Гетероскедастичность и экономические причины ее наличия.

;при высокой межфакторной связи признака отбираются факторы с меньшим коэффициентом корреляции между ними.Таблица 2.2 — Матрица парных коэффициентов корреляцииух2х4у1х2-0,004331х4-0,061-0,378841В нашем случае все парные коэффициенты корреляции |r|<0,7, что говорит об отсутствии мультиколлинеарности факторов.Тем не менее, |rx2x4| = 0,37884>>|rx2y| = 0,00433 и|rx4y| = 0,061,что позволяет уже на данном этапе предположить, что связь между факторами куда более сильная, чем связь любого из факторов с результатом.Для построения уравнения множественной регрессии в линейной форме с двумя факторами вновь используем ППП MSExcel, на этот раз — инструмент «Регрессия». Результатом будет следующее уравнение:Полученное уравнение показывает, что при увеличении отношения расходов домохозяйств к ВВП на 1% при неизменном уровне отношения валового накопления к ВВП индекс человеческого развития снижается на 0,00053. При увеличении отношениявалового накопления к ВВП на 1% при неизменном уровне отношения расходов домохозяйств к ВВП индекс человеческого развития снижается на 0,00132.Анализируя полученные коэффициенты, подтверждаем предварительный вывод об очень слабой связи факторов и результата.Коэффициент множественной корреляции равен 0,06782<<1,0, что говорит об очень низкой значимости полученного уравнения.Множественный коэффициент детерминации равен 0,00460, что означает, что в полученном уравнении почти 100% вариации результативного признака (индекса человеческого развития) составляют не учтенные в модели факторы. Факторы же, учтенные в модели, оказывают очень слабое влияние на результат.С целью расширения возможностей содержательного анализа модели регрессии используются частные коэффициенты эластичности, которые определяются по формуле:где , – коэффициент регрессии и среднее значение соответствующего фактора; – среднее значение результирующего признака.Частный коэффициент эластичности показывает, насколько процентов в среднем изменяется признак-результатус увеличением признака-фактора хjна 1% от своего среднего уровня при фиксированном положении других факторов модели.Частный коэффициент эластичности для х2:Е2 = = -0,03663.Частный коэффициент эластичности |E2| << 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.Частный коэффициент эластичности для х4:Е4 = = -0,03376.Частный коэффициент эластичности |E4| < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.Для полученного уравнения регрессии значение F-статистики (критерия Фишера) составляет 0,05083, что менее критического значения Fкр = 3,44. Следовательно, уравнение в целом статистически незначимо.Построение однофакторных уравнений линейной регрессииПостроим однофакторные уравнения линейной регрессии y = f(x2) и y = f(x4). Для этого снова используем инструмент «Регрессия», в качестве результата используя эндогенную переменную y (индекс человеческого развития), а в качестве фактора – поочередно, х2 и х4.Уравнение y = f(x2) имеет вид:Для этого уравнения:коэффициент корреляции R = 0,00433<< 1,0;коэффициент детерминацииR2 = 0,00002<< 1,0.Полученные значения позволяют сделать вывод о том, что включение в модель фактора х2 (расходы домашних хозяйств, % к ВВП) — нецелесообразно.Уравнение y = f(x4) имеет вид:Для этого уравнения:коэффициент корреляции R = 0,06100<< 1,0;коэффициент детерминации R2 = 0,00372<< 1,0.Полученные значения позволяют сделать вывод о том, что включение в модель фактора х4 (валовок накопление, % к ВВП) — нецелесообразно.Прогнозирование значения результативного признакаПоскольку ни одно из трех полученных уравнений хоть в сколько-нибудь отдаленном приближении не описывает результат, для прогнозирования их использовать нельзя. Выполнение прогноза при столь низком качестве модели лишено всякого смысла.ЗаключениеКурсовой проект выполнен на тему «Гетероскедастичность и экономические причины ее наличия». Описаныосновные предпосылки МНК и гетероскедастичность, как нарушение условия гомоскедастичности. Рассмотрены экономические причины явления гетероскедастичности. Изучены особенности выполнения тестов Бройша-Пагана и Парка.Цель теоретической части курсового проекта — изучить Гетероскедастичность и экономические причины ее наличия — достигнута.Целью практической части курсового проекта было построение модели множественной регрессии для заданного набора исходных данных. Были охарактеризованы экзогенные и эндогенные переменные. Построено двухфакторное уравнение регрессии и выполнена оценка его качества. Построены и оценены однофакторные уравнения линейной регрессии. Поскольку построенные модели незначимы, хоть все вместе, хоть каждая в отдельности, можно сделать вывод: связ между изучаемыми являениями отсутствует, поэтом прогнозирование не выполнялось.Список использованных источниковДоугерти К. Введение в эконометрику: учебник. 2-е изд. М.: ИНФРА-М, 2009.Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Кремера Н.Ш. ― М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2008.Эконометрика: Учебник / Тихомиров Н.П., Дорохина Е Ю — М.: Издательство «Экзамен», 2007.Алёхина, А.Э. Эконометрика : учеб.-метод, пособие / А. Э. Алёхина, С. А. Поттосина. — Минск: БГУИР, 2013.Катаргин, Н.В. Прикладная эконометрика: Учебное пособие / Н.В. Катаргин — Н.В. Катаргин, 2013.Буре В.М., Евсеев Е.А. Основы эконометрики: Учеб. Пособие. — СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2008.Карп, Д.Б. Эконометрика: основные формулы с комментариями: Учеб.-метод. пособие / Д.Б. Карп — Владивосток, 2008.ЦЕНТР ГУМАНИТАРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: информационно-аналитический портал [Электронный ресурс]. URL: http://gtmarket.ru/. (Дата обращения: 08.12.2012).Grandars.ru[Электронный ресурс]. URL:http://www.grandars.ru/student/ekonomicheskaya-teoriya/makroekonomicheskie-pokazateli.html. (Дата обращения: 08.12.2012).