Главная База знаний "Allbest" Экономико-математическое моделирование Расчет и построение экономической модели

Расчет и построение экономической модели

Построение ряда динамики. Расчет параметров линейного, степенного, экспоненциального (показательного), параболического, гиперболического трендов с помощью пакета Excel. Вычисление относительной ошибки аппроксимации. Оценка адекватности линейной модели.

Рубрика	Экономико-математическое моделирование
Вид	практическая работа
Язык	русский
Дата добавления	13.05.2014
Размер файла	165,9 K

посмотреть текст работы

скачать работу можно здесь

полная информация о работе

весь список подобных работ

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/

Содержание

Вариант № 20

Задание 1

Задание 2

Список литературы

Вариант № 20

Задание 1

1. Постройте ряд динамики импорта Бельгии за 1961-1994 гг.

2. Рассчитайте параметры линейного, степенного, экспоненциального (показательного), параболического, гиперболического трендов с помощью пакета Excel.

3. Оцените адекватность линейной модели, проверив:

Ш Случайность колебаний уровней по критерию пиков;

Ш Соответствие распределения случайной компоненты нормальному закону с помощью RS-критерия;

Ш Равенство нулю среднего значения случайной компоненты на основе l-критерия Стьюдента;

Ш Независимость значений уровней случайной компоненты по критерию Дарбина-Уотсона.

С помощью средней ошибки аппроксимации оцените точность уравнения.

4. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надёжность нелинейных моделей. Для этого рассчитайте индексы корреляции для каждой модели;

Ш Вычислите относительную ошибку аппроксимации;

Ш Проверьте ряд остатков на гомоскедастичность графическим методом.

6. Выберите лучшее уравнение тренда и дайте его обоснование. По выбранному уравнению рассчитайте прогнозное значение на 1 год вперёд. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости a=0,05.

7. оцените полученные результаты, выводы оформите.

Импорт Бельгии за 1961-1994 гг характеризуются данными:

год	Бельгия млн.фрн.
	Импорт
1961	209
1962	221
1963	248
1964	283
1965	305
1966	337
1967	351
1968	400
1969	474
1970	533
1971	501
1972	633
1973	811
1974	1109
1975	1061
1976	1261
1977	1499
1978	1570
1979	1866
1980	2125
1981	2357
1982	2694
1983	2864
1984	3277
1985	3379
1986	3187
1987	3334
1988	3719
1989	4320
1990	4506
1991	4658
1992	4713
1993	4674
1994	5108

Решение

1.Построим поле корреляции:

ряд динамика ошибка аппроксимация

2. С помощью офисного пакета Microsoft Excel построим различные виды трендов:

Оценим тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

	t	Y	Y-Yср	t-tср	(t-tср)(Y-Yср)	(Y-Yср)^2	(t-tср)^2
1961	1	209	-1808,26	-16,5	29836,37	3269821,25	272,25
1962	2	221	-1796,26	-15,5	27842,10	3226566,89	240,25
1963	3	248	-1769,26	-14,5	25654,34	3130297,60	210,25
1964	4	283	-1734,26	-13,5	23412,57	3007674,07	182,25
1965	5	305	-1712,26	-12,5	21403,31	2931850,42	156,25
1966	6	337	-1680,26	-11,5	19323,04	2823289,48	132,25
1967	7	351	-1666,26	-10,5	17495,78	2776438,07	110,25
1968	8	400	-1617,26	-9,5	15364,01	2615545,13	90,25
1969	9	474	-1543,26	-8,5	13117,75	2381665,95	72,25
1970	10	533	-1484,26	-7,5	11131,99	2203041,72	56,25
1971	11	501	-1516,26	-6,5	9855,72	2299058,66	42,25
1972	12	633	-1384,26	-5,5	7613,46	1916188,78	30,25
1973	13	811	-1206,26	-4,5	5428,19	1455074,54	20,25
1974	14	1109	-908,26	-3,5	3178,93	824944,78	12,25
1975	15	1061	-956,26	-2,5	2390,66	914442,19	6,25
1976	16	1261	-756,26	-1,5	1134,40	571936,31	2,25
1977	17	1499	-518,26	-0,5	259,13	268598,31	0,25
1978	18	1570	-447,26	0,5	-223,63	200045,72	0,25
1979	19	1866	-151,26	1,5	-226,90	22881,01	2,25
1980	20	2125	107,74	2,5	269,34	11606,89	6,25
1981	21	2357	339,74	3,5	1189,07	115420,07	12,25
1982	22	2694	676,74	4,5	3045,31	457970,66	20,25
1983	23	2864	846,74	5,5	4657,04	716960,66	30,25
1984	24	3277	1259,74	6,5	8188,28	1586933,01	42,25
1985	25	3379	1361,74	7,5	10213,01	1854323,01	56,25
1986	26	3187	1169,74	8,5	9942,75	1368280,66	72,25
1987	27	3334	1316,74	9,5	12508,99	1733791,83	90,25
1988	28	3719	1701,74	10,5	17868,22	2895903,01	110,25
1989	29	4320	2302,74	11,5	26481,46	5302589,83	132,25
1990	30	4506	2488,74	12,5	31109,19	6193803,36	156,25
1991	31	4658	2640,74	13,5	35649,93	6973482,89	182,25
1992	32	4713	2695,74	14,5	39088,16	7266988,78	210,25
1993	33	4674	2656,74	15,5	41179,40	7058242,42	240,25
1994	34	5108	3090,74	16,5	50997,13	9552644,66	272,25
Сумма	595	68587	Х	Х	526378,5	89928302,62	3273
Среднее	17,5	2017,3	Х	Х	15481,721	2644950,077	96,25

