1. Введение
1.1 Что такое эконометрика?
1.2 История возникновения эконометрики как науки
2. Временные ряды
3. Процесс белого шума
4. Построение прогнозов
5. Пример практического использования
6. Заключение
7. Список литературы Содержание
Выдержка из текста
Во второй главе рассматривается статистический анализ временных рядов. Здесь рассчитываются показатели рядов динамики, выявляется и характеризуется основная тенденция развития ряда динамики и происходит прогнозирование временных рядов.
С помощью рядов динамики развития массовых явлений изучаются в следующих основных направлениях: 1) характеристики уровней развития изучаемых явлений во времени; 2) изменение динамики изучаемых явлений посредством системы статистических показателей; 3) выявление и количественная оценка основных тенденций развития (периоды); 4) изучение периодических колебаний: 5) интерполяция и дистрополяцияПоэтому темой курсовой работы есть «Статистический анализ временных рядов».В соответствии с данной целью в исследовании были поставлены следующие задачи:
Целью курсовой работы является изучение анализа временных рядов на основе временных показателей с использованием методов эконометрики. Для поставленной цели перед автором работы поставлены следующие задачи:
2. Переведен на русский язык и можно приобрести лицензионную, русифицированную версию, издано большое число книг с подробным описанием системы STATISTICA 5.0, 6-я версия пакета — STATISTICA 6.0; возможно расширение пользователем библиотеки функций, что позволит решать большинство задач по теории вероятностей, например, если добавить процедуры для вычисления сочетаний, перестановок и размещений, то можно решать задачи на классическое определение вероятности;
1 Теоретические основы статистического анализа преступлений2 Статистический анализ динамики зарегистрированных преступлений в Оренбургской области3.3 Прогнозирование на основе системы рядов динамики
Прогнозирование – это специфический вид человеческой деятельности, процесс, в котором применяются конкретные инструменты. В прогнозном процессе предметом деятельности выступает информация. После ее переработки, систематизации, упорядочения появляется возможность формировать суждения о том, как изменится прогнозируемый объект. Такое суждение (числовое значение показателя или качественная характеристика ситуации) носит информационный характер.
Компания ООО «Нестифарм» занимается производством питательных кремов для лица против обветривания и обезвоживания кожи. Чтобы улучшить свою репутацию и разработать новые способы совершенствования своей деятельности, руководству компании необходимо проанализировать данные о выручке от продажи товара за 6 лет и сделать прогноз на следующий год (2009 год).
Ряды динамики формируются в результате сводки и группировки материалов статистического наблюдения. Повторяющиеся во времени (по отчетным периодам) значения одноименных показателей в ходе статистической сводки систематизируются в хронологической последовательности.
Сложившаяся экономическая ситуация выдвигает новые требования к характеру статистической информации, на основе которой осуществляется управление. При этом возрастает роль прогнозов и основанной на них сигнальной, предупреждающей информации, способствующей принятию научно обоснованных управленческих решений.
Введение и заключение в методических указаниях не требуется.
Модели АРСС строятся с помощью ППП “STATISTICA”, режим “анализ временных рядов” с использованием методики Бокса-Дженкинса. Методика основана на неформальном анализе автокорреляционной (ACR) и частной автокорреляционной(PACR) функций исследуемого ряда.
1) метеорологические данные ФГБУ «ИГКЭ Росгидромета и РАН» (http://meteoinfo.ru/news/1-2009-10-01-09-03-06/8796-12032014-2015 ) (Россия — данные на станциях). СП — crutem4nh.txt) и данные Университета Восточной Англии (Земной шар — массив hadcrut4gl.txt;
Список источников информации
1.Практикум по эконометрике: Учебн. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 192 с.
2.Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2001.
3.Ефимов М.Р., Петров Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник для вузов. – М.: Инфра-М, 1996.
4.Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 1998.
5.Информационные технологии в статистике / Под ред. А.Н. Романова, В.П. Божко. – М.: Финстатинформ, 1995.
6.Л.В. Луговская Эконометрика в вопросах и ответах /учебное пособие, Москва 2005 . Изд-во Проспект, 208с.
7.Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 311 с.
8.Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. – М.: Дело, 2001. – 400 с.
9.Е.И. Кулинич Эконометрия / Москва «Финансы и статистика» 2001, -304с.
10.Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. – М.: Статистика, 1997.
11.Моргенштерн О.О точности экономико-статистических наблюдений. – М.: Статистика, 1968.
12.Общая теория статистики: Учебник / Под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. – 5-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 2001.
13.Плошко Б. Г. Группировка и системы статистических показателей. — М.: Статистика, 1971.
14.Рудакова Р.П. Методические рекомендации по курсу «Статистика». – ЛОПИ, СПб., 1996.
15.Суслов И. П. Основы теории достоверности статистических показателей. — Новосибирск: СО «Наука», 1979.
16.Четыркин Е.М., Васильева Н.Е, Финансово-экономические расчеты. – М.: Финансы и статистика, 1990.
17.Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. – М.: ИНФРА-М, 1998.
18.Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
список литературы