Содержание
Содержание
Введение2
1. Теоретические основы регрессионного анализа3
2. Практическое применение регрессионного анализа11
Заключение27
Список литературы30
Выдержка из текста
Введение
Целью данной работы является анализ качества вложенных регрессионных моделей.
С этой целью в теоретической части работы рассматриваются основные положения регрессионного анализа. Здесь дается понятие регрессионной модели, а также понятие тесноты связи. Приведены характеристики качества модели. Рассмотрен критерий Фишера как мера оценки качества регрессионной модели.
В практической части рассматривается пример построения регрессионной модели вида . Определяются значимые факторы. Далее характеризуется ее качество с помощью средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера. Затем строится множественная регрессия за счет значимых факторов и анализируется ее качество с помощью коэффициентов эластичности, а также β- и ∆-коэффициентов. Выбирается лучшая модель.
1. Теоретические основы регрессионного анализа
Относительно формы зависимости различают:
— линейную регрессию;
— нелинейную регрессию.
В зависимости от характера регрессии различают:
1) прямую регрессию. Она имеет место, если с увеличением или уменьшением значений факторных переменных значения результативной переменной также увеличиваются или уменьшаются;
2) обратную регрессию. В этом случае с увеличением или уменьшением значений факторного признака результативный признак уменьшается или увеличивается.
Относительно типа соединений явлений различают:
1) непосредственную регрессию. В этом случае явления соединены непосредственно между собой (прибыль затраты);
2) косвенную регрессию. Она имеет место тогда, если факторная и результативная переменная не состоят непосредственно в причинно-следственных отношениях и факторная переменная через какую-то другую переменную действует на результативную переменную (число пожаров и урожайность зерновых (метеорологические условия));
3) ложная или абсурдная регрессия. Она возникает при формальном подходе к исследуемым явлениям. В результате можно придти к ложным и даже бессмысленным зависимостям (число импортируемых фруктов и рост дорожно-транспортных происшествий со смертельным исходом).
Изучение взаимозависимостей в экономике имеет большое значение. Статистика не только отвечает на вопрос о реальном существовании связи между явлениями, но и дает количественную характеристику этой зависимости. Зная характер зависимости одного явления от другого, можно объяснить причины и размеры изменений в явлении, а также планировать
Список использованной литературы
Список литературы
1.Голуб Л. А. Социально-экономическая статистика. 2005.
2.Бурцева С. А. Статистика финансов. 2006.
3.Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. М.: Финансы и статистика, 2006.
4.Елисеева И.И., Курышева С.В., Гордеенко Н.М., Бабаева И.В., Костеева Т.В., Михайлов Б.А., «Практикум по эконометрике», Изд-во «ФИНАНСЫ И СТАТИСКИКА», Москва, 2005.
5.Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2005.
6.Ефимова М. Р., Бычкова С. Г. Практикум по социальной статистике. 2005.
7.Иванов Ю.Н. Экономическая статистика. — М.: Инфра-М, 2007.
8.Кремер Н.Ш., Путко Б.А., «Эконометрика: Учебник для вузов», ЮНИТИ-ДАНА, Москва, 2006.
9.Липсиц И.В. «Экономика: учебник для вузов». М.: Омега-Л, 2006.
10.Салин В.П., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. — М.: Юрист, 2006.
11.Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю., «Учебно-методическое пособие по дисциплине «Эконометрика», Изд-во Рос. экон. акад., Москва, 2007.
12.Чепурин М.Н., Киселева Е.А. «Курс экономической теории: учебник». 5-е исправленное, дополненное и переработанное издание Киров: «АСА», 2005.