Ръководство за проект за безболезнена иконометрия

Повечето катедри по икономика изискват студенти от втора или трета година да завършат проект по иконометрия и да напишат документ за своите констатации. Много студенти намират, че избирането на тема на изследване за тяхното изискване иконометрия проектът е също толкова труден, колкото и самият проект. Иконометрията е приложението на статистически и математически теории и може би някаква компютърна наука към икономически данни.

Примерът по-долу показва как да използвате Закон на Окун за създаване на проект за иконометрия. Законът на Окун се отнася до това как произходът на нацията - нейният брутен вътрешен продукт—Е свързана със заетостта и безработицата. За това ръководство за иконометрия ще проверите дали законът на Окун е валиден в Америка. Обърнете внимание, че това е само примерен проект - ще трябва да изберете своя собствена тема - но обяснението показва как можете да създадете безболезнен, но същевременно информативен, проект, използвайки основен статистически тест, данни, които лесно можете да получите от правителството на САЩ, и компютърна програма за електронни таблици за съставяне на данни.

С избраната от вас тема започнете, като съберете основна информация за теорията, която тествате, като направите Т-тест. За целта използвайте следната функция:

Y_T = 1 - 0,4 X_T

Където:
Yt е промяната в процента на безработица в процентни пунктове
Xt е промяната в процента на растеж на реалното производство, измерена с реалния БВП

Така ще оцените модела: Y_T = b₁ + b₂ х_T

Където:
Y_T е промяната в процента на безработица в процентни пунктове
х_T е промяната в процента на растеж на реалната продукция, измерена с реалния БВП
б₁ и b₂ са параметрите, които се опитвате да прецените.

За да оцените параметрите си, ще ви трябва данни. употреба тримесечни икономически данни съставено от Бюрото за икономически анализи, което е част от американското Министерство на търговията. За да използвате тази информация, запазете всеки от файловете поотделно. Ако сте направили всичко правилно, трябва да видите нещо, което изглежда така информационен лист от BEA, съдържащи тримесечни резултати от БВП.

След като изтеглите данните, отворете ги в програма за електронни таблици, например Excel.

Сега, когато отворите файла с данни, започнете да търсите това, от което се нуждаете. Намерете данните за вашата Y променлива. Спомнете си, че Yt е промяната в процента на безработица в процентни пунктове. Промяната в процента на безработица в процентни пунктове е в колоната с надпис UNRATE (chg), която е колона I. Като погледнете колона A, виждате, че тримесечен Данните за промяна на равнището на безработица започват от Април 1947 г. до октомври 2002 г. в клетки G24-G242, според данните на Бюрото по трудова статистика.

След това намерете своите X променливи. Във вашия модел имате само една променлива X, Xt, която е промяната в процента на растеж на реалната продукция, измерена с реалния БВП. Виждате, че тази променлива е в колоната, обозначена GDPC96 (% chg), която е в колона E. Тези данни са от април 1947 г. до октомври 2002 г. в клетки E20-E242.

Определили сте нужните данни, така че можете да изчислите коефициентите на регресия с помощта на Excel. В Excel липсват много от функциите на по-сложни пакети с економетрия, но за извършване на обикновена линейна регресия е полезен инструмент. Също така е много по-вероятно да използвате Excel, когато влезете в реалния свят, отколкото да използвате пакет с иконометрия, така че да притежавате Excel е полезно умение.

Вашите Yt данни са в клетки G24-G242, а вашите Xt данни са в клетки E20-E242. Когато правите линейна регресия, трябва да имате свързан X запис за всеки Yt запис и обратно. Xt в клетките E20-E23 нямат асоцииран Yt запис, така че няма да ги използвате. Вместо това ще използвате само данните Yt в клетки G24-G242 и вашите Xt данни в клетки E24-E242. След това изчислете вашите регресионни коефициенти (вашите b1 и b2). Преди да продължите, запазете работата си под друго име на файл, за да можете по всяко време да се върнете към първоначалните си данни.

След като изтеглите данните и отворите Excel, можете да изчислите коефициентите си на регресия.

За да настроите Excel за анализ на данни, отидете в менюто с инструменти в горната част на екрана и намерете „Анализ на данните“. Ако анализ на данни не е там, ще трябва да го направите инсталирайте го. Не можете да направите регресионен анализ в Excel без инсталиран инструмент за анализ на данни.

След като сте избрали Анализ на данни от менюто с инструменти, ще видите меню с възможности като „Ковариация“ и „F-Тест Две примерни за варианси. "В това меню изберете" Регресия. "След като там, ще видите формуляр, който трябва да попълните инча

Започнете с попълване на полето, което казва "Вход Y диапазон." Това са вашите данни за нивото на безработица в клетки G24-G242. Изберете тези клетки, като напишете "$ G $ 24: $ G $ 242" в малкото бяло поле до диапазона на въвеждане Y или като щракнете върху иконата до това бяло поле, след което изберете тези клетки с мишката. Второто поле, което ще трябва да попълните, е „Входен обхват X“. Това е процентното изменение на данните за БВП в клетки E24-E242. Можете да изберете тези клетки, като напишете "$ E $ 24: $ E $ 242" в малката бяла кутия до входа X Range или като щракнете върху иконата до това бяло поле, след което изберете тези клетки с мишката.

И накрая, ще трябва да посочите страницата, която ще съдържа вашите регресионни резултати. Уверете се, че сте избрали „Нов работен лист“ и в бялото поле до него въведете име като „Регресия“. Щракнете върху OK.

Трябва да видите раздел в долната част на екрана, наречен Регресия (или каквото сте го нарекли) и някои резултати от регресия. Ако сте получили коефициента на прихващане между 0 и 1 и коефициента на променливата x между 0 и -1, вероятно сте го направили правилно. С тези данни имате цялата информация, която ви е необходима за анализ, включително R Square, коефициенти и стандартни грешки.

Не забравяйте, че се опитвате да оцените коефициента на прехващане b1 и X коефициента b2. Коефициентът за прихващане b1 е разположен в реда, наречен "Intercept" и в колоната, наречена "Coefficient". Коефициентът ви на наклон b2 се намира в реда, наречен "X променлива 1" и в колоната, наречена "Коефициент." Вероятно ще има стойност като "BBB" и свързана стандартна грешка "DDD." (Вашите стойности могат да се различават.) Запишете тези цифри (или ги разпечатайте), тъй като ще ви трябват анализ.

Анализирайте резултатите от регресията за своя курсова работа, като правите тестване на хипотеза на този пробен t-тест. Въпреки че този проект е фокусиран върху Закона на Окун, можете да използвате същата методология, за да създадете почти всеки проект за иконометрия.