность.

- Исследование автокорреляции графическим методом.

- Исследование автокорреляции с помощью статистики Дарбина-Уотсона.

- Исследование автокорреляции с помощью теста Сведа-Эйзенхарта.

- Исследование модели с помощью теста Бреуша-Годфри и анализ гетероскедастичности.

- Корректировка автокорреляции случайных отклонений.

- Заключение.

Заключение

В рамках предусмотренной темы я построила регрессионную модель RОZN 33.23 3.83 IМРОRТ 0.13 INVЕSТ 0.17 ZР, в которой RОZN - оборот розничной торговли в текущих ценах, ZР - средняя номинальная заработная платы, INVЕSТ - инвестиции в основной капитал и IМРОRТ - импорт товаров и услуг.

В данном уравнении наблюдается положительная зависимость между переменными. При увеличении импорта на 1 млрд. $ оборот розничной торговли увеличивается на 3.83 млрд. руб. При увеличении инвестиций - на 0.13 млрд. руб. При увеличении средней номинальной заработной платы - на 0.17 млрд. руб.

Статистическую значимость коэффициентов полученного уравнения проверим на основе t-статистики: t-статистики высока для всех показателей (tстатtкр), что свидетельствует о значимости данных коэффициентов (tкр2.042).

Коэффициент детерминации высок (R20,996602), что свидетельствует о высоком общем качестве уравнения регрессии. Это позволяет говорить, что изменение эндогенной переменной y объясняется экзогенными переменными x.