Учебная работа № /7635. «Контрольная Прогнозирование на основе факторных регрессионных моделей (теоретическая, практическая части)

Учебная работа № /7635. «Контрольная Прогнозирование на основе факторных регрессионных моделей (теоретическая, практическая части)

Количество страниц учебной работы: 21
Содержание:
Содержание

Теоретическая часть. Прогнозирование на основе факторных регрессионных моделей 3
Практическая часть. Задача 12
Заключение 21

Практическая часть. Задача
По 20 предприятиям региона (таблица 1) изучается зависимость выработки продукции на одного работника (тыс. руб.) у от ввода в действие новых основных фондов (% от стоимости фондов на конец года) х1 и от удельного веса рабочих высокой квалификации в общей численности рабочих (%) х2.
Таблица 1 – Исходный массив наблюдений

№ п/п у х1 х2
1 8,0 4,9 11,0
2 8,0 4,9 15,0
3 8,0 4,7 16,0
4 8,0 5,0 17,0
5 8,0 4,8 18,0
6 8,0 5,8 20,0
7 9,0 6,4 20,0
8 9,0 5,4 21,0
9 9,0 6,3 21,0
10 11,0 7,8 21,0
11 10,0 7,0 22,0
12 12,0 7,4 21,0
13 10,0 7,8 21,0
14 12,0 8,2 26,0
15 13,0 9,0 29,0
16 13,0 9,2 30,0
17 13,0 9,1 31,0
18 13,0 9,5 32,0
19 15,0 10,6 33,0
20 15,0 10,0 37,0

Необходимо:
1. Рассчитать параметры линейной многофакторной модели. Пояснить экономический смысл полученных коэффициентов.
2. Дать сравнительную характеристику влияния факторов на результат. Сделать соответствующие выводы.
3. Оценить целесообразность включения в модель фактора х1 после х2 и х2 после х1.
4. Оценить качество модели в целом. Сделать соответствующие выводы.
5. Оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии.
6. Предполагая прогнозные значения переменных равными х1=6 и х2=24, найти с вероятностью 0,95 дать интервальную оценку индивидуального прогнозного значения выработки продукции на одного работника.

Список литературы
1. Афанасьев, В.Н., Юзбашев, М.М., Гуляева, Т.И. Эконометрика: учебник /под ред. В.Н. Афанасьева. – М.: Финансы и статистика, 2010. — 256 с.
2. Белокопытов, А.В., Смирнов, В.Д. Методы корреляционно-регрессионного анализа в эконометрических исследованиях. — Смоленск: ООО «Принт-экспресс», 2004. – 150 с.
3. Герасимов, Б.И. Экономико-математические модели погрешностей оценки качества: эконометрика: Монография. — Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2009. — 80 с.
4. Горяинова, Е.Р. Прикладные методы анализа статистических данных: Учебное пособие / Е.Р. Горяинова, А.Р. Панков, Е.Н. Платонов. — М.: ИД ГУ ВШЭ, 2012. — 310 c.
5. Гусаров, В.М. Статистика: уч. пос. для вузов / В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. – 2–е изд., пер.. и доп.. — М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2012. — 479 с.
6. Давнис, В.В. Тинякова, В.И. Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. – Воронеж, 2008 – 63 с.
7. Елисеева, И.И., Курышева, С.В., Гордиенко, Н.М. Практикум по эконометрике: Учебное пособие. — М.: Финансы и статистика, 2011 — 344 с.
8. Елисеева, И.И. Эконометрика: Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2009.-576 с.
9. Кремер, Н.Ш., Путко, Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. – 435 с.
10. Магнусян, Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. — М.: Дело, 2001. — 454 с.
11. Новиков, А.И. Эконометрика:Учеб.пособие. — М.: ИНФРА-М, 2010. — 144 с.
12. Носко, В.П. Эконометрика. В 2-х т.Книга 1: Часть 1: Основные понятия, элементарные методы; Часть 2: Регрессионный анализ временных рядов: Учебник / В.П. Носко. — М.: ИД Дело РАНХиГС, 2011. — 672 c.
13. Орлов, А.И. Организационно-экономическое моделирование. В 3-х т. Т. 3. Статистические методы анализа данных: Учебник / А.И. Орлов. — М.: МГТУ им. Баумана, 2012. — 623 c.
14. Орлова, И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учебное пособие / И.В. Орлова. — М.: Вузовский учебник, НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 389 c.
15. Рассказова, М. Н. Эконометрика: учебное пособие / М. Н. Рассказова. – Омск: Омский государственный институт сервиса, 2015. – 60 с.
16. Салманов, О.Н. Математическая экономика с применением Mathcad и Excel. – СПб., 2008 – 464 с.
17. Соколов, Г.А. Эконометрика: теоретические основы: Учебное пособие / Г.А. Соколов. — М.: ИНФРА-М, 2012. — 216 c.

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № /7635.  "Контрольная Прогнозирование на основе факторных регрессионных моделей (теоретическая, практическая части)

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Выдержка из похожей работы

    ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
    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),
    З��дачи, 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»