Модель множественной линейной регрессии на основе ежеквартальных данных

Модель множественной линейной регрессии.

На основе ежеквартальных данных по Республике Казахстан с 2000 по 2017 годы (минимум 50 значений) построить  Модель государственного (в т.ч. гарантированного государством) долга республики Казахстан (от 3 до 5 независимых переменных)

Цель работы:

Освоение методики построения моделей множественной линейной регрессии и оценки их качества.

Результаты расчетов соответствующих показателей должны быть представлены на бумажном носителе и сопровождаться эконометрическим анализом расчетов и экономическими выводами. В выводах обязательно указывать единицы измерения полученных показателей.

Отчет о выполнении лабораторной работы оформляется на отдельных листах формата А4 и обязательно должен содержать:

1. Титульный лист, содержащий все необходимые реквизиты, сведения о студенте.

2. Исходные данные.  

3. Таблицы с результатами расчетов в пакетах прикладных программ

Задания:

1) Вычислить описательные статистики. Проверить характер распределения признаков.

2) Проверить факторов на наличие коллинеарности, используя функцию в Excel «Сервис.Анализ данных. Корреляция»

3) Построить уравнение линейной множественной регрессии. Для построения уравнения линейной регрессии используем функцию «Сервис.Анализ данных.Регрессия»

4) Определить значение коэффициента детерминации (включая скорректированный),

5) Проверить значимость коэффициентов и уравнения регрессии в целом. Построить уравнение регрессии с учетом только значимых факторов, учитывая явление мультиколлинеарности

6) Провести тестирование ошибок уравнения множественной регрессии на гетероскедастичность, применив тест Голдфельда-Квандта. При наличии гетероскедастичности предложить методы для ее устранения.

7) Провести тестирование ошибок регрессии на автокорреляцию остатков, рассчитав критерий Дарбина-Уотсона. При наличии автокорреляции предложить методы ее устранения.

Лабораторная работа должна быть оформлена согласно требованиям ГОСТа.

Прилагаю примеры лабораторных работ