Учебная работа № /7104. «Контрольная Эконометрика, задание 6
Учебная работа № /7104. «Контрольная Эконометрика, задание 6
Содержание:
«Задание 6
1. По данным предприятия №1 о выпуске разноименной продукции определить:
а) индивидуальные индексы объема выпуска продукции;
б) общий индекс физического объема производства продукции;
в) общий индекс себестоимости продукции;
г) общий индекс затрат на производство;
д) показать взаимосвязь между исчисленными индексами.
2. По данным двух предприятий вместе по продукции «А» определить индексы себестоимости:
а) переменного состава;
б) постоянного состава;
в) структурных сдвигов.
Показать взаимосвязь исчисленных индексов.
Таблица 1
Вид продукции Единица измерения Выпуск продукции, тыс. ед. Себестоимость единицы продукции, руб.
базисный период отчетный период базисный период отчетный период
Предприятие 1
А шт. 6,9 9,5 9,0 8,0
В кг 1,5 1,2 10,0 12,0
С кв.м 15,8 15,2 12,0 10,0
Предприятие 2
А шт. 5,0 5,5 6,0 6,5
»
Выдержка из похожей работы
3, ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПАРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ИХ ПАРАМЕТРОВ
ЛИТЕРАТУРА
1, Методологические основы эконометрики
Эконометрика — это наука, изучающая количественные закономерности и связи в экономике методами математической статистики, Термин «эконометрика» («эконометрия») введен в научную литературу в 1930 году норвежским статистиком Рагнаром Фришем для обозначения нового направления научных исследований, возникшего из необходимости научно-обоснованного подтверждения и доказательства концепций и выводов экономической теории результатами количественного анализа рассматриваемых процессов,
Цель эконометрики — эмпирический вывод экономических закономерностей, Задачи эконометрики — построение моделей, выражающих эти закономерности, оценка их параметров, проверка гипотез о закономерностях изменения и связях экономических показателей, Предмет исследования эконометрики — это массовые экономические процессы и явления, Предметы исследования эконометрики и статистики очень схожи, т,к, большинство эконометрических методов изучения социально-экономических закономерностей позаимствованы из статистики, однако в эконометрике применяются специально разработанные некоторые дополнения методов, не применяемые в статистике,
Эконометрика как наука является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики и представляет на современном этапе своего развития сочетание экономической теории, математики, математической и экономической статистики, Эконометрика с помощью статистических и математических методов анализирует экономические закономерности, доказанные экономической теорией, Помимо вышеназванных дисциплин, одним из основных факторов развития эконометрики является развитие компьютерных технологий и специализированных пакетов прикладных программ, Простейшие задачи эконометрики могут быть решены с помощью функций анализа данных в среде электронных таблиц (например, Microsoft Excel),
Задачи, решаемые с помощью эконометрики, можно классифицировать следующим образом:
— по конечным прикладным целям:
— задачи прогноза социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие изучаемой системы;
— задачи моделирования возможных вариантов социально-экономического развития системы для определения параметров, оказывающих наиболее сильное влияние на состояние системы в целом;
— по уровню иерархии:
— задачи макроуровня (страна в целом);
— задачи мезоуровня (уровень отраслей, регионов);
— задачи микроуровня (уровень организации, предприятия, фирмы, семьи);
— по области решения проблем изучаемой экономической системы:
— задачи изучения рынка;
— задачи изучения инвестиционной, социальной, финансовой политики;
— задачи изучения ценообразования;
— задачи изучения распределительных отношений;
— задачи изучения спроса и потребления;
— задачи изучения отдельно выделенного комплекса проблем,
Решение задач эконометрики осуществляется с использованием математических моделей, построенных на основе эмпирических данных,
Существует три основных класса эконометрических моделей:
1) модели временных рядов:
— модели временных рядов, в которых переменная зависит от времени: модель тренда, модель сезонности, модель тренда и сезонности;
— модели временных рядов, в которых результативная переменная зависит от переменных датированных другими моментами времени: модели с распределенным лагом, модели авторегрессии, модели ожидания,
Модели временных рядов могут быть построены на основе стационарных и нестационарных временных рядов, Для стационарного временного ряда характерны постоянные во времени средняя, дисперсия и автокорреляция,
2) регрессионные модели с одним уравнением, По количеству факторных переменных регрессионные модели делятся на модели парной (с одной переменной) и множественной регрессии, По виду функции регрессионные модели делятся на линейные и нелинейные;
3) системы одновременных уравнений, Системы состоят из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя как факторные переменные, так и результативные переменные из других уравнений системы, Отличие тождеств от регрессионных уравнений заключается в том, что их вид и значения параметров известны, Регрессионные уравнения, входящие в состав системы, называются поведенческими уравнениями, Значения параметров этих уравнений являются неизвестными и подлежат оцениванию, Примером системы одновременных уравнений служит модель спроса и предложения,
В эконометрическом моделировании наиболее распространенными являются следующие эконометрические модели: а) модели потребительского и сберегательного поведения; б) модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг; в) модели предложения труда; г) макроэкономические модели; д) модели инвестиций,
В эконометрике применяются два основных типа выборочных данных: пространственные данные и временные данные,
Существуют определенные отличия временного ряда (или ряда динамики) от пространственной выборки: 1) элементы ряда динамики естественным образом упорядочены во времени в отличие от пространственных данных; 2) элементы ряда динамики не являются статистически независимыми в отличие от элементов случайной пространственной выборки, т,е»