Прогнозирование значения экономического показателя
Выработка экономических ориентиров для обоснования решений планирования и управления. Прогнозирование цены облигации. Определение интервала прогноза с заданной вероятностью. Определение коэффициента эластичности для значения прогноза цены тренда.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 04.11.2009 |
Размер файла | 56,1 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.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
ПРИДНЕПРОВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВА ТА АРХИТЕКТУРЫ
Кафедра „Международная экономика”
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИЯ»
ТЕМА:
«ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОКАЗАТЕЛЯ»
Выполнила:
студентка гр.3-8/2
Ткаченко Н.В.
Проверила: Варламова О.А.
Днепропетровск
2009 год
ТЕМА: «ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОКАЗАТЕЛЯ»
ЦЕЛЬ: Выработка экономических ориентиров для обоснования решений планирования и управления, расчет количественных значений экономических показателей.
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ:
Значения (наблюдения) экономического показателя, связанные последовательным изменением фактора времени (это дает основание считать нами данные динамическим рядом (за периодТ=1 до Т=N). Варианты выбираются из таблицы 1 в соответствии с указанным номером колонки.
ЗАДАНИЕ:
По условию значения экономического показателя связаны со временем и могут быть выражены в виде временного ряда
Y(t)=T(t)+E(t), где
Y(t) - значение показателя (фактическое)
T(t) - временной тренд (рассчитанные по линейной или нелинейной модели значения уровней временного ряда)
E(t) - случайная величина (ошибка), на которую рассчитанные значения не совпадают с фактическими:
E(t)=Y(t)-T(t)
НАЙТИ:
1. Направление тренда динамического ряда.
2. Базовое значение прогноза в точке N.
3. Интервалы значения прогноза с вероятностью 68%, 95%, 99%.
4. Определить какой ряд показатель или тренд является более независимым от фактора времени, т.е. более эластичным (по рассчитанным коэффициентам эластичности)
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ РАБОТЫ:
1. Построить электронную таблицу в среде EXCEL вида:
ПРОГНОЗ ЦЕН АУКЦИОНА
а). Исходные данные t и Y поместить в колонках А и В, в колонке С получить значение тренда Т.
б). Рассчитать уровни линейного тренда динамического ряда методом линейной скользящей средней:
T(4)=(Y(2)+Y(3)+Y(4))/3
T(N)=(Y(N-22)+Y(N-1)+Y(N))/3
2. Занести просчитанные значения Т в колонку С.
3. Для визуального определения направления тренда построить ряды значений Y(t) и T(t) на одном графике и определить визуально тренд, который повышается, понижается, горизонтальный.
4. По линии тренда найти базовое значение прогноза или точечное T(N) в точке T=N.
5. Учитывая направление тренда определить прогноз как «более T(N)», в случае если тренд повышающий; или «менее T(N)», в случае если тренд понижающий; или «около T(N)», если тренд горизонтальный.
6. Рассчитать интервал для значения прогноза в т. t=N+1 с помощью отклонения ±ДТ
Тmin = T(N) - ДТ
Tmax = T(N) + ДТ
7. Для оценки числового значения интервала с вероятностью 68% принимается, что
ДТ = So - среднеквадратичное отклонение.
So = У (T(t)-Y(t))2/(N-1)
Интервал прогноза с вероятностью 95% определяется: ДТ = 2So
Интервал прогноза с вероятностью 99% определяется: ДТ = 2,58 So
8. Определение коэффициента эластичности для значения прогноза
Kn=(ДТn / Тn) / (Дtn / tn), где
ДТn = Тn - Тn-1
Дtn = tn - tn-1=1
KN=ДТN (tN / ТN)
Коэффициент эластичности показывает, как изменяется показатель при изменении фактора в процентах.
Коэффициент эластичности - сравнительная величина. Обычно сравниваются коэффициент эластичности в начале и в конце ряда, т.е. при изменении факторов от 1 до N. Для такого сравнения вычислить коэффициент эластичности Ку(1), Ку(N), Кт(1), Кт(N).
