Государственная финансовая политика



 

САФБД

Кафедра Математики и Информатики

 

 

 

Отчет

о выполнении индивидуального задания по эконометрике

 

Вариант 45

 

Нормативный срок сдачи отчета: 12 ноября 2011  г. 12 час. 00 мин.

 

Фактическая дата сдачи отчета:

 

 

Выполнил: студент 3 курса ______________  Группа _____________

 

Проверил: профессор Павлов В.Н.

 

 

 

Оценка:

 

Краткое обоснование оценки

 

Вопрос

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

Перевод на русский

 

Влияние фактора 1

 

Влияние фактора 2

 

Влияние фактора 3

 

 

 

 

 

 

 

2

Описание методики

 

DW исх ряда

 

Вывод

 

DW остатков

 

Вывод

 

Заключение

 

 

 

3

Методика

 

Коэффициенты

 

Оцененный ряд

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

Методика

 

Значение коэфф

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

Методика

 

Остатки для а:

 

Интервал для а

 

Остатки для b:

 

Интервал для b

 

Остатки для с:

 

Интервал для с

 

6

График исх ряда

 

Гр-к оцененн ряда

 

График остатков

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Примечание. Количество набранных баллов совпадает с количеством правильных ответов (максимальная оценка - 25 баллов)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Новосибирск 2011

 

Исходные ряды данных

 

PRICES

 

EXTERNAL SECTOR

 

HOUSEHOLDS

 

OUTPUT & INVESTMENTS

 

 

Natural gas, producer price

 

Balance           CIS

 

 

Consumer expenditures, Dec'90 prices (CPI)

 

Volume of construction at constant prices, SA

 

 

R

$ bn

Dec-97=100

R bn

Period

x

y

z

w

янв.94

2,60000

0,01940

91,95829

145,71649

фев.94

3,20000

0,07470

100,18438

140,57543

мар.94

5,40000

0,11410

111,13289

152,70425

апр.94

6,30000

0,13360

102,08026

144,16870

май.94

6,50000

0,14600

98,86971

146,79952

июн.94

6,30000

0,14200

103,76078

134,88885

июл.94

6,40000

0,19560

109,45980

137,59903

авг.94

6,40000

0,20200

115,86518

129,41734

сен.94

6,40000

0,19760

113,84147

124,53248

окт.94

6,50000

-0,05200

113,72864

126,03219

ноя.94

6,60000

-0,07460

107,83755

126,09951

дек.94

6,70000

-0,10900

115,47213

120,95765

янв.95

6,90000

0,23100

93,02549

127,32762

фев.95

7,00000

0,29400

87,78126

130,82463

мар.95

7,20000

0,09800

94,87297

143,81688

апр.95

11,70000

0,09200

93,79457

125,24359

май.95

12,40000

-0,12500

99,48894

137,80885

июн.95

14,50000

-0,01600

98,61330

130,32381

июл.95

15,30000

-0,30500

99,49648

132,80262

авг.95

15,40000

-0,55700

102,64115

122,14795

сен.95

15,50000

-0,25700

103,87187

120,69708

окт.95

15,60000

-0,17300

109,69998

122,40642

ноя.95

17,20000

-0,19400

106,11946

121,70395

дек.95

17,60000

-0,39500

110,59451

116,61857

янв.96

17,20000

-0,10000

100,86552

118,88606

фев.96

17,70000

-0,20000

93,16881

118,49713

мар.96

17,70000

0,30000

96,87074

116,34914

апр.96

17,80000

-0,20000

98,02579

113,06718

май.96

17,90000

-0,20000

95,88926

109,70148

июн.96

21,90000

-0,50000

94,94113

104,13309

июл.96

22,10000

-0,40000

97,95275

102,53688

авг.96

22,10000

-0,50000

99,93573

97,35661

сен.96

22,30000

-0,20000

101,09232

98,24702

окт.96

38,40000

0,10000

96,28130

98,53946

ноя.96

38,50000

-0,20000

96,24027

102,83017

дек.96

38,40000

0,00000

103,54578

101,90706

янв.97

40,60000

0,20000

98,55637

105,66667

фев.97

40,40000

0,30000

92,59084

103,42330

мар.97

46,40000

0,10000

95,62439

103,29538

апр.97

37,00000

-0,20000

96,45556

97,77873

май.97

39,00000

0,10000

94,68738

97,83275

июн.97

39,00000

0,00000

95,39563

98,18242

июл.97

39,00000

0,30000

96,88033

99,65370

авг.97

39,30000

-0,50000

99,50186

95,39865

сен.97

39,30000

-0,10000

104,36540

98,63122

окт.97

39,50000

0,00000

108,14730

99,22069

ноя.97

39,60000

0,20000

107,92945

99,73289

дек.97

39,40000

0,20000

120,17345

101,18358

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тескт индивидуального задания

