Эконометрический анализ валового внутреннего продукта (ВВП) Республики Беларусь
Построение, экономическая интерпретация и оценка качества регрессионной модели влияния объема промышленного производства Беларуси и объема розничного товарооборота торговли через все каналы реализации на валовой внутренний продукт Республики за два года.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 31.05.2014 |
| Размер файла | 667,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Экономический факультет
КУРСОВАЯ РАБОТА
на тему: Эконометрический анализ валового внутреннего продукта (ВВП) Республики Беларусь
Минск, 2014
Содержание
- Введение
- 1. Теоретическое обоснование модели
- 2. Статистический анализ данных и построение эконометрической модели
- 2.1 Предварительный анализ данных
- 2.2 Построение и анализ эконометрической модели
- Заключение
- Список использованных источников
- Приложение Данные для эконометрического моделирования
Введение
Экономисты используют количественные данные для наблюдения за ходом развития экономики, ее анализа и прогнозов. Набор статистических методов, используемых для этих целей, называется в совокупности эконометрикой.
Статистические (эконометрические) методы используются в экономических и технико-экономических исследованиях, работах по управлению (менеджменту). Применение прикладной статистики и других статистических методов дает заметный экономический эффект. Эконометрические уравнения могут оказаться полезными для прогнозирования или оценки влияния принятых решений в экономике.
Поведение и значение любого экономического показателя зависят практически от бесконечного количества факторов, и все их учесть нереально. Однако обычно лишь ограниченное количество факторов действительно существенно воздействует на исследуемый экономический показатель. Доля влияния остальных факторов столь незначительна, что их игнорирование не может привести к существенным отклонениям в поведении исследуемого объекта.
Данная работа посвящена построению эконометрической модели зависимости ВВП Республики Беларусь от объема промышленного производства Беларуси и от объема розничного товарооборота торговли через все каналы реализации.
Цель данной работы: построение и анализ регрессионной модели влияния объема промышленного производства Беларуси и объема розничного товарооборота торговли через все каналы реализации на ВВП Республики Беларусь за 36 месяцев (2011 - 2013 гг.).
Для достижения цели в работе ставятся следующие задачи:
- выполнить теоретическое обоснование модели;
- выполнить статистический анализ исходных данных;
- построить на основе статистических данных регрессионную модель;
- оценить качество построенной модели;
- произвести экономическую интерпретацию модели.
Для выполнения курсовой работы использованы статистические данные Национального Банка Республики Беларусь, опубликованные в «Бюллетенях банковской статистики» [2], [3], [4].
Исходные данные для построения эконометрической модели за 2011-2013 гг. по месяцам приведены в Приложении.
1. Теоретическое обоснование модели
Одним из важнейших показателей экономического развития страны является показатель объема валового внутреннего продукта.
Валовой внутренний продукт (ВВП) - обобщающий показатель экономической деятельности страны, представляющий собой рыночную совокупную стоимость конечных товаров и услуг, произведенных в стране за определенный период всеми производителями-резидентами.
ВВП представляет собой конечный результат производственной деятельности резидентских хозяйственных единиц страны за определенный период. Он является важнейшей характеристикой уровня и темпов экономического развития страны.
Величина ВВП может быть рассчитана тремя методами: производственным (на стадии производства товаров и услуг), по источникам доходов или распределительным методом (на стадии образования доходов) и методом конечного использования (на стадии конечного использования доходов и продуктов).
При расчете ВВП производственным методом используется показатель выпуска товаров и услуг, значительную часть которого в Республике Беларусь составляет выпуск промышленной продукции. Поэтому естественно предположить, что объем ВВП зависит от объема промышленной продукции. Также логично предположить, что ВВП может зависеть от объема розничного товарооборота, так как розничная продажа товаров является частью выпуска услуг.
Объем промышленного производства определяется как сумма данных об объеме промышленной продукции, работ и услуг промышленного характера, произведенном юридическими лицами и их обособленными подразделениями независимо от формы собственности.
Розничный товарооборот торговли через все каналы реализации определяется как объем продажи товаров населению в торговых предприятиях, на вещевых, смешанных, продовольственных рынках и в специально оборудованных помещениях.
Таким образом, в данной работе с целью моделирования ВВП Республики Беларусь предполагается построить эконометрическую модель зависимости ВВП от объема промышленного производства и розничного товарооборота, чтобы использовать эту модель для прогнозирования ВВП Республики Беларусь.