Чем больше эластичность, тем меньше зависит от фактора времени.
9. Сделать выводы по каждому пункту задания.
Примечание: для выполнения контрольной работы необходимо проделать часть1 и 2 (см.ниже) по данным своего варианта и описать проделанное по пунктам 1 - 9. После титульного листа контрольной работы приложить первую страницу с заданием.
ЧАСТЬ 1.
Прогнозирование цены облигации
ПОРЯДОК РАБОТЫ:
1.Имеющиеся данные о ценах по своему варианту (№ 18),размещаю в виде таблицы таким образом:
в колонке «АУКЦИОН» порядковый № аукциона;
в колонке «ЦЕНА» значение цены по своему варианту;
в колонке «ТРЕНД» предоставляю значение тренда.
2.Значение тренда рассчитываю по формуле скользящей средней (ЦЕНА1+ЦЕНА2+ЦЕНА3)/3=ЗНАЧЕНИЕ ТРЕНДА по 3-му аукциону.
3.Аналогично рассчитываю значение тренда по остальным аукционам.
4.Проверяю правильность расчётов.
5.Последнее значение тренда является базовым, т.е.Yт=76,16.
6.Строю диаграмму типа “график” и определяю направление изменения динамики цены облигации (результат привожу на странице) и вывод.
ВЫВОД: так как тренд имеет понижающий характер, то цена облигации на следующем аукционе будет ниже последнего значения цены.
АУКЦИОН |
ЦЕНА |
ТРЕНД |
|
1 |
975.51 |
|
|
2 |
1019.8 |
|
|
3 |
970.9 |
988.7366667 |
|
4 |
969.45 |
986.7166667 |
|
5 |
1119.89 |
1020.08 |
|
6 |
1203.9 |
1097.746667 |
|
7 |
1173.57 |
1165.786667 |
|
8 |
1108.08 |
1161.85 |
|
9 |
1186.75 |
1156.133333 |
|
10 |
1162.08 |
1152.303333 |
|
11 |
1098.21 |
1149.013333 |
|
12 |
1161.13 |
1140.473333 |
|
13 |
1124.8 |
1128.046667 |
|
14 |
1115.9 |
1133.943333 |
|
15 |
1072.64 |
1104.446667 |
|
16 |
1079.01 |
1089.183333 |
|
17 |
109.5 |
753.7166667 |
|
18 |
105.33 |
431.28 |
|
19 |
74.78 |
96.53666667 |
|
20 |
105.84 |
95.31666667 |
|
21 |
103.62 |
94.74666667 |
|
22 |
68.94 |
92.8 |
|
23 |
86.06 |
86.20666667 |
|
24 |
65.1 |
73.36666667 |
|
25 |
84.32 |
78.49333333 |
|
26 |
79.45 |
76.29 |
|
27 |
83.94 |
82.57 |
|
28 |
63.93 |
75.77333333 |
|
29 |
101.97 |
83.28 |
|
30 |
108.88 |
91.59333333 |
|
31 |
108.43 |
106.4266667 |
|
32 |
98.92 |
105.41 |
|
33 |
114.3 |
107.2166667 |
|
34 |
77.75 |
96.99 |
|
35 |
66.5 |
86.18333333 |
|
36 |
99.55 |
81.26666667 |
|
37 |
98.61 |
88.22 |
|
38 |
69.96 |
89.37333333 |
|
39 |
60.2 |
76.25666667 |
|
40 |
98.31 |
76.15666667 |
ЧАСТЬ 2.
Определение интервала прогноза с заданной вероятностью
Порядок работы:
Формирую таблицу из четырех колонок: N аукциона, цена, тренд, квадрат отклонения.
