Пример готовой курсовой работы по предмету: Эконометрика
СОДЕРЖАНИЕ
1. Формирование исходных данных 2
2. Вычисление описательных статистик 3
3. Построение матрицы парных коэффициентов корреляций 8
4. Построение и анализ моделей множественной регрессии 8
5. Анализ остатков 11
6. Оценка модели на основании коэффициентов эластичности 14
7. Выводы 15
Содержание
Выдержка из текста
В случаях, когда в уравнении множественной корреляции имеется значительное количество факторов, расчеты становятся очень трудоемкими и их следует проводить с помощью ЭВМ по стандартным программам. Если воздействие каких-либо факторов на результативный показатель не может считаться прямолинейным, то соответствующие переменные х; включаются в уравнение не только в первой степени, но и в более высоких степенях.
Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа, аналитики измеряют тесноту связей показателей с помощью коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые, умеренные и др.) и различные по направлению (прямые, обратные).
Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить статистическую значимость модели. В экономике значимое уравнение используется, как правило, для прогнозирования изучаемого явления или показателя.
Предметом исследования является совокупность теоретических, методических и практических вопросов анализа финансового состояния коммерческого предприятия и его изменения в результате реализации определенного объема операций в процессе хозяйственной деятельности.
Предположим, что сравниваются две экономические модели развития некоторых предприятий, которые отличаются формами собственности (ФС).
Предположим также, что имеются дополнительные данные о предполагаемом оходе предприятия в запланированном периоде развития предприятия. Можно предположить, что уровень дохода (УД) связан с ФС, и использовать эту информацию. Для каждой из двух групп предприятий можно вычислить коэффициент корреляции между УД и ФС. Используя этот коэффициент корреляции, можно выделить долю дисперсии в группах, объясняемую УД и необъясняемую долю дисперсии. Оставшаяся доля дисперсии используется при проведении анализа как дисперсия ошибки. Если имеется корреляция между УД и ФС, то таким образом можно существенно уменьшить дисперсию ошибки.
Поэтому при анализе и моделировании технических и экономических процессов нужно, вместе с методами математического программирования (линейных и нелинейных) используют вероятностные методы: корреляционный и регрессионный анализ, методы теории случайных процессов и других.
Проведение подобного анализа влечет за собой расчет показателей корреляции, поэтому, как правило, при изучении взаимосвязи социально-экономических явлений проводится корреляционно-регрессионный анализ.
Оценив коэффициенты модели, а также оценив значимость и адекватность модели, можно сделать выод о том, какие из указанных факторов оказывают влияние на уровень среднемесячной номинальной заработной платы.
В кредитной политике возникает ряд задач, для решения которых применяются различные математические методы и модели.
2) количественная оценка взаимосвязи факторов с результатом. При линейной форме связи между признаками данный этап сводится к анализу корреляционной матрицы (матрицы парных линейных коэффициентов корреляции).
Построение регрессионных моделей эффективности управления деятельностью производственной компании
10) Осуществите прогнозирование среднего показателя Y при уровне значимости α = 0,05, если прогнозное значение фактора Х составит
80. от его максимального значения. Определите доверительный интервал прогноза.
В практической части на примере данных из бюллетеня банковской статистики республики Беларусь продемонстрировано составление уравнения регрессии, его анализ, определение гетероскедастичности мождели.
5)построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед по модели регрессии (для вероятности используйте коэффициент . Прогнозные оценки фактора на два шага вперед получить на основе среднего прироста от фактически достигнутого уровня);
• построение различных моделей зависимости выручки от выявленных факторов; • сравнительный анализ математических моделей;
Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП(Y) и капиталом.(Найти оценки коэффициентов парной линейной регрессионной моделиКоэффициент детерминации по данной модели равен 0,98063, что свидетельствует о том, что данное уравнение описывает 98,063 % изменения результативного показателя.