товарооборот торговля экономический
2. Статистический анализ данных и построение эконометрической модели
2.1 Предварительный анализ данных
Эконометрическое моделирование начинается с проведения предварительного анализа статистических данных, который может включать описательную статистику для каждой переменной (среднее, вариация, стационарность и др.), оценку силы и направления взаимосвязи между показателями (корреляция, диаграммы разброса и др.).
Построим графики ВВП, объема промышленного производства и розничного товарооборота с помощью Excel и добавим на графики линии тренда. Полученные линии тренда покажут тенденцию или направление развития показателей. Перечисленные графики показаны на рисунках 2.1 - 2.3.
Рисунок 2.1 - Динамика ВВП Республики Беларусь за 2011-2013 гг. по месяцам
По рисунку 2.1 видно, что исследуемые 36 месяцев ВВП возрастал. Однако возрастал он неравномерно: в определенные месяцы наблюдается снижение ВВП. Волнообразный характер расположения точек говорит о наличии сезонности.
Рисунок 2.2 - Динамика объема промышленного производства в Республике Беларусь за 2011-2013 гг. по месяцам
По рисунку 2.2 видно, что объем промышленного производства Беларуси имеет такую же тенденцию, что и ВВП (рисунок 2.1). Изменение показателя также происходит неравномерно. В 2012 г. наблюдается существенный скачок объемов, но в 2013 г. наблюдается небольшое снижение, а затем отсутствие роста и снижения. Волнообразный характер изображения фактических значений позволяет сделать предположение об имеющейся сезонности в развитии показателя.
Графическое изображение на рисунке 2.3 показывает, что за исследуемые 3 года наблюдается тенденция роста розничного товарооборота. При этом рост достаточно равномерный. Отчетливо заметен существенный скачок товарооборота в декабре каждого года. Это говорит о значительной активности покупателей в канун нового года. То есть, розничный товарооборот тоже имеет сезонность.
Все три исследуемых ряда данных имеют тенденцию к росту. Это говорит о возможной их связи между собой и взаимном влиянии друг на друга.
Рисунок 2.3 - Динамика розничного товарооборота торговли Республики Беларусь за 2011-2013 гг. по месяцам
Для статистического анализа необходимо рассчитать основные характеристики ряда динамики, такие как среднее значение показателя, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, мода, медиана и др. Для этого воспользуемся средством «Описательная статистика» надстройки «Анализ данных» Excel (таблица 2.1).
Таблица 2.1 - Описательная статистика переменных
|
Y |
X1 |
X2 |
||||
|
Среднее |
39956,98 |
Среднее |
43558,1 |
Среднее |
15610,59 |
|
|
Стандартная ошибка |
2403,767 |
Стандартная ошибка |
2131,235 |
Стандартная ошибка |
988,9218 |
|
|
Медиана |
43174,5 |
Медиана |
49704,4 |
Медиана |
16317,05 |
|
|
Мода |
#Н/Д |
Мода |
#Н/Д |
Мода |
#Н/Д |
|
|
Стандартное отклонение |
14422,6 |
Стандартное отклонение |
12787,41 |
Стандартное отклонение |
5933,531 |
|
|
Дисперсия выборки |
2,08E+08 |
Дисперсия выборки |
1,64E+08 |
Дисперсия выборки |
35206785 |
|
|
Эксцесс |
-0,90801 |
Эксцесс |
-0,04605 |
Эксцесс |
-0,52534 |
|
|
Асимметричность |
-0,39489 |
Асимметричность |
-1,21091 |
Асимметричность |
0,030546 |
|
|
Интервал |
48481,6 |
Интервал |
41898,5 |
Интервал |
24267,4 |
|
|
Минимум |
12847,9 |
Минимум |
14969,8 |
Минимум |
5492,5 |
|
|
Максимум |
61329,5 |
Максимум |
56868,3 |
Максимум |
29759,9 |
|
|
Сумма |
1438451 |
Сумма |
1568092 |
Сумма |
561981,4 |
|
|
Счет |
36 |
Счет |
36 |
Счет |
36 |
Из таблицы 2.1 видно, что среднее значение ВВП за исследуемый период составило 39956,98 млрд. руб. при среднеквадратическом отклонении 14422,6 млрд. руб. Значение медианы показывает, что половина (50 %) значений ВВП меньше 43174,5 млрд. руб., а другая половина значений - больше 43174,5 млрд. руб. Этот ряд данных не имеет моды.