Скопировать файл  S:\MMM\|DATA.xls в каталог D:\ на Вашем компьютере. Из файла D:\|DATA.xls (таблица динамики показателей экономического развития РФ за период: январь 1994 – декабрь 1997) взять данные, соответствующие вашему варианту, из столбцов

.

(имена столбцов в каждом варианте определяет преподаватель).

1.       Перевести названия столбцов на русский язык. Ответить на вопрос, вытекает ли из общей экономической теории существование значимой зависимости параметра от каждого из факторов , , . Дать теоретическое обоснование ответа.

2.       Проверить по 5%-му критерию Дарбина –Уотсона, является ли ряд w автокоррелированным. Построить трендовую функцию ряда w вида . Проверить, являются ли остатки ut автокоррелированными.

3.       Используя стандартные функции Excel, вычислить коэффициенты регрессионной зависимости .

4.       Оценить качество эконометрической модели, построенной в вашем исследовании, с использованием коэффициента детерминации .

5.       По критерию Стьюдента построить доверительные интервалы для коэффициентов при уровне значимости и сделать заключение о характере зависимости ряда от соответствующих факторов (, , ) по предложенным статистическим данным.

6.       Построить  графики исходного ряда зависимой переменной , оцененного ряда и остатков .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАДАНИЕ №1

 

Домашние хозяйства

Внешний сектор

Цены

Государственный бюджет

Минимальные месячные выплаты

Импорт вне СНГ

Промышленный индекс цен

Федеральные отчисления на науку

R

$ bn

Dec-97=100

R bn

x

y

z

w

2,60000

0,01940

91,95829

145,71649

3,20000

0,07470

100,18438

140,57543

5,40000

0,11410

111,13289

152,70425

6,30000

0,13360

102,08026

144,16870

6,50000

0,14600

98,86971

146,79952

6,30000

0,14200

103,76078

134,88885

6,40000

0,19560

109,45980

137,59903

6,40000

0,20200

115,86518

129,41734

6,40000

0,19760

113,84147

124,53248

6,50000

-0,05200

113,72864

126,03219

6,60000

-0,07460

107,83755

126,09951

6,70000

-0,10900

115,47213

120,95765

6,90000

0,23100

93,02549

127,32762

7,00000

0,29400

87,78126

130,82463

7,20000

0,09800

94,87297

143,81688

11,70000

0,09200

93,79457

125,24359

12,40000

-0,12500

99,48894

137,80885

14,50000

-0,01600

98,61330

130,32381

15,30000

-0,30500

99,49648

132,80262

15,40000

-0,55700

102,64115

122,14795

15,50000

-0,25700

103,87187

120,69708

15,60000

-0,17300

109,69998

122,40642

17,20000

-0,19400

106,11946

121,70395

17,60000

-0,39500

110,59451

116,61857

17,20000

-0,10000

100,86552

118,88606

17,70000

-0,20000

93,16881

118,49713

17,70000

0,30000

96,87074

116,34914

17,80000

-0,20000

98,02579

113,06718

17,90000

-0,20000

95,88926

109,70148

21,90000

-0,50000

94,94113

104,13309

22,10000

-0,40000

97,95275

102,53688

22,10000

-0,50000

99,93573

97,35661

22,30000

-0,20000

101,09232

98,24702

38,40000

0,10000

96,28130

98,53946

38,50000

-0,20000

96,24027

102,83017

38,40000

0,00000

103,54578

101,90706

40,60000

0,20000

98,55637

105,66667

40,40000

0,30000

92,59084

103,42330

46,40000

0,10000

95,62439

103,29538

37,00000

-0,20000

96,45556

97,77873

39,00000

0,10000

94,68738

97,83275

39,00000

0,00000

95,39563

98,18242

39,00000

0,30000

96,88033

99,65370

39,30000

-0,50000

99,50186

95,39865

39,30000

-0,10000

104,36540

98,63122

39,50000

0,00000

108,14730

99,22069

39,60000

0,20000

107,92945

99,73289

39,40000

0,20000

120,17345

101,18358

 

