Построить эконометрическую модель зависимости производительности труда (Y) от основных производственных факторов: Х1 – фондовооруженность труда тыс. грн./чел; Х2 – коэффициент текучести кадров, %; Х3 – потери рабочего времени, %. Проверить статистическую значимость модели и оценок ее параметров. Сделать выводы. Проверить выполнение основных предпосылок классической регрессионной модели (проверка остатков модели на гетероскедастичности, автокорреляцию; исследование факторов на мультиколлинеарность). Осуществить прогноз производительности труда на следующий месяц, если заданы ожидаемые значения факторов, влияющих на нее. Исходные данные приведены в
Для построения эконометрической модели зависимости производительности труда от основных производственных факторов, нам необходимо иметь данные о зависимой переменной (Y) - производительности труда, и независимых переменных (X1, X2, X3) - фондовооруженности труда, коэффициенте текучести кадров и потерях рабочего времени соответственно.
Для проверки статистической значимости модели и оценок ее параметров, мы можем использовать метод наименьших квадратов (МНК). МНК позволяет оценить параметры модели и проверить их статистическую значимость.
Для проверки выполнения основных предпосылок классической регрессионной модели, мы можем провести следующие тесты:
1. Проверка остатков модели на гетероскедастичность: Мы можем использовать тест Бройша-Пагана или тест Уайта для проверки гетероскедастичности остатков модели. Если тест показывает наличие гетероскедастичности, то необходимо использовать методы коррекции, такие как взвешенный МНК или гетероскедастичные-состоятельные стандартные ошибки.
2. Проверка автокорреляции: Мы можем использовать тест Дарбина-Уотсона или тест Бройша-Годфри для проверки наличия автокорреляции в остатках модели. Если тест показывает наличие автокорреляции, то необходимо использовать методы коррекции, такие как оценка модели с использованием метода Ньюи-Веста или использование авторегрессионных моделей.
3. Исследование факторов на мультиколлинеарность: Мы можем использовать коэффициенты корреляции или факторные анализы для проверки наличия мультиколлинеарности между независимыми переменными. Если обнаруживается мультиколлинеарность, то необходимо исключить одну или несколько переменных из модели.
После проверки статистической значимости модели и выполнения предпосылок классической регрессионной модели, мы можем использовать полученные оценки параметров для прогнозирования производительности труда на следующий месяц. Для этого необходимо использовать ожидаемые значения факторов, влияющих на производительность труда, и подставить их в модель для получения прогнозного значения зависимой переменной.
Однако, без конкретных данных и формулы модели, я не могу предоставить точные результаты и выводы. Рекомендую вам обратиться к учебным материалам или консультанту, чтобы получить более точные и конкретные ответы на вашу задачу.