Коэффициент вариации ВВП:
,
коэффициент вариации больше 33 %, следовательно, ряд Y неоднородный, разброс значений значительный.
Аналогично оценим значение факторных переменных Х1 и Х2.
Средняя сумма промышленного производства в Беларуси за исследуемый период составила 43558,1 млрд. руб. при среднеквадратическом отклонении 12787,41 млрд. руб. Значение медианы показывает, что половина значений объема промышленного производства меньше 49704,4 млрд. руб., а другая половина значений - больше 49704,4 млрд. руб. Представленный ряд не имеет моды.
Коэффициент вариации объема промышленного производства:
,
коэффициент вариации меньше 33 %, следовательно, ряд Х1 однородный, разброс значений небольшой.
Среднее значение розничного товарооборота за 36 месяцев равно 15610,59 млрд. руб. при среднеквадратическом отклонении 5933,531 млрд. руб. Значение медианы показывает, что половина значений розничного товарооборота торговли меньше 16317,05 млрд. руб., а другая половина значений - больше 16317,05 млрд. руб. Этот ряд не имеет моды.
Коэффициент вариации объема розничного товарооборота торговли:
,
коэффициент вариации больше 33 %, следовательно, ряд Х2 неоднородный, разброс значений большой.
Не смотря на то, что коэффициенты вариации ВВП и розничного товарооборота выше 33 %, эти ряды можно включить в эконометрическое моделирование, т. превышение небольшое: 36 и 38 %.
Для определения корреляционной связи между переменными рассчитывают коэффициенты парной корреляции. Воспользуемся функцией «Корреляция» надстройки «Анализ данных» Excel и построим корреляционную матрицу (таблица 2.2).
Таблица 2.2 - Корреляционная матрица
|
Y |
X1 |
X2 |
||
|
Y |
1 |
|||
|
X1 |
0,8721 |
1 |
||
|
X2 |
0,9518 |
0,7685 |
1 |
Из таблицы 2.2 видно, что между переменной Y и Х1 существует сильная прямая корреляционная связь (коэффициент корреляции положительный и больше 0,7), то есть при увеличении Х1 значение Y увеличивается. Между переменной Y и Х2 также существует прямая сильная корреляционная связь, то есть при увеличении Х2 значение Y увеличивается.
Между переменными Х1 и Х2 также существует сильная корреляционная связь, что может быть причиной мультиколлинеарности. Однако, коэффициент корреляции между факторными переменными меньше 0,8, поэтому обе переменные можно оставить в эконометрической модели.
2.2 Построение и анализ эконометрической модели
Предположим зависимость ВВП Республики Беларусь от объема промышленного производства страны и от объема розничного товарооборота торговли через все каналы реализации. Построим линейную модель зависимости вида:
, (2.1)
где - ВВП Республики Беларусь в месяце t;
- объем промышленного производства Беларуси в месяце t;
- розничный товарооборот торговли в Беларуси в месяце t.
- вектор размерности неизвестных параметров j ().
- остатки от регрессии.
Для построения модели зависимости используем надстройку «Анализ данных» табличного процессора Excel, где будем использовать функцию «Регрессия».
Результат выполнения функции «Регрессия» представлен в таблице 2.3.
Таблица 2.3 - Вычисление параметров модели с помощью Excel
|
ВЫВОД ИТОГОВ |
|||||||
|
Регрессионная статистика |
|||||||
|
Множественный R |
0,9698 |
||||||
|
R-квадрат |
0,9406 |
||||||
|
Нормированный R-квадрат |
0,9370 |
||||||
|
Стандартная ошибка |
3620,8913 |
||||||
|
Наблюдения |
36 |
||||||
|
Дисперсионный анализ |
|||||||
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|||
|
Регрессия |
2 |
6,85E+09 |
3,42E+09 |
261,1479 |
5,9E-21 |
||
|
Остаток |
33 |
4,33E+08 |
13110853 |
||||
|
Итого |
35 |
7,28E+09 |
|||||
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P- Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
||
|
Y-пересечение |
-1986,295 |
2172,286 |
-0,914 |
0,36715 |
-6405,84 |
2433,253 |
|
|
X1 |
0,349 |
0,080 |
4,392 |
0,000109 |
0,187405 |
0,5109 |
|
|
X2 |
1,713 |
0,171 |
9,996 |
1,64E-11 |
1,364025 |
2,061193 |
В графе «Коэффициенты» таблицы 2.3 находятся коэффициенты (оценки параметров) уравнения регрессии, в следующих графах находятся стандартные ошибки и наблюдаемые значения t-статистик каждого коэффициента. В Верхней части таблицы находятся коэффициенты корреляции (R) и детерминации (R-квадрат). Еще ниже в разделе «Дисперсионный анализ» находится наблюдаемое значение F-критерия. Эти данные необходимы для записи эконометрической модели в стандартной форме.