Показатель корреляции:

Связь между результатом и фактором прямая и достаточно сильная.

Для определения качества построения модели вычислим коэффициент детерминации:

Следовательно, в данной модели учтено 94,09% фактора, оказывающего влияние на результат, а оставшиеся 5,91% составляют факторы, влияющие на результат, но в данную модель не включенные.

Оценим адекватность линейной модели y=160,85x-797,59

А) Проверим гипотезу о случайности значений остаточной компоненты методом поворотных точек (методом пиков).

Критическое число поворотных точек рассчитывается по формуле:

Количество поворотных точек данной модели равно 13.

t	Yt
1	240	247,312	-7,3116	53,4595
2	226	219,109	6,8906	47,4804
3	221	213,686	7,3141	53,4961
4	226	218,025	7,9753	63,6054
5	220	205,008	14,9917	224,751
6	250	327,579	-77,5794	6018,56
7	237	233,211	3,7895	14,3603
8	232	212,601	19,3988	376,313
9	215	215,855	-0,8553	0,73154
10	220	195,246	24,754	612,761
11	222	196,331	25,6693	658,913
12	231	201,754	29,2458	855,317
13	229	234,295	-5,2952	28,0391

Т.к. количество поворотных точек на графике остаточной компоненты больше необходимого (16>13), то можно говорить о выполнении гипотезы о случайности значений остаточной компоненты.

Соответствие ряда остатков нормальному закону распределения определим при помощи R/S-критерия.

Вычислим вариационный размах =1399,9 и среднеквадратическое отклонение остаточной компоненты:

Рассчитаем критерий R/S:

Вычисленное значение критерия R/S попадает в заданный интервал, следовательно, можно сделать вывод об адекватности модели наблюдаемому процессу по данному критерию.

Проверим гипотезу о независимости значений остаточной компоненты

Для проверки данной гипотезы рассчитаем критерий Дарбина-Уотсона (в качестве критических принимаем уровни d1=1,08 и d2=1,36).

