Инфляция в экономике России

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ …………………….…………………………………………………….3

1. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели……….4

2. Оценка параметров построенной модели и экономическая интерпретация коэффициентов регрессии ………………………………………………..…………5

3. Оценка качества модели регрессии …………………………………………..…6

4. Оценка значимости уравнения регрессии и его коэффициентов ………..…….7

5. Оценка влияния факторов, включенных в модель, на ВВП ……………...…….7

6. Прогнозирование ВВП на два года вперед ………………………………...……9

ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………….10

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ………………………...…….11

ПРИЛОЖЕНИЯ ……………………………………………………………...……..12

ВВЕДЕНИЕ

           В настоящее время инфляция - один из самых опасных процессов, негативно воздействующих на финансы, денежную и экономическую систему в целом; инфляция означает не только снижение покупательной способности денег, она подрывает возможности хозяйственного регулирования, сводит на нет усилия по проведению структурных преобразований, восстановлению нарушенных пропорций; искажает реальную картину финансовых результатов производства, уровень и динамику потребления товаров и услуг; не позволяет правильно определять и взимать налоги, оценить имущество, реально определить доходы и расходы населения и предприятий.

Целью данной работы является изучение инфляции в экономике России, исследование инфляции при помощи статистических методов и ее прогнозирование. 

Для реализации данной цели поставлены следующие задачи:

1. Осуществить выбор факторных признаков для построения регрессионной модели;
2. Оценить параметры построенной модели регрессии и дать экономическую интерпретацию коэффициентов данной модели;
3. Провести  оценку качества модели;
4. Провести оценку значимости уравнения регрессии и коэффициентов;
5. Оценить по модели влияние факторов на зависимую переменную;
6. Построить прогнозы результирующего показателя на два года вперед.

1. ВЫБОР ФАКТОРНЫХ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ

Сначала необходимо осуществить выбор факторных признаков для построения регрессионной модели путем пошагового отбора методом исключения (см. Приложение 1).

Для проведения регрессионного анализа используем инструмент «Регрессия» (надстройка «Анализ данных» в Excel).

На первом шаге строится модель регрессии по всем пяти факторам. Фрагмент протокола регрессионного анализа приведен в табл. 1.

Таблица 1 — Модель регрессии по пяти факторам

[pic 1]

После построения уравнения регрессии и оценки значимости всех коэффициентов регрессии из модели исключают тот фактор, коэффициент при котором незначим и имеет наименьший по абсолютной величине коэффициент t, а именно X3. После этого получают новое уравнение множественной регрессии по оставшимся факторам и снова производят оценку значимости всех оставшихся коэффициентов регрессии (табл. 2).

Таблица 2 — Модель регрессии по четырем факторам

[pic 2]

На этом этапе исключают фактор с наименьшим значением t-критерия по абсолютной величине - X2. В табл. 3 представлены результаты, полученные после исключения фактора X2.

Таблица 3 — Модель регрессии по трем факторам

[pic 3]

На этом этапе исключают фактор с наименьшим значением t-критерия по абсолютной величине – X1. Процесс исключения факторов останавливается на том шаге, при котором все регрессионные коэффициенты значимы (табл. 4).

Таблица 4 — Модель регрессии со значимыми факторами