Согласно таблице 2.3, уравнение регрессии Y от X1 и X2 имеет вид:
Y* = -1986,295 + 0,349• X1 + 1,713• X2
(S) (2172,286) (0,080) (0,171)
(t) (0,914) (4,392) (9,996)
R2 = 0,9406;
F = 261,148.
Полученная эконометрическая модель выражает зависимость ВВП Республики Беларусь от объема промышленного производства и розничного товарооборота страны. Коэффициенты уравнения показывают количественное воздействие каждого фактора на результативный показатель при неизменности других.
Согласно полученному уравнению регрессии, ВВП увеличивается на 0,349 млрд. руб. при увеличении объема промышленного производства на 1 млрд. руб. при неизменности розничного товарооборота, и ВВП увеличивается на 1,713 млрд. руб. при увеличении розничного товарооборота на 1 млрд. руб. при неизменности объема промышленного производства.
Значимость каждого коэффициента регрессии определяется путем сравнения t-статистик с критическим значением при уровнях значимости = 0,1 и = 0,05 и числом степеней свободы n - m - 1 = 36 - 2 - 1 = 33.
При = 0,1 tкр = t0,05;33 = 1,692; при = 0,05 tкр = t0,025;33 = 2,035.
Абсолютное значение t-статистик коэффициентов регрессии при факторных переменных Х1 и Х2 больше 2,035 (4,392 > 2,035 и 9,996 > 2,035), значит оба коэффициента статистически значим на уровне значимости 0,05.
Свободный член модели статистически незначим на уровне значимости 0,05 и 0,1.
Общее качество модели оценивается по критерию Фишера.
По таблице распределения Фишера определяем критическое значение критерия для уровня значимости = 0,05:
= 3,285.
Так как = 261,148 > 3,285, то полученная модель статистически значима на уровне значимости 0,05.
Таким образом, полученная модель регрессии хорошо объясняет зависимость ВВП Республики Беларусь (Y) от объема промышленного производства страны (Х1) и розничного товарооборота торговли (Х2) (совокупное влияние переменных Х1 и Х2 на переменную Y существенно).
Значение коэффициента детерминации (R2 = 0,9406) говорит о том, что построенная модель регрессии объясняет 94,06 % разброса зависимой переменной Y разбросом факторных переменных Х1 и Х2, введенных в модель.
Таким образом, построенная эконометрическая модель
Y* = -1986,295 + 0,349• X1 + 1,713• X2
адекватна исходным данным (статистически значима) и может быть использована в практических целях для описания зависимости и прогноза ВВП Республики Беларусь от объема промышленного производства и розничного товарооборота торговли через все каналы реализации страны.
Заключение
В данной работе на основании данных о ВВП Республики Беларусь за 36 месяцев (2011 - 2013 гг.) была предположена зависимость ВВП от объема промышленного производства и розничного товарооборота через все каналы реализации Беларуси.
Для подтверждения этого предположения в работе предварительно выполнен статистический анализ исследуемых показателей. В результате выявлено, что за анализируемый период ряды значений ВВП (Y), объема промышленного производства (Х1) и розничного товарооборота торговли (Х2) имеют тенденцию к росту.
Среднее значение ВВП за исследуемый период составило 39956,98 млрд. руб. при среднеквадратическом отклонении 14422,6 млрд. руб. Значение медианы показывает, что половина значений ВВП меньше 43174,5 млрд. руб., а другая половина значений - больше 43174,5 млрд. руб. Ряд данных не имеет моды. Коэффициент вариации больше 33 %, следовательно, ряд Y неоднородный, разброс значений значительный.
Коэффициент вариации факторной переменной Х1 меньше 33 %, следовательно, ряд Х1 однородный, разброс значений небольшой. А переменной Х2 - больше 33 %, следовательно, разброс ее значений большой, ряд Х2 является неоднородным.
Несмотря на то, что коэффициенты вариации ВВП и розничного товарооборота выше 33 %, эти ряды можно включить в эконометрическое моделирование, т. превышение небольшое: 36 и 38 %.