	t	Y(t)
1961	1	209	-636,74	715276,14	845,74
1962	2	221	-475,89	485655,67	696,89	-148,85	22156,32
1963	3	248	-315,04	317014,04	563,04	-133,85	17915,82
1964	4	283	-154,19	191135,09	437,19	-125,85	15838,22
1965	5	305	6,66	89006,75	298,34	-138,85	19279,32
1966	6	337	167,51	28726,86	169,49	-128,85	16602,32
1967	7	351	328,36	512,56	22,64	-146,85	21564,92
1968	8	400	489,21	7958,42	-89,21	-111,85	12510,42
1969	9	474	650,06	30997,12	-176,06	-86,85	7542,922
1970	10	533	810,91	77233,96	-277,91	-101,85	10373,42
1971	11	501	971,76	221614,97	-470,76	-192,85	37191,12
1972	12	633	1132,61	249610,15	-499,61	-28,85	832,3225
1973	13	811	1293,46	232767,65	-482,46	17,15	294,1225
1974	14	1109	1454,31	119238,99	-345,31	137,15	18810,12
1975	15	1061	1615,16	307093,30	-554,16	-208,85	43618,32
1976	16	1261	1776,01	265235,30	-515,01	39,15	1532,723
1977	17	1499	1936,86	191721,37	-437,86	77,15	5952,123
1978	18	1570	2097,71	278477,84	-527,71	-89,85	8073,022
1979	19	1866	2258,56	154103,35	-392,56	135,15	18265,52
1980	20	2125	2419,41	86677,24	-294,41	98,15	9633,423
1981	21	2357	2580,26	49845,02	-223,26	71,15	5062,323
1982	22	2694	2741,11	2219,35	-47,11	176,15	31028,82
1983	23	2864	2901,96	1440,96	-37,96	9,15	83,7225
1984	24	3277	3062,81	45877,35	214,19	252,15	63579,62
1985	25	3379	3223,66	24130,51	155,34	-58,85	3463,323
1986	26	3187	3384,51	39010,2001	-197,51	-352,85	124503,1
1987	27	3334	3545,36	44673,04	-211,36	-13,85	191,8225
1988	28	3719	3706,21	163,58	12,79	224,15	50243,22
1989	29	4320	3867,06	205154,64	452,94	440,15	193732
1990	30	4506	4027,91	228570,04	478,09	25,15	632,5225
1991	31	4658	4188,76	220186,1776	469,24	-8,85	78,3225
1992	32	4713	4349,61	132052,29	363,39	-105,85	11204,22
1993	33	4674	4510,46	26745,33	163,54	-199,85	39940,02
1994	34	5108	4671,31	190698,15	436,69	273,15	74610,92
Сумма	595	68587	68588	5260823,56	-0,69		886341
Среднее	17,5	2017,3

Таким образом, свойство взаимной независимости уровней остаточной компоненты не подтверждается.

Вычислим среднюю ошибку аппроксимации:

	t	Y
1961	1	209	-636,74	404,6603
1962	2	221	-475,89	315,3348
1963	3	248	-315,04	227,0323
1964	4	283	-154,19	154,4841
1965	5	305	6,66	97,81639
1966	6	337	167,51	50,29377
1967	7	351	328,36	6,450142
1968	8	400	489,21	-22,3025
1969	9	474	650,06	-37,1435
1970	10	533	810,91	-52,1407
1971	11	501	971,76	-93,9641
1972	12	633	1132,61	-78,9273
1973	13	811	1293,46	-59,4895
1974	14	1109	1454,31	-31,1371
1975	15	1061	1615,16	-52,23
1976	16	1261	1776,01	-40,8414
1977	17	1499	1936,86	-29,2101
1978	18	1570	2097,71	-33,6121
1979	19	1866	2258,56	-21,0375
1980	20	2125	2419,41	-13,8546
1981	21	2357	2580,26	-9,47221
1982	22	2694	2741,11	-1,7487
1983	23	2864	2901,96	-1,32542
1984	24	3277	3062,81	6,536161
1985	25	3379	3223,66	4,597218
1986	26	3187	3384,51	-6,19736
1987	27	3334	3545,36	-6,33953
1988	28	3719	3706,21	0,34391
1989	29	4320	3867,06	10,48472
1990	30	4506	4027,91	10,61008
1991	31	4658	4188,76	10,07385
1992	32	4713	4349,61	7,710376
1993	33	4674	4510,46	3,49893
1994	34	5108	4671,31	8,549139
Сумма	595	68587	68588	727,5
Среднее	17,5	2017,3

Следовательно, линейная модель является недостаточно точной.

Вычислим для каждой модели индекс корреляции:

Степенная функция:

