Lielākā daļa ekonomikas katedru pieprasa otrā vai trešā kursa studentiem pabeigt ekonometrijas projektu un uzrakstīt darbu par rezultātiem. Daudzi studenti uzskata, ka izvēloties pētījuma tēma par viņu nepieciešamo ekonometrija projekts ir tikpat grūts kā pats projekts. Ekonometrija ir statistikas un matemātiskās teorijas un varbūt daži datorzinātnes ekonomiskajiem datiem.
Tālāk sniegtajā piemērā parādīts, kā lietot Okuna likums izveidot ekonometrijas projektu. Okuna likumi attiecas uz to, kā nācijas iznākums - tā iekšzemes kopprodukts—Ir saistīts ar nodarbinātību un bezdarbu. Šajā ekonometrijas projekta rokasgrāmatā jūs pārbaudīsit, vai Amerikā tiek ievēroti Okuna likumi. Ņemiet vērā, ka tas ir tikai projekta piemērs - jums būs jāizvēlas pati tēma, bet paskaidrojums parāda, kā jūs varat izveidot nesāpīgu, taču informatīvu, projektu, izmantojot statistikas pamata pārbaudi, datus, kurus varat viegli iegūt no ASV valdības, un datoru izklājlapu programmu, lai apkopotu dati.
Apkopojiet pamatinformāciju
Kad esat izvēlējies savu tēmu, sāciet, apkopojot pamatinformāciju par pārbaudīto teoriju, veicot a t-tests. Lai to izdarītu, izmantojiet šo funkciju:
Yt = 1 - 0,4 Xt
Kur:
Yt ir bezdarba līmeņa izmaiņas procentpunktos
Xt ir reālā izlaides procentuālā pieauguma līmeņa izmaiņas, ko mēra ar reālo IKP
Tātad jūs novērtēsit modeli: Yt = b1 + b2 Xt
Kur:
Yt ir bezdarba līmeņa izmaiņas procentpunktos
Xt ir reālā izlaides procentuālā pieauguma līmeņa izmaiņas, ko mēra ar reālo IKP
b1 un b2 ir parametri, kurus mēģināt novērtēt.
Lai novērtētu parametrus, jums būs nepieciešami dati. Izmantojiet ceturkšņa ekonomiskie dati apkopojis Ekonomiskās analīzes birojs, kas ir daļa no ASV Tirdzniecības departamenta. Lai izmantotu šo informāciju, saglabājiet katru failu atsevišķi. Ja esat visu izdarījis pareizi, jums vajadzētu redzēt kaut ko tādu faktu lapa no BEA, kas satur ceturkšņa IKP rezultātus.
Kad dati ir lejupielādēti, atveriet tos izklājlapu programmā, piemēram, Excel.
Y un X mainīgo atrašana
Tagad, kad datu fails ir atvērts, sāciet meklēt nepieciešamo. Atrodiet Y mainīgā datus. Atgādiniet, ka Yt ir bezdarba līmeņa izmaiņas procentpunktos. Bezdarba līmeņa izmaiņas procentpunktos ir slejā ar apzīmējumu UNRATE (chg), kas ir I sleja. Aplūkojot A kolonnu, jūs redzat, ka reizi ceturksnī dati par bezdarba līmeņa izmaiņām sākas no No 1947. gada aprīļa līdz 2002. gada oktobrim šūnās G24-G242, saskaņā ar Darba statistikas biroja datiem.
Tālāk atrodiet savus X mainīgos. Jūsu modelī jums ir tikai viens X mainīgais lielums Xt, kas ir reālā izlaides procentuālā pieauguma līmeņa izmaiņas, ko mēra ar reālo IKP. Jūs redzat, ka šis mainīgais atrodas kolonnā ar apzīmējumu GDPC96 (% chg), kas atrodas E kolonnā. Šie dati E20-E242 šūnās ilgst no 1947. gada aprīļa līdz 2002. gada oktobrim.
Excel iestatīšana
Jūs esat identificējis nepieciešamos datus, lai jūs varētu aprēķināt regresijas koeficientus, izmantojot Excel. Programmai Excel trūkst daudz sarežģītāku ekonometrijas pakotņu funkciju, taču, lai veiktu vienkāršu lineāru regresiju, tas ir noderīgs rīks. Jūs arī daudz vairāk izmantojat Excel, ieejot reālajā pasaulē, nekā lietojat ekonometrijas pakotni, tāpēc kompetence Excel ir noderīga prasme.