Анализ коэффициентов корреляции между переменными показал, что между переменной Y и Х1 существует сильная прямая корреляционная связь (коэффициент корреляции положительный и больше 0,7), то есть при увеличении Х1 значение Y увеличивается. Между переменной Y и Х2 также существует прямая сильная корреляционная связь, то есть при увеличении Х2 значение Y увеличивается. Между переменными Х1 и Х2 также существует сильная корреляционная связь, что может быть причиной мультиколлинеарности. Однако, коэффициент корреляции между факторными переменными меньше 0,8, поэтому обе переменные включены в эконометрическое моделирование.
В результате эконометрического моделирования было получено уравнение множественной регрессии:
Y* = -1986,295 + 0,349• X1 + 1,713• X2
Полученное уравнение регрессии имеет статистически значимые коэффициенты при факторных переменных и высокое общее качество. Следовательно, она хорошо объясняет зависимость ВВП Республики Беларусь (Y) от объема промышленного производства страны (Х1) и объема розничного товарооборота торговли (Х2) (совокупное влияние переменных Х1 и Х2 на переменную Y существенно).
Значение коэффициента детерминации (R2 = 0,9406) говорит о том, что построенная модель регрессии объясняет 94,06 % разброса зависимой переменной Y разбросом факторных переменных Х1 и Х2, введенных в модель.
Учитывая хорошее качество уравнения, оно может быть использовано в практических целях для описания зависимости и прогноза ВВП Республики Беларусь от объема промышленного производства и розничного товарооборота торговли Беларуси.
Список использованных источников
Бородич С.А. Эконометрика: учеб. пособие / С.А. Бородич. - Минск: Новое знание, 2004. - 416 с.
Бюллетень банковской статистики № 1 (163) 2013 г. // Главное управление платежного баланса и банковской статистики
Бюллетень банковской статистики № 1 (175) 2014 г. // Главное управление платежного баланса и банковской статистики
Бюллетень банковской статистики № 1 (151) 2012 г. // Главное управление платежного баланса и банковской статистики
Леванова Л.Н. Эконометрика: учеб. пособие. / Л.Н. Леванова. - Саратов: РГТУПС, 2003. - 34 с.
Новиков А.И. Эконометрика: учеб. пособие / А.И. Новиков. - М.: ИНФРА-М, 2007. - 144 с.
Носко В.П. Эконометрика для начинающих: учеб. пособие / В.П. Носко. - М.: ИНФРА-М, 2000. - 254 с.
Овчинников Г.П. Международная экономика. СПб, Изд-во Михайлова В.А., 2001г. - 438 с.
Тарасевич Л.С., Макроэкономика: учеб. пособие. / Л.С. Тарасевич, П.И. Гребенников, А.И. Леусский. - М. Высшее образование, 2006. - 654 с.
Шалабанов А.К. Эконометрика: учеб.-метод. пособие / А.К. Шалабанов, Д.А. Роганов. - Казань, Академия Управления «ТИСБИ», 2004. - 198 с.
Эконометрика: учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с.
Приложение
Данные для эконометрического моделирования
Таблица - Статистические данные об объеме ВВП, объеме промышленного производства и розничном товарообороте торговли в Республике Беларусь за 2011 - 2013 гг.