	t	Y	Yрасч	(Y-Yср)^2	(Yрасч-Yср)^2
	1	209	60,94	3269821,25	3827198,53
	2	221	136,73	3226566,89	3536418,29
	3	248	219,35	3130297,60	3232484,53
	4	283	306,76	3007674,07	2925827,53
	5	305	397,90	2931850,42	2622336,13
	6	337	492,14	2823289,48	2326016,55
	7	351	589,02	2776438,07	2039875,36
	8	400	688,24	2615545,13	1766310,46
	9	474	789,54	2381665,95	1507314,73
	10	533	892,72	2203041,72	1264594,15
	11	501	997,64	2299058,66	1039641,84
	12	633	1104,15	1916188,78	833787,18
	13	811	1212,14	1455074,54	648229,93
	14	1109	1321,52	824944,78	484064,82
	15	1061	1432,20	914442,19	342299,85
	16	1261	1544,12	571936,31	223870,18
	17	1499	1657,20	268598,31	129648,98
	18	1570	1771,39	200045,72	60455,97
	19	1866	1886,63	22881,01	17064,39
	20	2125	2002,89	11606,89	206,58
	21	2357	2120,12	115420,07	10578,72
	22	2694	2238,27	457970,66	48844,68
	23	2864	2357,32	716960,66	115639,35
	24	3277	2477,23	1586933,01	211571,42
	25	3379	2597,98	1854323,01	337225,82
	26	3187	2719,52	1368280,66	493165,79
	27	3334	2841,85	1733791,83	679934,74
	28	3719	2964,92	2895903,01	898057,75
	29	4320	3088,73	5302589,83	1148043,10
	30	4506	3213,25	6193803,36	1430383,40
	31	4658	3338,46	6973482,89	1745556,77
	32	4713	3464,34	7266988,78	2094027,81
	33	4674	3590,87	7058242,42	2476248,49
	34	5108	3718,05	9552644,66	2892658,92
Сумма	595	68587	Х	89928302,62	43409582,74
Среднее	17,5	2017,26	Х	Х	Х

Экспоненциальная функция:

	t	Y	Yрасч	(Y-Yср)^2	(Yрасч-Yср)^2
	1	209	218,18	3269821,25	3236703,95
	2	221	242,77	3226566,89	3148824,36
	3	248	270,14	3130297,60	3052461,35
	4	283	300,58	3007674,07	2946997,30
	5	305	334,46	2931850,42	2831825,55
	6	337	372,16	2823289,48	2706370,88
	7	351	414,11	2776438,07	2570116,83
	8	400	460,78	2615545,13	2422641,72
	9	474	512,72	2381665,95	2263665,80
	10	533	570,51	2203041,72	2093112,32
	11	501	634,81	2299058,66	1911186,28
	12	633	706,36	1916188,78	1718475,38
	13	811	785,97	1455074,54	1516078,69
	14	1109	874,56	824944,78	1305770,37
	15	1061	973,13	914442,19	1090207,00
	16	1261	1082,82	571936,31	873189,52
	17	1499	1204,86	268598,31	659993,41
	18	1570	1340,67	200045,72	457784,08
	19	1866	1491,78	22881,01	276138,22
	20	2125	1659,92	11606,89	127697,55
	21	2357	1847,01	115420,07	28987,08
	22	2694	2055,19	457970,66	1438,20
	23	2864	2286,83	716960,66	72666,53
	24	3277	2544,58	1586933,01	278066,39
	25	3379	2831,39	1854323,01	662798,63
	26	3187	3150,52	1368280,66	1284267,15
	27	3334	3505,62	1733791,83	2215202,16
	28	3719	3900,74	2895903,01	3547496,54
	29	4320	4340,40	5302589,83	5396976,76
	30	4506	4829,62	6193803,36	7909333,35
	31	4658	5373,97	6973482,89	11267489,64
	32	4713	5979,68	7266988,78	15700754,17
	33	4674	6653,66	7058242,42	21496184,83
	34	5108	7403,61	9552644,66	29012694,98
Сумма	595	68587	Х	89928302,62	136083597
Среднее	17,5	2017,26	Х	Х	Х

Параболическая функция:

	t	Y	Yрасч	(Y-Yср)^2	(Yрасч-Yср)^2
	1	209	70,58	3269821,25	3789593,41
	2	221	82,63	3226566,89	3742797,52
	3	248	102,73	3130297,60	3665450,42
	4	283	130,86	3007674,07	3558521,21
	5	305	167,03	2931850,42	3423366,62
	6	337	211,24	2823289,48	3261731,02
	7	351	263,48	2776438,07	3075746,41
	8	400	323,77	2615545,13	2867932,45
	9	474	392,09	2381665,95	2641196,40
	10	533	468,45	2203041,72	2398833,19
	11	501	552,84	2299058,66	2144525,37
	12	633	645,28	1916188,78	1882343,13
	13	811	745,75	1455074,54	1616744,31
	14	1109	854,26	824944,78	1352574,36
	15	1061	970,81	914442,19	1095066,41
	16	1261	1095,40	571936,31	849841,17
	17	1499	1228,02	268598,31	622907,05
	18	1570	1368,68	200045,72	420660,05
	19	1866	1517,38	22881,01	249883,82
	20	2125	1674,12	11606,89	117749,66
	21	2357	1838,89	115420,07	31816,50
	22	2694	2011,71	457970,66	30,90
	23	2864	2192,56	716960,66	30727,07
	24	3277	2381,44	1586933,01	132626,85
	25	3379	2578,37	1854323,01	314839,71
	26	3187	2783,33	1368280,66	586862,78
	27	3334	2996,34	1733791,83	958580,79
	28	3719	3217,38	2895903,01	1440266,16
	29	4320	3446,45	5302589,83	2042578,89
	30	4506	3683,57	6193803,36	2776566,67
	31	4658	3928,72	6973482,89	3653664,78
	32	4713	4181,91	7266988,78	4685696,18
	33	4674	4443,14	7058242,42	5884871,43
	34	5108	4712,41	9552644,66	7263788,75
Сумма	595	68587	Х	89928302,62	72580381,42
Среднее	17,5	2017,26	Х	Х	Х

