مشاكل الاقتصاد القياسي متعدد المتغيرات وإكسل

تتطلب معظم أقسام الاقتصاد طلاب المرحلة الجامعية الثانية أو الثالثة لإكمال مشروع الاقتصاد القياسي وكتابة ورقة عن النتائج التي توصلوا إليها. بعد سنوات أتذكر مدى الضغط على مشروعي ، لذلك قررت كتابة دليل أوراق مصطلح الاقتصاد القياسي التي كنت أتمنى لو كنت طالبًا. آمل أن يمنعك هذا من قضاء الكثير من الليالي الطويلة أمام الكمبيوتر.

بالنسبة لمشروع الاقتصاد القياسي هذا ، سأقوم بحساب الميل الهامشي للاستهلاك (MPC) في الولايات المتحدة. (إذا كنت مهتمًا أكثر بعمل مشروع اقتصادي بسيط ومتغير ، فيرجى الاطلاع على "كيفية القيام بمشروع الاقتصاد القياسي غير مؤلم") يُعرّف الميل الهامشي للاستهلاك بأنه مقدار ما ينفقه الوكيل عندما يُعطى دولارًا إضافيًا من دخل شخصي إضافي يمكن إنفاقه. نظريتي هي أن المستهلكين يحتفظون بمبلغ معين من المال جانباً للاستثمار والطوارئ ، وينفقون بقية دخلهم المتاح على السلع الاستهلاكية. لذا فإن فرضيتي الخالية هي أن MPC = 1.

أنا مهتم أيضًا بمعرفة كيف تؤثر التغييرات في المعدل الأولي على عادات الاستهلاك. يعتقد الكثيرون أنه عندما يرتفع سعر الفائدة ، يوفر الناس أكثر وينفقون أقل. إذا كان هذا صحيحًا ، فينبغي أن نتوقع وجود علاقة سلبية بين أسعار الفائدة مثل السعر الأساسي والاستهلاك. نظريتي ، مع ذلك ، هي أنه لا يوجد رابط بين الاثنين ، لذلك إذا كان كل شيء متساويًا ، فلا يجب أن نرى أي تغيير في مستوى الميل للاستهلاك مع تغير المعدل الرئيسي.

من أجل اختبار فرضيتي ، أحتاج إلى إنشاء نموذج اقتصادي. أولاً سنحدد متغيراتنا:

ص_ر هو الإنفاق الاستهلاكي الشخصي الاسمي (PCE) في الولايات المتحدة.
X_{2 طن} هو الدخل الاسمي المتاح بعد الضرائب في الولايات المتحدة. X_{3 طن} هو السعر الأساسي في الولايات المتحدة

نموذجنا هو:

حيث ب ₁، ب ₂، وب ₃ هي المعايير التي سنقوم بتقديرها عن طريق الانحدار الخطي. تمثل هذه المعلمات ما يلي:

• ب₁ هو مقدار مستوى نفقات الاستهلاك الشخصي عندما يكون الدخل الاسمي المتاح بعد الضرائب (X_{2 طن}) والمعدل الرئيسي (X_{3 طن}) كلاهما صفر. ليس لدينا نظرية حول القيمة "الحقيقية" لهذه المعلمة ، لأنها لا تهمنا كثيرًا.
• ب₂ يمثل المبلغ الذي يرتفع PCE عندما يرتفع الدخل الاسمي المتاح بعد الضرائب في الولايات المتحدة بمقدار دولار. لاحظ أن هذا هو تعريف الميل الهامشي للاستهلاك (MPC) ، لذلك ب₂ هو ببساطة MPC. نظريتنا هي أن MPC = 1 ، لذا فإن فرضيتنا الصفرية لهذه المعلمة هي b₂ = 1.
• ب₃ يمثل المبلغ الذي يرتفع PCE عندما يزيد المعدل الأولي بنسبة مئوية كاملة (لنقل من 4٪ إلى 5٪ أو من 8٪ إلى 9٪). نظريتنا هي أن التغييرات في المعدل الأولي لا تؤثر على عادات الاستهلاك ، لذا فإن فرضيتنا الصفرية لهذه المعلمة هي b₂ = 0.