№ АУКЦИОНА |
ЦЕНА |
ТРЕНД |
КВ.ОТКЛ |
|
1 |
975.51 |
|
233883.2 |
|
2 |
1019.8 |
|
278683.4 |
|
3 |
970.9 |
988.7367 |
229445.6 |
|
4 |
969.45 |
986.7167 |
228058.5 |
|
5 |
1119.89 |
1020.08 |
394377.4 |
|
6 |
1203.9 |
1097.747 |
506950.8 |
|
7 |
1173.57 |
1165.787 |
464680.5 |
|
8 |
1108.08 |
1161.85 |
379683.6 |
|
9 |
1186.75 |
1156.133 |
482823.1 |
|
10 |
1162.08 |
1152.303 |
449147.6 |
|
11 |
1098.21 |
1149.013 |
367617.6 |
|
12 |
1161.13 |
1140.473 |
447875.2 |
|
13 |
1124.8 |
1128.047 |
400568.4 |
|
14 |
1115.9 |
1133.943 |
389381.9 |
|
15 |
1072.64 |
1104.447 |
337264.5 |
|
16 |
1079.01 |
1089.183 |
344703.7 |
|
17 |
109.5 |
753.7167 |
146226.1 |
|
18 |
105.33 |
431.28 |
149432.7 |
|
19 |
74.78 |
96.53667 |
173985.1 |
|
20 |
105.84 |
95.31667 |
149038.7 |
|
21 |
103.62 |
94.74667 |
150757.7 |
|
22 |
68.94 |
92.8 |
178891.1 |
|
23 |
86.06 |
86.20667 |
164702.3 |
|
24 |
65.1 |
73.36667 |
182154.2 |
|
25 |
84.32 |
78.49333 |
166117.6 |
|
26 |
79.45 |
76.29 |
170111.1 |
|
27 |
83.94 |
82.57 |
166427.5 |
|
28 |
63.93 |
75.77333 |
183154.3 |
|
29 |
101.97 |
83.28 |
152041.7 |
|
30 |
108.88 |
91.59333 |
146700.7 |
|
31 |
108.43 |
106.4267 |
147045.6 |
|
32 |
98.92 |
105.41 |
154429.5 |
|
33 |
114.3 |
107.2167 |
142578.2 |
|
34 |
77.75 |
96.99 |
171516.3 |
|
35 |
66.5 |
86.18333 |
180961.1 |
|
36 |
99.55 |
81.26667 |
153934.8 |
|
37 |
98.61 |
88.22 |
154673.3 |
|
38 |
69.96 |
89.37333 |
178029.4 |
|
39 |
60.2 |
76.25667 |
186360.8 |
|
40 |
98.31 |
76.15667 |
154909.3 |
2. Для расчёта отклонения необходимо расчёта отклонения необходимо рассчитать среднее значение цены по формуле:
Ycp=У(y1 +y40)/N,
где N-количество аукционов, (просчёты делаю в ЕXCEL), Уср=245983,1,
3. Квадрат отклонения вычисляю по формуле S1^2 =(y1-Yср)^2, значение этого отклонения помещаю напротив значения Цены-1,которой это значение соответствует. Так рассчитываю значение отклонения по каждому значению цены. Данные помещаю в таблицу.
4. Рассчитываю среднюю сумму отклонений по формуле Scp^2 =(S1^2+S40^2)/N.
5. Вычисляю S извлечением корня из Scp^2, получаю значение S=495,97.
6. Рассчитываю значения Ymin и Ymax для каждой вероятности цены по формулам:
для вероятности 68%- Ymin= Yт- S; Ymax=Yт+ S;
для вероятности 95%- Ymin= Yт- S*2; Ymax=Yт+ S*2;
для вероятности 99%- Ymin= Yт- S*2,58; Ymax=Yт+ S*2,58.
Данные представляю в виде таблицы, а так как значения Ymin для всех вероятностей отрицательные получились, то приравниваю их значению «0».Так как значение цены не может иметь отрицательное значение.
Значения вероятностей прогноза цен на облигации
|
YMIN |
Ymax |
|
68% |
0 |
572 |
|
95% |
0 |
1068 |
|
99% |
0 |
1355 |
|
7.Строю диаграмму типа «график» в формате 2, и наношу значения интервалов
Вывод: данные прогноза цен свидетельствуют о том что в будущем цена будет варьироваться:
-с вероятностью 68% от 0 до 572 единиц /за облигацию;
-с вероятностью 95% от 0 до 1068 единиц /за облигацию;
-с вероятностью 99% от 0 до 1355 единиц /за облигацию.