Математические модели показывают, что если российская наука  действительно хочет развиваться инновационно, то в первую очередь нужно думать не о коммерциализации, а о долгосрочном развитии науки и высоких технологий. Тогда к 2015 году мы возможен выход на уровень 1990 года, и только после этого получать определённые коммерческие эффекты. Думать исключительно о краткосрочных задачах сейчас нельзя. Из всего вышесказанного можно сделать вывод о том, что без государственного финансирования, финансирования за счет импорта (в т.ч. вне СНГ) и финансирования коммерческих организаций российской науке придется трудно. Финансовые вливания нужны, и нужны в больших размерах. Но требовать их окупаемости пока рано. В связи с распадом СССР уровень отечественной науки существенно упал, что подорвало коммерческую составляющую. Сейчас мы почти вышли на прежний уровень, но все еще существенно отстаем от наших западных коллег. Поэтому в большинстве случаев вложения в науку делаются в виде трансфертов (безвозмездных платежей). Соответственно, когда финансовые вливания в науку станут приносить ожидаемые коммерческие эффекты, то и инвесторов станет больше, в т.ч. и среди коммерческих организаций, что очень важно, как для науки, так и для всей российской экономики в целом.

 

 

Задание №2.

Автокорреляция — это взаимосвязь последовательных элементов временного или пространственного ряда данных.

Если пренебречь автокорреляцией остатков и оценить параметры модели МНК, то придем к таким трем следствиям.

1. Оценки параметров модели могут быть несмещенными, но неэффективными, то есть выборочные дисперсии вектора оценок А могут быть неоправданно большими.

2. Поскольку выборочные дисперсии исчисляются не по уточненным формулам, то статистические критерии t- и F-статистики, которые найдены для линейной модели, практически не могут быть использованы в дисперсионном анализе.

3. Неэффективность оценок параметров эконометрической модели приводит, как правило, к неэффективным прогнозам, то есть прогнозам с очень большой выборочной дисперсией.

Существуют два наиболее распространенных метода определения автокорреляции  остатков.

Первый метод — это построение графика зависимости остатков от времени и визуальное определение наличия или отсутствия автокорреляции.

Второй метод — использование критерия Дарбина — Уотсона(условный показатель, который применяется для выявления автокорреляции во временных рядах)

Алгоритм выявления автокорреляции остатков на основе критерия Дарбина —Уотсона следующий. Выдвигается гипотеза Н0 об отсутствии автокорреляции остатков. Альтернативные гипотезы Н1 Н1* состоят, соответственно, в наличии положительной или отрицательной автокорреляции в остатках. Далее по специальным таблицам определяются критические значения критерия Дарбина —Уотсона dl и du для заданного числа наблюдений n, числа независимых переменных модели к и уровня значимости. По этим значениям числовой промежуток разбивают на пять отрезков. Если фактическое значение критерия Дарбина — Уотсона попадает в зону неопределенности, то на практике предполагают существование автокорреляции остатков и отклоняют гипотезу Hо.

Применяется также дополнительный критерий для выявления отрицательной автокорреляции d1:

d1=4-d.

 

Показатель d вычисляется по формуле

 

 

где yt+1 и yt — соответствующие уровни динамического ряда.

 

 

Проверка на автокорреляцию

 

t

w

Wt-Wt-1

 

1

145,71649

 

 

2

140,57543

-5,14107

 

3

152,70425

12,12883

 

4

144,16870

-8,53555

 

5

146,79952

2,63082

 

6

134,88885

-11,91067

 

7

137,59903

2,71018

 

8

129,41734

-8,18169

 

9

124,53248

-4,88487

 

10

126,03219

1,49971

 

11

126,09951

0,06732

 

12

120,95765

-5,14186

 

13

127,32762

6,36997

 

14

130,82463

3,49701

 

15

143,81688

12,99226

 

16

125,24359

-18,57329

 

17

137,80885

12,56526

 

18

130,32381

-7,48505

 

19

132,80262

2,47882

 

20

122,14795

-10,65467

 

21

120,69708

-1,45087

 

22

122,40642

1,70934

 

23

121,70395

-0,70247

 

24

116,61857

-5,08538

 