لذلك سنقوم بمقارنة نتائج نموذجنا:

للعلاقة المفترضة:

حيث ب ₁ قيمة لا تهمنا بشكل خاص. حتى نتمكن من تقدير معلماتنا ، سنحتاج إلى بيانات. يحتوي جدول بيانات excel "نفقات الاستهلاك الشخصي" على بيانات أمريكية ربع سنوية من الربع الأول من عام 1959 إلى الربع الثالث من عام 2003. جميع البيانات تأتي من فريد الثاني - محمية سانت لويس الفيدرالية. إنه المكان الأول الذي يجب أن تذهب إليه للحصول على البيانات الاقتصادية الأمريكية. بعد تنزيل البيانات ، افتح Excel ، وقم بتحميل الملف المسمى "aboutpce" (الاسم الكامل "aboutpce.xls") في أي دليل قمت بحفظه فيه. ثم تابع إلى الصفحة التالية.

تأكد من الاستمرار في الصفحة 2 من "كيفية القيام بمشروع الاقتصاد القياسي متعدد المتغيرات غير مؤلم"

لقد فتحنا ملف البيانات يمكننا البدء في البحث عما نحتاج إليه. نحتاج أولاً إلى تحديد متغير Y الخاص بنا. أذكر أن ص_ر هو الإنفاق الاستهلاكي الشخصي الاسمي (PCE). مسح بياناتنا بسرعة نرى أن بيانات PCE الخاصة بنا موجودة في العمود C ، المسمى "PCE (Y)". بالنظر إلى العمودين A و B ، نرى أن بيانات PCE الخاصة بنا تعمل من الربع الأول من عام 1959 إلى الربع الأخير من عام 2003 في الخلايا C24-C180. يجب عليك تدوين هذه الحقائق لأنك ستحتاج إليها لاحقًا.

الآن نحن بحاجة إلى العثور على متغيرات X الخاصة بنا. في نموذجنا لدينا متغيرين X فقط ، وهما X_{2 طن}والدخل الشخصي القابل للتصرف (DPI) و X_{3 طن}السعر الأساسي. نرى أن DPI موجود في العمود المميز بـ DPI (X2) الموجود في العمود D ، في الخلايا D2-D180 والمعدل الأولي في العمود المميز بالمعدل الأولي (X3) الموجود في العمود E ، في الخلايا E2-E180. لقد حددنا البيانات التي نحتاجها. يمكننا الآن حساب معاملات الانحدار باستخدام Excel. إذا لم تكن مقيدًا باستخدام برنامج معين لتحليل الانحدار الخاص بك ، فإنني أوصي باستخدام Excel. يفتقد Excel الكثير من الميزات التي تستخدمها الكثير من حزم الاقتصاد القياسي الأكثر تعقيدًا ، ولكن لإجراء انحدار خطي بسيط فهي أداة مفيدة. من المرجح أن تستخدم Excel عندما تدخل "العالم الحقيقي" أكثر من استخدامك لحزمة الاقتصاد القياسي ، لذا فإن إتقان Excel هو مهارة مفيدة.

ص لدينا_ر البيانات في الخلايا E2-E180 و X_ر البيانات (X_{2 طن} و X_{3 طن} بشكل جماعي) موجود في الخلايا D2-E180. عند إجراء الانحدار الخطي نحتاج كل ص_ر أن يكون لديك X واحد مرتبط بالضبط_{2 طن} وواحد X مرتبط_{3 طن} وهلم جرا. في هذه الحالة لدينا نفس عدد Y_ر، س_{2 طن}و X_{3 طن} إدخالات ، لذلك نحن على استعداد للذهاب. الآن بعد أن حددنا البيانات التي نحتاجها ، يمكننا حساب معاملات الانحدار (ب₁، ب₂، وب₃). قبل المتابعة ، يجب عليك حفظ عملك تحت اسم ملف مختلف (اخترت myproj.xls) لذا إذا احتجنا إلى البدء من جديد لدينا بياناتنا الأصلية.

الآن بعد تنزيل البيانات وفتح Excel ، يمكننا الانتقال إلى القسم التالي. في القسم التالي نقوم بحساب معاملات الانحدار.