ЧАСТЬ 3.
Определение коэффициента эластичности для значения прогноза
Порядок работы
1.Представим формулы расчетов коэффициентов эластичности:
для цены-
К нач. цены=(Ц2-Ц2/Ц2)/(2-1/2);
К кон. цены=(Ц40-Ц39/Ц40)/(40-39/40);
для тренда-
К нач. тренда=(Т2-Т1/Т2)/(2-1/2);
К кон. тренда=(Т38-Т37/Т38)/(38-37/38).
Результаты представляю в виде таблицы
Кнц= |
0.08686 |
|
Ккц= |
15.50605 |
|
Кнт= |
-0.00409 |
|
Ккт= |
-0.0499 |
2.Далее нахожу разницу коэффициентов(эластичность) по модулю и сравниваю их.
Формулы: [К нач. цены- К кон. цены] [ К нач. тренда- К кон. тренда]
Получаю результат
15.41919211 |
> |
0.045803 |
Вывод: как показали расчёты эластичность больше у значения цены, чем у значения тренда, это означает, что цена меньше зависит от фактора времени.
Подобные документы
Расчет прогноза среднего значения цены и доверительных интервалов для него, используя статистический подход. Методы построения полей рассеяния между ценой и возрастом автомобиля, между ценой и мощностью автомобиля. Обоснование гипотезы о наличии тренда.
контрольная работа [98,5 K], добавлен 11.09.2010Задача на нахождение коэффициента эластичности. Точечный прогноз для любой точки из области прогноза. Нахождение производной заданной функции. Эконометрический анализ линейной зависимости показателя от двух факторов. Эластичность в точке прогноза.
контрольная работа [91,1 K], добавлен 30.07.2010Доверительные интервалы для среднего значения цены автомобиля в зависимости от его возраста для уравнения регрессии в расчетах парной и множественной зависимостей. График ежемесячных объемов продаж магазина. Коэффициенты регрессионного уравнения тренда.
контрольная работа [499,1 K], добавлен 16.09.2011Максимальная ошибка прогноза. Геометрический смысл коэффициента. Истинная прямая регрессии. Ширина доверительного интервала. Матричная запись многофакторной регрессии. Эконометрический анализ нелинейной зависимости показателя от второго фактора.
контрольная работа [125,7 K], добавлен 30.07.2010Построение корреляционной матрицы. Проведение теста на наличие мультиколлинеарности. Расчет частного коэффициента эластичности для прогноза экономических процессов. Расчет доверительного интервала. F-статистика Фишера проверки модели на адекватность.
контрольная работа [1,7 M], добавлен 09.07.2014Построение поля корреляции. Оценка данной зависимости линейной, степенной и гиперболической регрессией. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет коэффициента эластичности. Определение доверительного интервала прогноза.
контрольная работа [508,1 K], добавлен 13.11.2011Сущность прогнозирования и планирования. Формы сочетания прогноза и плана. Обоснование принятия и практическая реализация управляющих решений. Логика разработки комплексных прогнозов экономического и социального развития в условиях переходной экономики.
контрольная работа [26,6 K], добавлен 11.02.2014Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии в заданной модели. Оценка качества модели по анализу ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности спроса в зависимости от цены. Уравнение авторегрессии.
контрольная работа [156,8 K], добавлен 28.02.2011Основные понятия математической статистики. Нахождение коэффициента эластичности модели. Проведение экономического анализа, составление прогноза и построение доверительной области. Вычисление зависимости показателя от фактора. Проверка созданной модели.
контрольная работа [173,9 K], добавлен 19.06.2009Понятие и особенности прогнозирования. Стандартная ошибка предсказываемого среднего значения. Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок. Точечное и интервальное прогнозирование, основанное на модели линейной регрессии, коэффициент ее детерминации.
контрольная работа [827,9 K], добавлен 08.01.2016