Построение и анализ регрессионных моделей

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 18 Ноября 2012 в 20:57, курсовая работа

Описание работы

В условиях макроэкономической нестабильности, характерной для Республики Беларусь, субъекты хозяйствования и население регулярно сталкиваются с проблемой прогнозирования темпов инфляции в будущем. От точности оценок будущей инфляции зависят результаты принимаемых решений, а следовательно, и связанные с этим реальные убытки и прибыли.
Прогнозирование инфляции имеет ключевое значение и для органов денежно-кредитного регулирования. Учитывая монетарную природу инфляции, центральный банк согласовывает свою краткосрочную денежно-кредитную и валютную политику, направленную на стабилизацию выпуска с долгосрочной целью достижения низкого уровня инфляции. В связи с этим возникает необходимость в построении количественных оценок воздействия основных инструментов денежно-кредитного регулирования на темпы инфляции.

Скачать архив (276.34 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

3891-эконометрика-курсовая-бгу.doc

— 1.32 Мб (Скачать файл)

 

Итак, мы видим, что в  приростных показателях показатель ИПЦ значительно изменялся, начиная  с весны 2011 года, когда в экономике  происходил ускоренный рост цен в  связи с колебаниями валютного  курса. На текущем этапе видна тенденция к затуханию амплитуды колебания ИПЦ. Согласно исследованиям приростных показателей по отношению к базовому периоду (январь 2009 г.) заметна неизменная тенденция увеличения ИПЦ.

Коэффициент ускорения  роста цен, рассчитанный как темп роста ИПЦ свидетельствует о колебаниях относительно 100%-го уровня, наибольший рост цен достигался по цепным показателям в октябре 2011 г. Согласно базовым показателям темпа роста рост цен продолжает увеличиваться, все больше наращивая обороты по сравнению с базовым периодом.

Проведем аналогичное исследование объема эмиссии наличных денег (таблица 1.3).

Таблица 1.3 – Аналитические  показатели динамики эмиссии денег, %

 

Даты

Объем эмиссии, млрд.руб.

Абсолют. прирост,

млрд.руб.

Темп роста, %

Темп прироста, %

Цеп.

Баз.

Цеп.

Баз.

Цеп.

Баз.

1

2

3

4

5

6

7

8

01.01.2009

20 541,7

-

-

-

-

-

-

01.02.2009

16 762,6

-3 779,1

-3 779,1

81,603

81,6

-18,4

-18,4

01.03.2009

16 257,5

-505,1

-4 284,2

96,987

79,14

-3,013

-20,86

01.04.2009

16 585,6

328,1

-3 956,1

102,02

80,74

2,018

-19,26

01.05.2009

16 902,1

316,4

-3 639,6

101,91

82,28

1,908

-17,72

01.06.2009

17 019,7

117,6

-3 522,0

100,7

82,85

0,696

-17,15

01.07.2009

16 956,2

-63,5

-3 585,5

99,627

82,55

-0,373

-17,45

01.08.2009

17 672,5

716,2

-2 869,3

104,22

86,03

4,224

-13,97

01.09.2009

18 034,8

362,3

-2 506,9

102,05

87,8

2,05

-12,2

01.10.2009

17 782,6

-252,2

-2 759,1

98,602

86,57

-1,398

-13,43

01.11.2009

18 947,8

1 165,2

-1 593,9

106,55

92,24

6,552

-7,759

01.12.2009

19 368,4

420,6

-1 173,3

102,22

94,29

2,22

-5,712

01.01.2010

20 737,0

1 368,7

195,3

107,07

101

7,066

0,9509

01.02.2010

18 812,0

-1 925,0

-1 729,7

90,717

91,58

-9,283

-8,42

01.03.2010

19 341,5

529,5

-1 200,2

102,81

94,16

2,814

-5,843

01.04.2010

20 283,0

941,5

-258,7

104,87

98,74

4,868

-1,259

01.05.2010

20 992,6

709,6

450,9

103,5

102,2

3,498

2,1951

01.06.2010

21 772,6

780,0

1 230,9

103,72

106

3,716

5,9923

01.07.2010

23 113,6

1 341,0

2 571,9

106,16

112,5

6,159

12,52

01.08.2010

25 090,4

1 976,8

4 548,7

108,55

122,1

8,552

22,144

01.09.2010

25 109,8

19,4

4 568,1

100,08

122,2

0,077

22,238

01.10.2010

25 536,9

427,1

4 995,2

101,7

124,3

1,701

24,318

01.11.2010

25 127,5

-409,4

4 585,8

98,397

122,3

-1,603

22,324

01.12.2010

24 633,4

-494,1

4 091,7

98,034

119,9

-1,966

19,919

01.01.2011

26 425,0

1 791,6

5 883,3

107,27

128,6

7,273

28,641


Таблица 1.3 (окончание)