25

118,88606

2,26749

 

26

118,49713

-0,38893

 

27

116,34914

-2,14798

 

28

113,06718

-3,28196

 

29

109,70148

-3,36570

 

30

104,13309

-5,56839

 

31

102,53688

-1,59621

 

32

97,35661

-5,18027

 

33

98,24702

0,89041

 

34

98,53946

0,29244

 

35

102,83017

4,29071

 

36

101,90706

-0,92311

 

37

105,66667

3,75960

 

38

103,42330

-2,24336

 

39

103,29538

-0,12792

 

40

97,77873

-5,51665

 

41

97,83275

0,05402

 

42

98,18242

0,34967

 

43

99,65370

1,47127

 

44

95,39865

-4,25505

 

45

98,63122

3,23257

 

46

99,22069

0,58947

 

47

99,73289

0,51220

 

48

101,18358

1,45069

ср.знач.

24,5

117,56801

-0,94751

 

дисперсии:

269,90591

34,19294

 

DW=

0,126684649

DL=

1,5

DU=

1,59

 

Вывод: Т.к. DW<DL, то делаем вывод о наличии в ряде Wt положительной автокорреляции. Проверка ряда Wt на автокорреляцию закончена.

 

Строим ковариационную матрицу:

269,905909

-211,348731

-211,3487311

191,9166667

 

Вычисляем обратную:

0,026912419

0,02963737

0,029637372

0,03784883

 

Коэффициент d:

d=

-1,101252615

 

 

Вычисляем оцененный ряд и остатки:

 

Оцененный ряд

Остатки

W(t-1)

122,18618

23,53031

 

103,16767

37,40776

13,87745

125,92437

26,77989

-10,62787

113,62737

30,54133

3,76144

129,64122

17,15830

-13,38303

113,53997

21,34888

4,19058

125,53467

12,06436

-9,28452

121,90404

7,51330

-4,55105

114,87300

9,65947

2,14617

116,45043

9,58176

-0,07772

122,18705

3,91246

-5,66930

109,50962

11,44803

7,53557

112,67348

14,65414

3,20611

102,21681

28,60781

13,95367

136,97845

6,83843

-21,76939

102,68704

22,55655

15,71812

124,76750

13,04136

-9,51519

113,79477

16,52904

3,48768

128,25805

4,54457

-11,98447

118,12234

4,02561

-0,51896

114,64216

6,05492

2,02932

117,29816

5,10825

-0,94667

122,12486

-0,42091

-5,52916

114,02748

2,59108

3,01199

116,95288

1,93318

-0,65791

118,89004

-0,39291

-2,32609

120,13884

-3,78970

-3,39678

120,23105

-7,16387

-3,37418

122,65677

-12,95529

-5,79142

118,28240

-14,14931

-1,19402

122,22935

-19,69248

-5,54316

115,54400

-18,18739

1,50508

116,20252

-17,95549

0,23190

111,79942

-13,25995

4,69554

117,54114

-14,71097

-1,45102

112,38429

-10,47723

4,23374

118,99508

-13,32841

-2,85118

116,66544

-13,24214

0,08627

122,59979

-19,30441

-6,06227

116,46507

-18,68634

0,61807

116,13950

-18,30674

0,37960

114,90432

-16,72190

1,58484

121,21045

-21,55675

-4,83485

112,96469

-17,56604

3,99071

115,87541

-17,24419

0,32185

115,96051

-16,73981

0,50438

114,92699

-15,19410

1,54571

117,56801

-16,38443

-1,19033

 

DW=

0,173424127

DL=

1,5

 

Так как DW>DL, то делаем вывод  о наличии отрицательной автокорреляции.

 

 

 

 

 

 

Задание №3.

Строим ковариационную матрицу:

188,33375

-0,08240

-16,24729

-196,44752

-0,08240

0,05426

0,00994

0,92615

-16,24729

0,00994

52,37912

12,60884

-196,44752

0,92615

12,60884

269,90591

 

Вычисляем обратную матрицу:

0,02657

-0,30555

0,00343

0,02023

-0,30555

23,09881

-0,02685

-0,30039

0,00343

-0,02685

0,01976

0,00167

0,02023

-0,30039

0,00167

0,01938

Государственная финансовая политика 📙 Курсовая → 🆔 62304

Государственная финансовая политика 📙 Курсовая → 🆔 62304