Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Ekonometrika_spravka_2.doc
Скачиваний:
18
Добавлен:
24.03.2015
Размер:
591.87 Кб
Скачать

1.2. Сбор данных, оформление таблицы данных по всем показателям.

Годы

Безработица, %

Забастовки, шт.

Ставка по ипотеке, %

Уровень инвестиций, % от ВВП

1980

7,1

795

12,66

20.77

1981

7,6

729

14,70

21.71

1982

9,7

656

15,14

19.34

1983

9,6

909

12,57

19.43

1984

7,5

376

12,38

22.25

1985

7,2

324

11,55

21.21

1986

7,0

533

10,17

20.61

1987

6,2

174

9,31

20.45

1988

5,5

118

9,19

19.75

1989

5,3

452

10,13

19.56

1990

5,6

185

10,05

18.55

1991

6,8

392

9,32

17,07

1992

7,5

364

8,24

17.17

1993

6,9

182

7,20

17.61

1994

6,1

322

7,49

18.64

1995

5,6

192

7,87

18.61

1996

6,4

273

7,80

19.00

1997

5,4

339

7,71

19.77

1998

4,9

387

7,07

20.25

1999

4,5

73

7,04

20.63

2000

4,2

394

7,52

20.78

2001

4,0

99

7,00

19.14

2002

4,7

46

6,43

18.40

2003

6,0

129

5,80

18.43

2004

5,5

171

5,77

19.35

2005

5,1

100

5,94

19.91

2. Анализ данных.

2.1. Построение и анализ графиков синхронности y и факторов.

Анализ графика синхронности изменения количества забастовок и уровня безработицы показывает, что степень корреляции показателей относительно невелика. Оба показателя демонстрируют тенденцию к некоторому снижению в долгосрочном периоде, однако пики и спады совпадают нечасто.

Визуальный анализ графика 2 позволяет утверждать, что такие факторы, как «уровень безработицы» и «уровень ставки по ипотечным кредитам» довольно тесно связаны. Можно заметить, что уровень безработицы с некоторым временным лагом реагирует на изменение цены ипотечного кредита. Ожидаемый коэффициент корреляции будет положителен и довольно высок.

Визуальный анализ графика

2.2. Построение и анализ графиков корреляционного поля y и факторов.

Анализ графика 4.

Анализ графика 5.

Анализ графика 6.

2.3. Анализ взаимосвязи экономических показателей на основе корреляционного анализа.

2.3.1. Определение вида и степени корреляционной взаимосвязи между y и факторами. - Алёна

Построим матрицу парных коэффициентов корреляции, рассчитываемых по формуле для исследуемого признака и всех количественных переменных.

Коэффициент корреляции

t-статистика

Probability

Безработица

(Y)

Забастовки (X)

Ипотека (Z)

Инвестиции (V)

Безработица (Y)

1.000000

0.719875

0.761374

0.026595

----- 

5.080868

5.753318

0.130333

----- 

0.0000

0.0000

0.8974

Забастовки  (X)

0.719875

1.000000

0.784283

0.295603

5.080868

----- 

6.193039

1.515898

0.0000

----- 

0.0000

0.1426

Ипотека  (Z)

0.761374

0.784283

1.000000

0.431871

5.753318

6.193039

----- 

2.345764

0.0000

0.0000

----- 

0.0276

Инвестиции  (V)

0.026595

0.295603

0.431871

1.000000

0.130333

1.515898

2.345764

----- 

0.8974

0.1426

0.0276

----- 

Матрица (назовём её К) примет следующий вид:

Проверка статистической значимости 6 парных коэффициентов корреляции.

Коэффициенты матрицы К показывают, что между уровнем безработицы и такими показателями, как количество забастовок и ставка по ипотеке, существует сильная положительная связь. В то же время коэффициент парной корреляции между уровнем безработицы и объёмом инвестиций оказался крайне мал, хотя визуальный анализ графика синхронности колебаний данных величин позволял говорить об обратном. Что касается корреляции между факторами, которые предполагается закладывать в качестве переменных в будущую модель, то ни один из соответствующих парных коэффициентов не оказался , а, значит, они не мультиколлинеарны.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]