1

2

3

4

5

6

7

8

01.02.2011

25 532,5

-892,5

4 990,8

96,623

124,3

-3,377

24,296

01.03.2011

28 138,6

2 606,1

7 596,9

110,21

137

10,21

36,983

01.04.2011

26 748,7

-1 389,9

6 207,0

95,06

130,2

-4,94

30,217

01.05.2011

30 540,7

3 792,0

9 999,0

114,18

148,7

14,18

48,677

01.06.2011

31 936,7

1 396,0

11 395,0

104,57

155,5

4,571

55,473

01.07.2011

32 528,3

591,6

11 986,6

101,85

158,4

1,852

58,353

01.08.2011

34 304,6

1 776,3

13 762,9

105,46

167

5,461

67

01.09.2011

35 423,3

1 118,7

14 881,6

103,26

172,4

3,261

72,446

01.10.2011

38 641,3

3 218,0

18 099,6

109,08

188,1

9,084

88,111

01.11.2011

38 375,0

-266,3

17 833,3

99,311

186,8

-0,689

86,815

01.12.2011

38 285,9

-89,1

17 744,1

99,768

186,4

-0,232

86,381

01.01.2012

43 354,6

5 068,8

22 812,9

113,2393

211,0565

13,23925

111,0565

01.02.2012

42 064,1

-1 290,5

21 522,4

97,0234

204,7742

-2,9766

104,7742


 

Что касается исследования исследований абсолютных приростных показателей, то ряд в первых разностях предположительно будет стационарным, так как колебания носят не систематический характер. Что же касается абсолютных приростных показателей относительно базового показателя, то здесь ситуация противоположна – ряд имеет четкую тенденцию роста, т.е. с течением времени происходит наращивание денежной массы, что не может не сказываться на состоянии экономики.

Показатели цепных темпов роста, также как и абсолютные приростные показатели, не позволяют  сделать долгосрочного прогноза относительно объема эмиссии, чего не скажешь о темпах роста по отношению к базовому показателю. Здесь налицо увеличение темпов наращивания денежной массы в РБ все более ускоряющимися темпами.

1.3 Корреляционный анализ

 

Исследуем зависимость  между эндогенной и экзогенными  переменными, используя средства графического анализа, для чего построим корреляционное поле и подберем линию тренда согласно максимальному значению коэффициента детерминации.

На рисунке 1.3 изображена зависимость между показателем ИПЦ в текущем периоде и ИПЦ с лагом 1. Очевидно, что связь между данными показателями будет, зависимость такого вида называется авторегрессионной.

 

Рисунок 1.3 – Корреляционное поле и линия тренда между ИПЦ и ИПЦ с лагом 1

 

Итак, остановимся на линейной форме связи между изучаемыми показателями, так как первоначальный вид модели предполагает именно такой вид зависимости, что облегчит интерпретацию регрессионных коэффициентов с экономической точки зрения.

Ниже (рисунок 1.4) приведен график зависимости ИПЦ и объема эмиссии с лагом, равным 4 (данная связь обосновывается в разделе 1.1).

Согласно критерию максимума коэффициента детерминации, рассмотрим линейную зависимость между исследуемыми показателями, исключая экспоненциальную зависимость.

 

 

Рисунок 1.4 – Корреляционное поле и линия тренда между ИПЦ и объемом эмиссии наличных денег с лагом 4

 

 

Обобщая предварительные  выводы относительно формы модели, можно сделать однозначный вывод  о целесообразности построения линейной модели. Что же касается другой формы  модели, то если зависимость между  ИПЦ и соответствующей лаговой  переменной предполагает построение логарифмической модели, то зависимость между ИПЦ и объемом эмиссии нецелесообразно выбирать, так как коэффициент детерминации в этом случае ниже остальных вариантов. Аналогичные выводы можно сделать выводы, ориентируясь на экспоненциальную форму зависимости между ИПЦ и объемом эмиссии, чего не скажешь о такой же форме зависимости между ИПЦ и соответствующей ей лаговой переменной, опираясь на значение коэффициента детерминации. Поэтому остановимся на степенной форме зависимости между показателями.

При прямолинейной форме  связи определяется линейный коэффициент  корреляции  r [2] :

.

Рассчитаем коэффициент  корреляции между ИПЦ и ИПЦ  с лагом 1 (таблица 1.4). С учетом того, что модель будет строиться между лаговыми переменными, причем экзогенная переменная объема эмиссии будет являться лаговой с шагом 4, то число наблюдений в исходном временном ряде сократится.

