Большинству экономических факультетов требуются студенты второго или третьего курса, чтобы завершить проект по эконометрике и написать статью о своих выводах. Многие студенты находят, что, выбирая тема исследования для их требуется эконометрия Проект так же сложен, как и сам проект. Эконометрика - это применение статистических и математические теории и, возможно, некоторые компьютерные науки для экономических данных.
Пример ниже показывает, как использовать Закон Окуня создать проект эконометрики. Закон Окуня относится к тому, как выход нации - его валовый внутренний продукт- связано с занятостью и безработицей. В этом руководстве по эконометрике вы узнаете, действует ли закон Окуна в Америке. Обратите внимание, что это всего лишь пример проекта - вам нужно выбрать собственную тему - но объяснение показывает, как вы можете создать безболезненный, но информативный, проект с использованием базового статистического теста, данных, которые вы можете легко получить от правительства США, и компьютерную программу электронных таблиц для составления данные.
Сбор исходной информации
Выбрав тему, начните с сбора исходной информации о теории, которую вы тестируете, выполнив Т-тест. Для этого используйте следующую функцию:
YT = 1 - 0,4 XT
Где:
Yt - изменение уровня безработицы в процентах
Xt - изменение темпа роста реального объема производства в процентах, измеряемого реальным ВВП
Итак, вы будете оценивать модель: YT = б1 + б2 ИксT
Где:
YT это изменение уровня безработицы в процентах
ИксT изменение процентного прироста реального объема производства, измеряемого реальным ВВП
б1 и б2 параметры, которые вы пытаетесь оценить.
Чтобы оценить ваши параметры, вам понадобятся данные. использование квартальные экономические данные составлено Бюро экономического анализа, которое является частью Министерства торговли США. Чтобы использовать эту информацию, сохраните каждый из файлов по отдельности. Если вы все сделали правильно, вы должны увидеть что-то похожее на это фактологический бюллетень из BEA, содержащий квартальные результаты ВВП.
Загрузив данные, откройте их в программе для работы с электронными таблицами, например в Excel.
Нахождение переменных Y и X
Теперь, когда у вас открыт файл данных, начните искать то, что вам нужно. Найдите данные для вашей переменной Y. Напомним, что Yt - это изменение уровня безработицы в процентах. Изменение уровня безработицы в процентных пунктах находится в столбце, помеченном как UNRATE (chg), который является столбцом I. Глядя на колонку А, вы видите, что квартальный Данные об изменении уровня безработицы исходит от С апреля 1947 года по октябрь 2002 года в ячейках G24-G242, согласно данным бюро статистики труда.
Затем найдите ваши X-переменные. В вашей модели у вас есть только одна переменная X, Xt, которая представляет собой изменение процентного темпа роста реального объема производства, измеряемого реальным ВВП. Вы видите, что эта переменная находится в столбце, обозначенном GDPC96 (% chg), который находится в столбце E. Эти данные хранятся с апреля 1947 г. по октябрь 2002 г. в ячейках E20-E242.
Настройка Excel
Вы определили необходимые данные, поэтому вы можете вычислить коэффициенты регрессии с помощью Excel. В Excel отсутствуют многие функции более сложных эконометрических пакетов, но для простой линейной регрессии это полезный инструмент. У вас также гораздо больше шансов использовать Excel при входе в реальный мир, чем при использовании пакета эконометрики, поэтому знание Excel является полезным навыком.
Данные Yt находятся в ячейках G24-G242, а данные Xt - в ячейках E20-E242. При выполнении линейной регрессии вам необходимо иметь связанную запись X для каждой записи Yt и наоборот. Xt в ячейках E20-E23 не имеют связанной записи Yt, поэтому вы не будете их использовать. Вместо этого вы будете использовать только данные Yt в ячейках G24-G242 и данные Xt в ячейках E24-E242. Затем рассчитайте ваши коэффициенты регрессии (ваши b1 и b2). Прежде чем продолжить, сохраните свою работу под другим именем, чтобы в любой момент вы могли вернуться к исходным данным.
После того как вы загрузили данные и открыли Excel, вы можете рассчитать свои коэффициенты регрессии.
Настройка Excel для анализа данных
Чтобы настроить Excel для анализа данных, перейдите в меню инструментов в верхней части экрана и найдите «Анализ данных». Если нет анализа данных, то вам придется установить его. Нельзя выполнить регрессионный анализ в Excel без установленного пакета анализа данных.
После того, как вы выбрали Анализ данных в меню инструментов, вы увидите меню таких вариантов, как «Ковариация» и «F-Test». Два примера отклонений. В этом меню выберите «Регрессия». Там вы увидите форму, которую нужно заполнить. в.
Начните с заполнения поля с надписью «Input Y Range». Это ваши данные уровня безработицы в ячейках G24-G242. Выберите эти ячейки, введя «$ G $ 24: $ G $ 242» в маленькое белое поле рядом с Input Y Range или щелкнув значок рядом с этим белым полем, а затем выделите эти ячейки с помощью мыши. Второе поле, которое вам нужно заполнить, это «Диапазон ввода X». Это процентное изменение данных о ВВП в ячейках E24-E242. Вы можете выбрать эти ячейки, введя «$ E $ 24: $ E $ 242» в маленькое белое поле рядом с Input X Range или щелкнув по значку рядом с этим белым полем, затем выбрав эти ячейки с помощью мыши.
Наконец, вам нужно будет назвать страницу, которая будет содержать ваши результаты регрессии. Убедитесь, что вы выбрали «Новый слой листа», и в белом поле рядом с ним введите имя, например «Регрессия». Нажмите ОК.
Использование результатов регрессии
Вы должны увидеть вкладку внизу экрана под названием «Регрессия» (или как вы ее назвали) и некоторые результаты регрессии. Если вы получили коэффициент перехвата между 0 и 1 и переменный коэффициент х между 0 и -1, вы, вероятно, сделали это правильно. С этими данными у вас есть вся информация, необходимая для анализа, включая R Square, коэффициенты и стандартные ошибки.
Помните, что вы пытались оценить коэффициент перехвата b1 и коэффициент X b2. Коэффициент перехвата b1 находится в строке с именем «Перехват» и в столбце с именем «Коэффициент». Ваш коэффициент наклона b2 находится в строке с именем «X переменная 1» и в столбце с именем «Коэффициент». Это, вероятно, будет иметь значение, например, "BBB" и связанная стандартная ошибка "DDD." (Ваши значения могут отличаться.) Запишите эти цифры (или распечатайте их), так как они понадобятся вам для анализ.
Проанализируйте результаты регрессии для вашей курсовой работы, выполнив проверка гипотез на этом образце t-теста. Хотя этот проект сфокусирован на Законе Окуна, вы можете использовать такую же методологию для создания практически любого эконометрического проекта.