|
Год |
Месяц |
ВВП, млрд. руб. |
Объем промышленного производства, млрд. руб. |
Розничный товарооборот торговли через все каналы реализации, млрд. руб. |
|
|
2011 |
Январь |
12847,9 |
14969,8 |
5681,0 |
|
|
Февраль |
13322 |
16161,9 |
5492,5 |
||
|
Март |
16089,1 |
18686,0 |
6281,1 |
||
|
Апрель |
16607,6 |
19156,6 |
6942,9 |
||
|
Май |
18866,7 |
21418,7 |
8714,6 |
||
|
Июнь |
22796,8 |
26087,8 |
7702,9 |
||
|
Июль |
22796,7 |
28601,5 |
8726,3 |
||
|
Август |
25823,5 |
29547,3 |
10008,6 |
||
|
Сентябрь |
30083,9 |
32064,5 |
10495,2 |
||
|
Октябрь |
29619 |
38307,9 |
12044,5 |
||
|
Ноябрь |
31846,8 |
45452,5 |
12014,1 |
||
|
Декабрь |
33582,1 |
46507,7 |
15237,6 |
||
|
2012 |
Январь |
34674,9 |
48471,0 |
12049,3 |
|
|
Февраль |
34610,1 |
49510,4 |
12379,5 |
||
|
Март |
37315,1 |
55667,1 |
14560,7 |
||
|
Апрель |
41772,2 |
56868,3 |
14146,9 |
||
|
Май |
45517,2 |
54435,6 |
15490,5 |
||
|
Июнь |
48940 |
54681,0 |
15862,0 |
||
|
Июль |
46681,7 |
50713,6 |
16772,1 |
||
|
Август |
48161 |
50833,1 |
17404,0 |
||
|
Сентябрь |
52647,1 |
52735,3 |
17233,2 |
||
|
Октябрь |
43476,2 |
50132,4 |
18202,6 |
||
|
Ноябрь |
45469,2 |
49134,0 |
17716,4 |
||
|
Декабрь |
48120,4 |
48733,6 |
21889,7 |
||
|
2013 |
Январь |
42872,8 |
49679,0 |
17459,4 |
|
|
Февраль |
41542,8 |
48056,5 |
17405,5 |
||
|
Март |
44601,7 |
51728,2 |
19624,2 |
||
|
Апрель |
48934,9 |
50795,8 |
19497,6 |
||
|
Май |
50191,4 |
49729,8 |
20780,2 |
||
|
Июнь |
55279,9 |
51333,4 |
21112,8 |
||
|
Июль |
59547,4 |
51543,8 |
22279,6 |
||
|
Август |
57187,2 |
51888,1 |
22972,0 |
||
|
Сентябрь |
58624,6 |
51339,7 |
22285,4 |
||
|
Октябрь |
61329,5 |
50847,3 |
23138,1 |
||
|
Ноябрь |
57513,2 |
50140,7 |
22618,5 |
||
|
Декабрь |
59158,8 |
52131,6 |
29759,9 |
Примечание Источник: [2], [3], [4].
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Эконометрическое исследование признаков деятельности предприятий: доля расходов на закупку товаров, среднедневная заработная плата одного работающего. Построение линейного графика регрессионной зависимости между показателями, оценка адекватности модели.
контрольная работа [93,3 K], добавлен 14.12.2011Определение дисперсии и среднего квадратичного отклонения цен. Построение системы индексов товарооборота и физического объема продаж. Оценка влияния изменения структуры продаж на уровень цен. Общие индексы цен Паше, Ласпрейса, Фишера, структурных сдвигов.
контрольная работа [66,8 K], добавлен 09.07.2013Определение зависимой и независимой переменной. Построение корреляционного поля зависимости издержек производства от объема затраченных ресурсов и их цены. Произведение статистического анализа регрессионной модели. Нахождение коэффициента детерминации.
лабораторная работа [62,3 K], добавлен 26.12.2011Построение эконометрических моделей на основании использования методов математической статистики. Моделирование зависимости объема денежной массы в иностранной валюте от объема экспорта товаров в Республике Беларусь. Проведение регрессионного анализа.
курсовая работа [3,3 M], добавлен 29.01.2013Построение регрессий по факторам: затраты на рекламу, индекс потребительских расходов и цена товара. Проверка значимости уравнения. Анализ модели зависимости объема продукции от расходов на рекламу и ее проверка на гетероскедастичность и автокорреляцию.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 22.01.2016Характеристика зависимости объема выпуска продукции предприятия легкой промышленности от объема капиталовложений. Экономическая интерпретация параметров уравнения линейной регрессии. Расчет коэффициентов детерминации, эластичности и аппроксимации.
контрольная работа [194,5 K], добавлен 13.10.2012Построение качественной и адекватной эконометрической модели по методу наименьших квадратов и ее анализ на наличие автокорреляции, мультиколлинеарности, гетероскедастичности с применением статистики Дарвина-Уотсона, тестов Парка и Голдфелда-Квандта.
курсовая работа [434,0 K], добавлен 04.12.2013Статистический анализ по выборке. Проведение регрессионного анализа исходных данных и выбор аналитической формы записи производственной функции. Выполнение экономического анализа в выбранной регрессионной модели на основе коэффициентов эластичности.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 22.07.2015Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели неоднородных экономических процессов. Построение диаграммы рассеяния. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Определение коэффициентов детерминации и средних ошибок аппроксимации.
контрольная работа [547,6 K], добавлен 21.03.2015Определение оптимальных объемов производства по видам изделий за плановый период и построение их математической модели, обеспечивающей максимальную прибыль предприятию. Решение задачи по минимизации затрат на перевозку товаров средствами модели MS Excel.
курсовая работа [3,4 M], добавлен 26.05.2013
