Макроэкономические показатели Российской Федерации

1. Прстановка задачи. Источник. Данные. Цель задачи.

Постановка  задачи:  В настоящее время во всём мире большое внимание уделяется основным макроэкономическим показателям, которые дают обширное представление о стране, то есть на сколько данная страна развита и специально по этой причине мне бы хотелось рассмотреть как влияет некоторые макроэкономические показатели на ВВП страны, а именно в моей работе я собираюсь исследовать одну из ведущих стран мира-Российску Федерацию. Ниже приведены основные макроэкономические показатели Российской Федерации за период 1991-2010 годы. Основным  рассматриваемым объектом  исследования является ВВП. Одним из важных результатов обретения Россией к началу XXI века макроэкономической  стабильности стало возобновление интереса к долгосрочным проблемам социально-экономического развития.

 Данные:

Источник:         © 2011 Межгосударственный статистический комитет СНГ    http://www.cisstat.com/

Цель  задачи: В данной задачи я собираюсь провести исследование при помощи данных показателей, то есть исследовать на сколько продукция прмышленности, продукция с/х, инвестиции в основной капитал, оборот розничной торговли и экспорт в страны содружества влияют на ВВП страны . 

2.Обоснование предикторов:

В исследовании прогнозируется , что на ВВП (Y) влияют такие показатели как продукция промышленности (Х₁), продукция с/х (Х₂), инвестиции в основной капитал (Х₃), оборот розничной торговли (Х₄) и экспорт в страны содружества (Х₅). Из-за того, что сдвиги (увеличение или уменьшение) данных показателей приведёт , естественно, к сдвигу ВВП, то есть своим образом повлияет на неё.Если же  какой-нибудь из этиз показателей падает , то и ВВП падает соответственно,так же и наоборот если же показатель  увеличивается, то и ВВП увеличивается что , безусловно, отразится на экономике страны и на благосостоянии нации.

3. Описательные статистики. Предварительные  выводы по задаче.

Медиана - середина данных: половина наблюдений меньше чем или равна этому. Предположите, что колонка содержит ценности n. Если n является странным, медиана - ценность в середине. Если n даже, медиана - среднее число двух средних ценностей. Медиана эквивалентна второму квартилю.

Descriptive Statistics: ВВП; Industrial p; Agricultural; Capital inve; ...  

Ниже приведены  все переменные которые рассматриваются нами:

Данные показывают , что среднее значение  ВВП составляет 101,28; её дисперсия равно 42,22;Среднее квадратическое отклонение  6,5; минимум равнятся  90,3; медиана 104, а максимум составляет 110.  

4. Доверительные интервалы  для среднего, медианы,  стандартного  отклонения  с заданным уровнем  доверия (формулы,  значения).

Доверительные интервалы для некоторой статистики показывают диапазон вокруг значения статистики, в котором находится  истинное значение этой статистики (с  определенным уровнем надежности или  доверия).

Рассмотрим  Гистограмму для (Y):

Минимум- показывает самое низкое число X в образце. В этом образце это 90,3.Максимум - показывает наибольшую ценность X в образце. В данном графике это 110,0

Медиана - середина данных: половина наблюдений меньше чем или равна этому. Предположите, что колонка содержит ценности n. Если n является странным, медиана - ценность в середине. Если n даже, медиана - среднее число двух средних ценностей. Медиана эквивалентна второму квартилю.

95,92<Медиана<106,4

98,24<Среднее  Значение<104,32

4,94<Стандартное  отклонение<9,49

Cмотря на гистограмму распределения, можно заметить, что зависимая переменная ВВП (Y) распределены согласно закону нормального распределения. Поэтому это – обычно называется  распределяемаой переменной.

   Среднее значение ВВП с 95% уверенностью  будет  лежать в пределах от 98,24 до 104,32; медиана  с 95% уверенностью будет находиться в пределах от 95,92 до 106,4; стандартное отклонение с 95% гарантией будет находиться в пределах от 4,94 до 9,49.

   5. Корреляционная матрица:

• Определение. Формула. Значения.
• Выбор ”хороших”  предикторов. Обоснование.
• Анализ мультиколлениарности.
• Возможные модели (перечислить).

Корреляция между двумя переменными - мера степени линейной ассоциации между этими двумя переменными. Коэффициент корреляции может быть вычислен таким образом:

     Корреляционная  матрица показывает коэффициенты корреляции для всех возможных пар переменных в анализе. Строки такой матрицы  соответствуют результатам регистрации  всех наблюдаемых параметров объекта  в одном эксперименте, а столбцы  содержат результаты наблюдений за одним  параметром во всех экспериментах.