Коэффициент детерминации максимален у параболической модели. Поэтому лучшим уравнением тренда является:

Рассчитаем прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от его среднего уровня.

млн.фрн.

Задание 2

Исследовать сезонность уровня инфляции цен производителей некоторого товара в %.

Построить модель сезонных колебаний; рассчитать прогнозные значения на 4 шага вперёд.

Построить график сезонной волны.

Годы и кварталы	Данные, %	Годы и кварталы	Данные, %
1999, 1	110,74	2003, 1	105,37
2	105,37	2	100,67
3	104,70	3	100,67
4	108,05	4	102,68
2000, 1	110,74	2004, 1	104,03
2	104,70	2	100,00
3	104,70	3	101,34
4	106,71	4	102,01
2001, 1	108,72	2005, 1	103,36
2	104,03	2	100,00
3	102,68	3	100,67
4	105,37	4	100,67
2002, 1	106,71	2006, 1	101,34
2	102,68	2	99,33
3	102,01	3	98,66
4	104,03	4	99,33

Решение:

Изобразим графически данные таблицы:

Для каждого месяца рассчитаем среднюю величину уровня , затем вычислим среднеквартальный уровень для всего ряда Y. После чего определим показатель сезонной волны - индекс сезонности Is как процентное отношение средних величин для каждого квартала к общему среднему уровню ряда, %:

Применяя формулу простой средней арифметической определим среднеквартальные уровни:

Сезонная волна определяется процентным отношением уровней поквартальных средних к средней квартальной.

	1 квартал	2 квартал	3 квартал	4 квартал	Потребление за год	Среднее
1999	110,74	105,37	104,7	108,05	428,86	107,215
2000	110,74	104,7	104,7	106,71	426,85	106,713
2001	108,72	104,03	102,68	105,37	420,8	105,2
2002	106,71	102,68	102,01	104,03	415,43	103,858
2003	105,37	100,67	100,67	102,68	409,39	102,348
2004	104,03	100	101,34	102,01	407,38	101,845
2005	103,36	100	100,67	100,67	404,7	101,175
2006	101,34	99,33	98,66	99,33	398,66	99,665
Среднее	106,38	102,10	101,93	103,61	414,01	103,50
Индексы сезонности	102,78	98,64	98,48	100,10	Х	Х

Для прогнозирования будущих значений составим модель как сумму линейного тренда и сезонной составляющей.

Используя Microsoft Excel, находим уравнение линейного тренда:

Наблюдение	Инфляция	Тренд	Сезонная составляющая
1	110,74	107,877	2,8626
2	105,37	107,595	-2,225
3	104,7	107,312	-2,612
4	108,05	107,03	1,0204
5	110,74	106,747	3,993
6	104,7	106,464	-1,764
7	104,7	106,182	-1,482
8	106,71	105,899	0,8108
9	108,72	105,617	3,1034
10	104,03	105,334	-1,304
11	102,68	105,051	-2,371
12	105,37	104,769	0,6012
13	106,71	104,486	2,2238
14	102,68	104,204	-1,524
15	102,01	103,921	-1,911
16	104,03	103,638	0,3916
17	105,37	103,356	2,0142
18	100,67	103,073	-2,403
19	100,67	102,791	-2,121
20	102,68	102,508	0,172
21	104,03	102,225	1,8046
22	100	101,943	-1,943
23	101,34	101,66	-0,32
24	102,01	101,378	0,6324
25	103,36	101,095	2,265
26	100	100,812	-0,812
27	100,67	100,53	0,1402
28	100,67	100,247	0,4228
29	101,34	99,9646	1,3754
30	99,33	99,682	-0,352
31	98,66	99,3994	-0,739
32	99,33	99,1168	0,2132
33	Х	98,8342	Х
34	Х	98,5516	Х
35	Х	98,269	Х
36	Х	97,9864	Х

Список литературы

1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов // Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. - М.: «ЮНИТИ-ДАНА», 2002. - 311 с.