Jūsu Yt dati ir šūnās G24-G242, un jūsu Xt dati ir šūnās E20-E242. Veicot lineāru regresiju, katram Yt ierakstam ir jābūt saistītam X ierakstam un otrādi. Xt šūnās E20-E23 nav saistīta Yt ieraksta, tāpēc jūs tos neizmantojat. Tā vietā šūnās G24-G242 izmantosit tikai Yt datus un šūnās E24-E242 savus Xt datus. Pēc tam aprēķiniet regresijas koeficientus (jūsu b1 un b2). Pirms turpināt, saglabājiet darbu ar citu faila nosaukumu, lai jebkurā laikā varētu atgriezties pie sākotnējiem datiem.
Kad esat lejupielādējis datus un atvēris Excel, varat aprēķināt savus regresijas koeficientus.
Excel iestatīšana datu analīzei
Lai iestatītu Excel datu analīzei, dodieties uz rīku izvēlni ekrāna augšdaļā un atrodiet “Datu analīze”. Ja tur nav datu analīzes, jums tas būs jādara instalējiet to. Jūs nevarat veikt regresijas analīzi programmā Excel, ja nav instalēta datu analīzes rīku pakete.
Kad rīku izvēlnē esat izvēlējies Datu analīze, redzēsit tādu izvēlni kā “Kovariācija” un “F-pārbaude” Divu paraugu varianti. "Šajā izvēlnē atlasiet" Regresija ". Kad tur atradīsit veidlapu, kas jāaizpilda iekšā
Sāciet, aizpildot lauku ar ierakstu Y diapazons. Šie ir jūsu bezdarba līmeņa dati šūnās G24-G242. Izvēlieties šīs šūnas, ierakstot "$ G $ 24: $ G $ 242" mazajā baltajā lodziņā blakus Y ievades diapazonam vai noklikšķinot uz ikonas blakus baltajam lodziņam un pēc tam atlasot šīs šūnas ar peli. Otrais lauks, kas jums būs jāaizpilda, ir “Ievades X diapazons”. Šīs ir procentuālās izmaiņas IKP datos šūnās E24-E242. Šīs šūnas var izvēlēties, ierakstot "$ E $ 24: $ E $ 242" mazajā baltajā lodziņā blakus X ievades diapazonam vai noklikšķinot uz ikonas blakus baltajam lodziņam un pēc tam atlasot šīs šūnas ar peli.
Visbeidzot, jums būs jānosauc lapa, kurā būs jūsu regresijas rezultāti. Pārliecinieties, vai esat atlasījis “New Worksheet Ply”, un baltajā laukā blakus tam ierakstiet tādu vārdu kā “Regression”. Noklikšķiniet uz Labi.
Regresijas rezultātu izmantošana
Jums ekrāna apakšā vajadzētu redzēt cilni Regresija (vai kāds cits, ko jūs to nosaucāt) un daži regresijas rezultāti. Ja esat saņēmis pārtveršanas koeficientu no 0 līdz 1 un x mainīgā koeficientu no 0 līdz -1, jūs, iespējams, esat to izdarījis pareizi. Izmantojot šos datus, jums ir visa analīzei nepieciešamā informācija, ieskaitot R kvadrātu, koeficientus un standarta kļūdas.
Atcerieties, ka jūs mēģinājāt novērtēt pārtveršanas koeficientu b1 un X koeficientu b2. Aizturēšanas koeficients b1 atrodas rindā ar nosaukumu "pārtveršana" un kolonnā ar nosaukumu "Koeficients". Jūsu slīpuma koeficients b2 atrodas rindā ar nosaukumu "X mainīgais 1" un kolonnā ar nosaukumu "Koeficients". Tam, visticamāk, būs vērtība, piemēram, "BBB" un saistītā standarta kļūda "DDD". (Jūsu vērtības var atšķirties.) Pierakstiet šos skaitļus uz leju (vai izdrukājiet), cik jums tie būs nepieciešami analīze.
Veicot analīzi, analizējiet sava kursa darba regresijas rezultātus hipotēzes pārbaude ar šī parauga t-testu. Lai arī šis projekts koncentrējās uz Okuna likumu, jūs varat izmantot šo pašu metodoloģiju, lai izveidotu gandrīz jebkuru ekonometrijas projektu.