 

Таблица 1.4 – Данные для расчета коэффициента корреляции между It  и It-1   

                     

 

It

It-1

It ^2

It-1^2

It It-1

 

106,53

106,07

11348,64

11250,84

11299,64

 

106,87

106,53

11421,20

11348,64

11384,86

 

107,33

106,87

11519,73

11421,20

11470,36

 

107,74

107,33

11607,91

11519,73

11563,73

 

107,50

107,74

11556,25

11607,91

11582,05

 

107,85

107,5

11631,62

11556,25

11593,88

 

108,31

107,85

11731,06

11631,62

11681,23

 

108,66

108,31

11807,00

11731,06

11768,96

 

110,11

108,66

12124,21

11807,00

11964,55

 

110,9799

110,11

12316,53

12124,21

12219,99

 

111,5635

110,9799

12446,40

12316,53

12381,3

 

112,8077

111,5635

12725,58

12446,40

12585,22

 

113,5675

112,8077

12897,57

12725,58

12811,28

 

114,4593

113,5675

13100,94

12897,57

12998,86

 

114,6686

114,4593

13148,88

13100,94

13124,89

 

114,9989

114,6686

13224,74

13148,88

13186,76

 

115,7036

114,9989

13387,32

13224,74

13305,78

 

117,5644

115,7036

13821,40

13387,32

13602,63

 

118,7977

117,5644

14112,89

13821,40

13966,38

 

119,8657

118,7977

14367,80

14112,89

14239,77

 

121,0329

119,8657

14648,97

14367,80

14507,7

 

122,7516

121,0329

15067,95

14648,97

14856,98

 

126,0558

122,7516

15890,06

15067,95

15473,55

 

128,4401

126,0558

16496,87

15890,06

16190,62

 

134,165

128,4401

18000,24

16496,87

17232,17

 

151,7995

134,165

23043,08

18000,24

20366,17

 

164,8831

151,7995

27186,45

23043,08

25029,17

 

170,6685

164,8831

29127,74

27186,45

28140,36

 

185,9066

170,6685

34561,25

29127,74

31728,39

 

211,1661

185,9066

44591,13

34561,25

39257,17

 

228,4133

211,1661

52172,64

44591,13

48233,15

 

246,9435

228,4133

60981,07

52172,64

56405,17

 

252,5715

246,9435

63792,35

60981,07

62370,87

 

257,4461

252,5715

66278,50

63792,35

65023,55

 

261,4115

257,4461

68335,96

66278,50

67299,37

Сумма

4999,53

4844,19

800471,91

743386,79

770846,52


 

 

Также рассчитаем коэффициент  корреляции между ИПЦ и лаговой  переменной объема эмиссии (таблица 1.5).

Таблица 1.5 – Данные для расчета коэффициента корреляции между It и St-4   

 

 

It

St-4

It ^2

St-4^2

It St-4   

 

106,53

20 541,7

11348,64

421961755,2

2188308,1

 

106,87

16 762,6

11421,20

280985100,7

1791420,2

 

107,33

16 257,5

11519,73

264307619,9

1744921,8

 

107,74

16 585,6

11607,91

275083321,5

1786936,4

 

107,50

16 902,1

11556,25

285680494,2

1816974,2

 

107,85

17 019,7

11631,62

289670354,9

1835575,2

 

108,31

16 956,2

11731,06

287514305,5

1836531,1

 

108,66

17 672,5

11807,00

312315715,2

1920289,1

 

110,11

18 034,8

12124,21

325254144,5

1985812,2

 

110,9799

17 782,6

12316,53

316221990,2

1973514,1

 

111,5635

18 947,8

12446,40

359018886,1

2113881,3

 

112,8077

19 368,4

12725,58

375134151,6

2184902,3

 

113,5675

20 737,0

12897,57

430025010,4

2355053,3

 

114,4593

18 812,0

13100,94

353892969,4

2153214,1

 

114,6686

19 341,5

13148,88

374093722,8

2217862,1

 

114,9989

20 283,0

13224,74

411401951

2332527,6

 

115,7036

20 992,6

13387,32

440689867,7

2428920,8

 

117,5644

21 772,6

13821,40

474047665,3

2559687,9

 

118,7977

23 113,6

14112,89

534239105,9

2745843,6

 

119,8657

25 090,4

14367,80

629528297,6

3007479,8

 

121,0329

25 109,8

14648,97

630503843,9

3039116,5

 

122,7516

25 536,9

15067,95

652135202,4

3134699,5

 

126,0558

25 127,5

15890,06

631391301,5

3167466,7

 

128,4401

24 633,4

16496,87

606805159,2

3163919

 

134,165

26 425,0

18000,24

698282374,3

3545314,1

 

151,7995

25 532,5

23043,08

651910818,4

3875826,9

 

164,8831

28 138,6

27186,45

791783505,6

4639588,5

 

170,6685

26 748,7

29127,74

715494492,4

4565165,7

 

185,9066

30 540,7

34561,25

932736048,4

5677721,4

 

211,1661

31 936,7

44591,13

1019955087

6743956,6

 

228,4133

32 528,3

52172,64

1058090906

7429898,8

 

246,9435

34 304,6

60981,07

1176805540

8471296,1

 

252,5715

35 423,3

63792,35

1254812833

8946924,8

 

257,4461

38 641,3

66278,50

1493149548

9948050,7

 

261,4115

38 375,0

68335,96

1472639113

10031660

Сумма

4999,53

831 977,1

800471,91

21227562203

129360261

Информация о работе Построение и анализ регрессионных моделей