Пример готовой курсовой работы по предмету: Экономико-математическое моделирование
Введение 3
Глава
1. Теоритические аспекты эконометрического анализ 4
1.1 Основные понятия построения экономико-математической модели 4
1.2 Эконометрическое моделирование регрессии 7
Глава
2. Экономико-математическое моделирование финансовых показателей ведущих российских страховщиков 13
2.1. Парная линейная регрессионная модель зависимости чистой прибыли от активов и собственных средств компаний 13
2.2. Множественная линейная регрессионная модель зависимости чистой прибыли от активов и собственных средств компаний 20
2.3. Прогнозирование себестоимости по эконометрической модели 22
Заключение 23
Список используемой литературы 24
Приложение 1 25
Приложение 2 30
Приложение 3 34
Содержание
Выдержка из текста
5. Установите текстовый курсор в первое поле для ввода параметров в палитре формул и снова выберите пункт Другие функции в раскрывающемся списке в строке формул.
Во второй главе производится изучение и анализ факторов, влияющих на чистую прибыль компаний. При анализе используются различные статистические методы, в том числе и корреляционно-регрессионный анализ. При анализе используются данные по
10. крупнейшим российским страховым компаниям.
Скалярное произведение двух векторов и y есть число . Будем допускать возможность, что скалярные произведения не равны нулю, т. е. что углы не являются прямыми, и интересоваться соотношением между скалярным произведением и углом.
Метод получил название метода наименьших квадратов, потому что после подстановки в начальные уравнения неизвестных величин, выведенных этим способом, в правых частях уравнений получаются если и не нули, то небольшие величины, сумма квадратов которых оказывается меньшей, чем сумма квадратов подобных же остатков, после подстановки каких бы то ни было других значений неизвестных.Целью данной работы является изучение свойств оценок на основе метода наименьших квадратов.- рассмотреть сущность метода наименьших квадратов;
Метод наименьших квадратов решает проблему оценивания параметров моделей, отражающих изучаемые процессы. МНК в настоящее время широко применяется при обработке количественных результатов естественнонаучных опытов, социально-экономических данных, технических, астрономических и геодезических наблюдений и измерений.
Mathcad – это многофункциональная интерактивная вычислительная система, позволяющая, благодаря встроенным алгоритмам, решать аналитически и численно большое количество математических задач. Рабочий документ Mathcad – электронная книга с живыми формулами, вычисления в которой производятся автоматически в том порядке, в котором записаны выражения. Отличается простым и удобным интерфейсом, написанием выражений стандартными математическими символами, хорошей двух – и трехмерной графикой, возможностью подключения к распространенным офисным и конструкторским программам, а также к Internet.
Аппроксимация — приближенное описание корреляционной зависимости переменных подходящим уравнением функциональной зависимости, передающим основную тенденцию зависимости (или ее «тренд»).
При анализе различных источников информации (смотри список литературы) предпочтение отдано работам, описывающим не просто математический и статистический базисы исследуемых методов. В работе сделан акцент на возможность практического использования различных статистико-математических методик главным образом в области экономических и финансовых исследований.
В данной контрольной работе представлены материалы, наиболее часто встречающиеся в сфере экономики и управления. Введение определяет актуальность, выявляет цель исследования, раскрывает теоретическую и практическую значимость работы. В первом разделе исследуются теоретические основы сущности классического метода наименьших квадратов; во втором разделе приводятся примеры применения классического метода наименьших квадратов. В заключении подводятся итоги исследования, формируются окончательные выводы по рассматриваемой теме, даются ответы на поставленные задачи. В завершение проделанной работы приводится список источников и литературы.
Расчет параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов (МНК) Коэффициенты множественной детерминации и корреляции Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова
Предположим, что связь между всеми возможными значениями х и у, то есть для генеральной совокупности линейна: y=+x. Наличие случайных отклонений, вызванных воздействием на переменную у множества других, неучтенных в уравнении факторов и ошибок изме-рения, приведет к тому, что связь наблюдаемых величин xi и yi приоб-ретет вид yi=+xi+ i. Здесь i.- случайные ошибки (отклонения, воз-мущения).
Смысл параметров заключается в следующем: -коэффициент регрессии. При наличии прямой корреляционной связи он имеет положительное значение, при наличии обратной связи он имеет отрицательное значение. показывает, насколько единиц в среднем изменится Y при изменении X на одну единицу.
Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.
Список источников информации
1. С.А.Айвазян, В.С. Мхитарян. Прикладная статистика и Основы эконометрики. М.: Юнити, 2001. (Т.1. Прикладная статистика)
2. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования: Учебное пособие. – М.: КомКнига, 2006. – 432 с.
3. Общая теория статистики: Учебник / Кильдишев Г.С., Овсиенко В.Е., Рабинович П.М., Рябушкин Т.В. — М.: Статистика, 1980г. — 423с.
4. Общая теория статистики: Учебник для студ. вузов/ И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев; Под общ. ред. И. И. Елисеевой. -5-е изд., перераб. и доп. -М.: Финансы и статистика, 2004.-655 с.
5. Статистика: теория и практика в Excel: Учеб. пособие/В.С. Лялин, И.Г. Зверева, Н.Г. Никифорова. Феникс, 2010.-448 с.
6. Теория статистики: Практикум/ Г. Л. Громыко. -3-е изд., доп. и перераб. -М.: ИНФРА-М, 2004.-205 с. — (Высшее образование).
7. Российскийстатистическийежегодник:Стат.сб.–М.:Росстат,2011.– 806с.
8. Россиявцифрах.-СтатистическийсборникГоскомстатаРФ-М.:Госкомстат,1993-2011г.г.
9. Статистикаврыночнойэкономике:ЛугининО.Е.—Изд.2-е,доп.иперераб.–Ростовн/д:Феникс,2006.
10. ЦветковВ.А.Проблемыразвитияроссийскойэкономики//ЭКО.– 2008.–№ 4.–С.30-50.
11. Бюджетнаястатистика:реляционныебазы[электронныйресурс]:Мироваяэкономикав 2011году.–Режимдоступа:
- список литературы