2. Кулинич Е.И. Эконометрия. - М.: «Финансы и статистика», 2001. -304с.

3. Луговская Л.В. Эконометрика в вопросах и ответах: учебное пособие. - М.: «Проспеки», 2005. - 208 с.

4. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. - М.: «Дело», 2001. - 400 с.

5. Орлов А.И. Эконометрика - М.: «Экзамен», 2002. - 324 с.

6. Практикум по эконометрике: Учебн. пособие // Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: «Финансы и статистика», 2003. - 192 с.

7. Эконометрика: Учебник // Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: «Финансы и статистика», 2002. - 344 с.

Размещено на Allbest.ru

практическая работа "Расчет и построение экономической модели" скачать

Подобные документы

Модели линейной и множественной регрессии и экономический смысл их параметров
Зависимость числа занятых в экономике от величины кредитов, предоставленных организациям. Выбор параметров линейного, экспоненциального, степенного, гиперболического трендов, описывающих динамику доли малых предприятий. Расчёт коэффициента автокорреляции.

контрольная работа [279,2 K], добавлен 10.02.2015
Построение регрессионной модели
Порядок построения линейного регрессионного уравнения, вычисление его основных параметров и дисперсии переменных, средней ошибки аппроксимации и стандартной ошибки остаточной компоненты. Построение линии показательной зависимости на поле корреляции.

контрольная работа [75,1 K], добавлен 29.01.2010
Адаптивная мультипликативная модель и расчет экспоненциальной скользящей средней
Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса, оценка ее точности и адекватности с использованием средней относительной ошибки аппроксимации. Построение точечного прогноза. Отражение на графике фактических, расчетных и прогнозных данных.

контрольная работа [816,2 K], добавлен 23.03.2013
Основы эконометрики
Расчет корреляции между экономическими показателями; построение линейной множественной регрессии в программе Excel. Оценка адекватности построенной модели; ее проверка на отсутствие автокорреляции и на гетероскедастичность с помощью теста Бреуша-Пагана.

курсовая работа [61,2 K], добавлен 15.03.2013
Расчет показателей тесноты связи
Построение описательной экономической модели. Матрица корреляций между исходными статистическими признаками. Оценка параметров модели. Определение и графическое изображение регрессионной зависимости между показателями. Оценка адекватности модели.

контрольная работа [215,8 K], добавлен 13.10.2011
Регрессионный анализ. Факторный эксперимент
Построение уравнения регрессии, учитывающего взаимодействия факторов, проверка полученной модели на адекватность. Построение математической модели и нахождение численных значений параметров этой модели. Вычисление коэффициентов линейной модели.

курсовая работа [1005,0 K], добавлен 07.08.2013
Построение двухфакторной модели, моделей парной линейной прогрессии и множественной линейной регрессии
Выбор факторных признаков для двухфакторной модели с помощью корреляционного анализа. Расчет коэффициентов регрессии, корреляции и эластичности. Построение модели линейной регрессии производительности труда от факторов фондо- и энерговооруженности.

задача [142,0 K], добавлен 20.03.2010
Экономический анализ характеристик взаимосвязи
Построение и анализ классической многофакторной линейной эконометрической модели. Вид линейной двухфакторной модели, её оценка в матричной форме и проверка адекватности по критерию Фишера. Расчет коэффициентов множественной детерминации и корреляции.

контрольная работа [131,9 K], добавлен 01.06.2010
Решение задач по эконометрике
Проведение корреляционно-регрессионного анализа в зависимости выплаты труда от производительности труда. Построение поля корреляции, выбор модели уравнения и расчет его параметров. Вычисление средней ошибки аппроксимации и тесноту связи между признаками.

практическая работа [13,1 K], добавлен 09.08.2010
Кредиты от коммерческого банка на жилищное строительство
Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора. Оценка точности построенной модели с использованием средней относительной ошибки аппроксимации. Определение суммы банковской ссуды, долга по ссуде и дисконта.

контрольная работа [393,0 K], добавлен 06.12.2007

Другие документы, подобные "Расчет и построение экономической модели"

весь список подобных работ

скачать работу можно здесь

сколько стоит заказать работу?

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.