تأكد من الاستمرار في الصفحة 3 من "كيفية القيام بمشروع الاقتصاد القياسي متعدد المتغيرات غير مؤلم"

الآن على تحليل البيانات. انتقل إلى أدوات القائمة في أعلى الشاشة. ثم نجد تحليل البيانات في ال أدوات قائمة طعام. إذا تحليل البيانات غير موجود ، فسيتعين عليك تثبيته. لتثبيت حزمة أدوات تحليل البيانات ، راجع هذه التعليمات. لا يمكنك إجراء تحليل الانحدار بدون تثبيت حزمة أدوات تحليل البيانات.

بمجرد اختيارك تحليل البيانات من أدوات القائمة سترى قائمة من الخيارات مثل "التغاير" و "F-Test Two-Sample for Variances". في تلك القائمة ، حدد تراجع. العناصر مرتبة أبجديًا ، لذا لا يجب أن يكون من الصعب العثور عليها. بمجرد الوصول إلى هناك ، سترى نموذجًا يشبه هذا. الآن نحن بحاجة لملء هذا النموذج. (ستختلف البيانات الموجودة في خلفية لقطة الشاشة هذه عن بياناتك)

الحقل الأول الذي سنحتاج لملئه هو نطاق الإدخال Y. هذا هو PCE في الخلايا C2-C180. يمكنك اختيار هذه الخلايا بكتابة "$ C $ 2: $ C $ 180" في المربع الأبيض الصغير بجوار نطاق الإدخال Y أو بالضغط على الأيقونة بجانب هذا المربع الأبيض ثم اختيار تلك الخلايا بالماوس.

الحقل الثاني الذي سنحتاج لملئه هو نطاق الإدخال X. هنا سنقوم بإدخال على حد سواء من المتغيرات X ، DPI و Prime Rate. توجد بيانات DPI الخاصة بنا في الخلايا D2-D180 وبيانات المعدل الأولي لدينا في الخلايا E2-E180 ، لذلك نحتاج إلى البيانات من مستطيل الخلايا D2-E180. يمكنك اختيار هذه الخلايا بكتابة "$ D $ 2: $ E $ 180" في المربع الأبيض الصغير بجوار نطاق الإدخال X أو بالضغط على الأيقونة بجانب هذا المربع الأبيض ثم اختيار تلك الخلايا بالماوس.

أخيرًا ، سيتعين علينا تسمية الصفحة التي ستستمر نتائج انحدارنا فيها. تأكد من أن لديك رقائق ورقة عمل جديدة المحدد ، وفي الحقل الأبيض بجانبه اكتب اسمًا مثل "الانحدار". عند الانتهاء ، انقر فوق حسنا.

يجب أن تشاهد الآن علامة تبويب في أسفل الشاشة تسمى تراجع (أو أيا كان اسمه) وبعض نتائج الانحدار. الآن لديك جميع النتائج التي تحتاجها للتحليل ، بما في ذلك R Square ، والمعاملات ، والأخطاء القياسية ، وما إلى ذلك.

كنا نتطلع لتقدير معامل اعتراضنا ب₁ ومعاملاتنا ب₂، ب₃. معامل اعتراضنا ب₁ موجود في الصف المسمى تقاطع وفي العمود المسمى المعاملات. تأكد من تدوين هذه الأرقام ، بما في ذلك عدد الملاحظات (أو طباعتها) حيث ستحتاج إليها للتحليل.

معامل اعتراضنا ب₁ موجود في الصف المسمى تقاطع وفي العمود المسمى المعاملات. معامل الانحدار الأول ب₂ موجود في الصف المسمى متغير X 1 وفي العمود المسمى المعاملات. معامل الانحدار الثاني ب₃ موجود في الصف المسمى متغير X 2 وفي العمود المسمى المعاملات يجب أن يكون الجدول النهائي الذي تم إنشاؤه بواسطة انحدارك مشابهًا للجدول الموضح في أسفل هذه المقالة.

الآن لديك نتائج الانحدار التي تحتاجها ، ستحتاج إلى تحليلها لورق الفصل الدراسي الخاص بك. سنرى كيفية القيام بذلك في مقال الأسبوع المقبل. إذا كان لديك سؤال تود الإجابة عليه ، فيرجى استخدام نموذج الملاحظات.

نتائج الانحدار

-13.71941.4186-9.67080.0000-16.5192-10.9197