Изучение роста валового внутреннего продукта, его прогнозирование. Построение регрессионной модели. Отбор факторов, проведение корреляционного анализа и построение прогноза на основе модели. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных.
Аннотация к работе
Основная цель множественной регрессии - построить модель с несколькими факторами и определить при этом влияние каждого фактора в отдельности, а также их совместное воздействие на изучаемый показатель. В свою очередь, спецификация модели включает в себя решение двух задач: - отбор p факторов xj, подлежащих включению в модель; Процесс отбора факторов в достаточно сложных ситуациях является итерационной процедурой, предполагающей, в частности, построение уравнений регрессии, и включает два этапа. При отборе факторов в модель следует, по возможности, стремиться к минимизации количества факторов, так как неоправданное их увеличение приводит к затруднениям в интерпретации модели и снижению достоверности результатов. Для оценки мультиколлинеарности факторов в этом случае может использоваться величину определителя Det R матрицы парных коэффициентов корреляции rxixj между факторами либо ее минимального собственного значения.В качестве факторов, влияющих на рост ВВП, были определены «уровень безработицы», «среднедушевые денежные доходы населения», «индекс потребительских цен», «сальдо торгового баланса», «расходы федерального бюджета», «индекс промышленного производства», «цена нефти марки Brent». С помощью корреляционного анализа были удалены дублирующие факторы «сальдо торгового баланса», «расходы федерального бюджета», «цена нефти марки Brent».