Контрольная работа на тему Экономический анализ влияния социально-экономических факторов на среднемесячную заработную плату населения в регионах Российской Федерации

Содержание:

Введение 3

1. Построение спецификации эконометрической модели 5

2. Статистические данные, характеризующие объект моделирования 5

3. Корреляционный анализ переменных 7

4. Оценивание параметров модели регрессии и анализ мультиколлинеарности переменных 11

5. Проверка предпосылки теоремы Гаусса-Маркова о гомоскедастичности случайных возмущений 15

6. Проверка адекватности эконометрической модели 18

7. Анализ влияния факторов на зависимую переменную по модели регрессии 20

8. Построение 90% доверительных интервалов для каждого наблюдения 22

Заключение 23

Список литературы 25

Введение:

Рынок труда представляет собой важнейшую составляющую всего рыночного механизма. В настоящее время в экономике остается неразрешенной проблема определения размера заработной платы. Актуальность исследования объясняется зависимостью уровня жизни населения страны от величины заработной платы. Для выявления факторов, которые оказывают непосредственное влияние на размер заработной платы, был проведено эконометрическое моделирование.

Целью исследования является эконометрическое моделирование и дальнейшее прогнозирование возможного размера заработной платы в ежемесячной динамике при влиянии социально-экономических факторов на основе ежемесячных статистических данных в период с 01.01.2018 года по 01.09.2020 года.

Достижение указанной цели определило постановку и решение следующих задач:

1. Провести выбор факторных признаков для построения модели, затем дать их экономическую интерпретацию.

2. Построить эконометрическую модель влияния финансовых инструментов на формирование и зависимость заработной платы в РФ.

3. Осуществить корреляционный анализ.

4. Сделать анализ мультиколлинеарности экзогенных переменных, при необходимости ее устранить.

5. Необходимо реализовать проверку предпосылок теоремы Гаусса-Маркова об отсутствии автокорреляции случайных возмущений, а также скорректировать модель (при возможном принятии гипотезы о наличии автокорреляции).

6. Дать оценку качеству спецификации построенной эконометрической модели.

7. Распределить социально-экономические факторы в иерархическом порядке в зависимости от их оказываемого влияния на среднемесячную заработную плату населения в Российской Федерации.

8. Составить прогноз.

Заключение:

1. Размер среднемесячной заработной платы населения зависит от таких факторов, как уровень занятости населения, количество занятых в экономике;

2. При увеличении уровня занятости населения размер среднемесячной заработной платы населения уменьшается;

3. наибольшее прогнозное значение среднемесячной заработной платы будет достигнуто лишь при максимальных значениях независимых переменных.

Таким образом, для улучшения благосостояния населения страны, государство должно принимать к учету влияние проанализированных факторов на размер среднемесячной заработной платы.

Уравнение регрессии:

Y^= 442124 -9,498 *X1 + 4948*X2 + eT^

(119721) (4,19335) (3617,36) (4680,654)

Статистическая значимость регрессии в целом:

(Н0: R^2 равен 0; H1: R^2 неравен 0)

Коэффициент детерминации (R^2) равен 0,27 или 27%. Расчетные параметры модели объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами на 27%. Как результат, гипотеза Н0 о равенстве коэффициента детерминации нулю отвергается и принимается альтернативная гипотеза Н1. Данная модель является резонной, однако некачественной и неточной. Модель плохо описывает процесс. (Рисунок 9)

Стандартная ошибка равна 4680,654. Фактические значения Y отличаются от предсказанных в среднем на 4680,654%. При данной спецификации модели такое отклонение является большим. Следовательно, модель неточная (Рисунок 9).

Значимость F является числом – 0,008748, значит модель достоверна с вероятностью почти 100% (Рисунок 9).

Средняя ошибка аппроксимации равна 7,67 %. Считается, что модель является не точной, если она больше 7 %. Таким образом, модель является неточной (Рисунок 13).

Статистическая значимость параметров:

(Н0: p-value равен 0; H1: p-value не равен 0).

X1 значим с вероятностью около 100%, так как его p-value = 0,0309 (Рисунок 9).

X2 значим с вероятностью около 100%, так как его p-value = 0,1815 (Рисунок 9).

Следовательно, гипотеза Н0 отвергается и принимается альтернативная гипотеза Н1.

Таким образом, можно сделать вывод, что уравнение регрессии данной модели является некачественным.

Фрагмент текста работы:

1. Построение спецификации эконометрической модели

В качестве зависимой переменной была выбрана среднемесячная заработная плата населения, выраженная в рублях (Y). Для проведения эконометрического анализа были отобраны признаки, которые характеризуют размер заработной платы:

– среднемесячная численность занятых в экономике, человек;

– уровень занятости населения, %.;

– величина прожиточного минимума, руб.;

– среднедушевые денежные доходы населения по Российской Федерации, руб.;

– ВРП на душу населения, руб.

2. Статистические данные, характеризующие объект моделирования

Статистические данные, послужившие основой для проведенного исследования, были взяты из следующих источников: https://rosstat.gov.ru/vpm

Исходные данные, на основе которых была выполнена работа, были взяты в промежутке с 01.01.2018 по 01.09.2020 и представлены в виде таблицы 1:

Таблица 1. Исходные данные

DATA Среднемесячная заработная плата населения Среднемесячная численность занятых в экономике Уровень занятости населения Величина прожиточного минимума Среднедушевые денежные доходы населения по Российской Федерации ВРП на душу населения