Корреляционно-регрессионный метод выявления взаимосвязи между ВРП на душу населения

СОДЕРЖАНИЕ

Введение        3

1.Описание переменных        4

2.Построение корреляционных полей и выдвижение гипотезы о форме связи        4

3.Построение корреляционной матрицы и выявление мультиколлинеарности         8

4.Анализ уравнения множественной регрессии        11

6.Автокорреляция остатков        14

7.Проверка на наличие или отсутствие гетероскедастичности относительно переменной Х1        15

8.Устранение гетероскедастичности. Тест Глейзера        17

Выводы        21

Литература        22

Введение

Обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности. Трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась. Ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально-экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессионный анализы обработки статистических данных.

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного и регрессионного анализа. Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого.

Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи. Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

1.Описание переменных

В данной работе будет рассмотрен корреляционно-регрессионный метод выявления взаимосвязи между ВРП на душу населения и рядом факторов экономики.

Таким образом, результативным признаком будет:

Y – размер валового регионального продукта на душу населения, руб.

В качестве факторных признаков были выбраны следующие показатели:

Х1 – фактическое конечное потребление домашних хозяйств на  душу населения (в текущих ценах), руб.;

Х2 – инвестиции в основной капитал на душу населения, руб.;

Х3 – оборот розничной торговли на душу населения, руб.;

Х4 – индекс промышленного производства, %;

Х5 – среднегодовая численность занятых, тыс. чел.

Данные были взяты по 82 субъектам РФ.

Источник: https://gks.ru/bgd/regl/b19_14p/Main.htm

Практические исследования показывали, что размер валового регионального продукта на душу населения в той или иной мере зависит от изменения выбранных показателей.

2.Построение корреляционных полей и выдвижение гипотезы о форме связи

Построить корреляционные поля между ВРП на душу населения и каждым и каждым факторным признаком в отдельности.

2.1. Корреляционное поле между факторами «ВРП на душу населения» и «Фактическое конечное потребление домашних хозяйств на  душу населения (в рыночных ценах)»

[pic 1]

Рис. 1

По расположению точек можно предположить, что имеет место линейная зависимость. С ростом факторного признака увеличивается результативный. Следовательно, зависимость прямая и тесная.