На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Анализ ВВП с использованием временных рядов

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 17.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 7. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Федеральное агентство по образованию
Сибирский федеральный университет
Институт  экономики, управления и природопользования
Экономический факультет 
 
 
 
 
 
 
 
 

Курсовая  работа
        
Тема: Анализ ВВП с использованием временных рядов. 
 
 

                                    Выполнил:  студент 2 курса
      группы  Э-20
                  Морозов Р.С.     
                   

      Проверил:
      Власова Е.Ю. 

                                                                              
                                  
 
 
 

                                   Красноярск 2010 г.                               

Содержание
Введение.                                                                                                     
    Глава I.                   4
   1.1Теоретические основы применения методов.                               4
   1.2 Постановка задачи.                                                                          8
Глава II.                   10
    2.1 Автокорреляция временных рядов.                                            13
    2.2 Перекрестная корреляция.                                                        19
    2.3 Построение регрессионных моделей.                                       22
    2.4 Выводы.                                                                                     24
Заключение.                                                                                     
Список  литературы.                                                                      
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение.
    Проблема  экономического роста и взаимосвязи  его с различными процессами на данный момент актуальна для многих стран в наше время. Один из главных показателей экономического роста – ВВП. Чтобы добиться его увеличения с максимальной эффективностью, необходимо знать, от чего он зависит в наибольшей степени.
    Цель: выявить наличие статистически значимой связи или ее отсутствие, степень влияния отдельных факторов на ВВП, установить приоритетные факторы и определить параметры связи. Проанализировать и экономически интерпретировать полученные результаты.
    Для достижения цели используется анализ временных рядов и пакет программ «STATISTIСA».  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

   Постановка  задачи.
    В данной работе рассматривается взаимосвязь ВВП и таких показателей, как численность населения, численность человек, участвующих в забастовках, количество заключенных браков, численность экономически активного населения (ЭАН),  численность научных сотрудников, сбережения на депозитных счетах, доходы населения и наличие основного фонда. 
    В данной работе проведены исследования зависимости, вида связи и ее тесноту  между перечисленными факторами. Зависимым фактором является показатель ВВП, а объясняющими выбраны такие показатели, как численность населения, сбережения на депозитных счетах, доходы населения  и т.д. Выясним, от какого фактора (из представленных) ВВП зависит в большей степени. За основу взяты данные Госкомстата России с 1998 по 2008 год.
    Предполагается, что большая связь ВВП будет  наблюдаться с показателями сбережений на депозитных счетах и доходов населения, нежели связь с другими показателями.
    Высокую взаимосвязь ВВП и доходов  населения можно объяснить тем, что с их увеличением, соответственно увеличивается потребление, что приводит к увеличению объемов производства, т.е. количества потребляемых товаров, а это напрямую влияет на ВВП.
    С увеличением сбережений на депозитных счетах банки располагают большими возможностями к выдаче кредитов, инвестирования различных проектов и т.д. Это способствует общему развитию всей банковской системы, укреплению рубля и т.д.
    Так же, чем больше численность населения, тем больше будет потребляться продуктов, товаров и услуг, т.е. увеличится спрос, соответственно объем производства увеличится, что ведет к увеличению ВВП. Однако платежеспособный спрос, в свою очередь, зависит от многих показателей, например, уровня жизни населения, состояния рынка и т.д. При увеличении ВВП улучшается благосостояние граждан, что ведет к увеличению рождаемости.
    Численность научных сотрудников может влиять на ВВП косвенно, как интеллектуальный резерв страны, предоставляющий новейшие разработки. При увеличении ВВП, увеличивается  финансирование научной отрасли и численность научных сотрудников увеличивается.
    Т.к. ВВП характеризует уровень благосостояния граждан, соответственно  их социальную удовлетворенность, то численность браков тем больше, чем больше показатель ВВП, а численность бастующих наоборот – меньше.
    Экономически  активное население – это часть населения, занятая общественно полезной деятельностью, приносящей доход. Этот показатель присутствует постоянно, т.к. всегда есть люди уволенные, сокращенные, не довольные заработной платой, условиями труда. Кто-то начинает искать работу, а кто-то прекращает и т.д. Если этот показатель слишком велик, то больше затрачивается средств на выплату пособий, высока безработица, люди не имеют заработков и потребляют уменьшается.
    Наличие основного фонда (в промышленности). Под основным фондом понимается суммарная стоимость зданий, оборудования, сооружений и т.д. При большом спросе на продукцию, у предприятия есть возможности расширения производства, выпуска большего объема продукции и т.д.
    Проверим сделанные предположения.
     
      
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Часть II. 

    Исходные  данные:
  GOD VVP NASELENIE BASTU BRAKI EKON_A_N NAUCHN_S SBEREJEN* DOHOD_N* OSN_FOND T
1 1998 15670 148,7 357,6 1053,7 74946 1532,6 10,34 700,09 1576 1
2 1999 17200 148,7 120,2 1106,7 72947 1315 14,96 790,95 1817,4 2
3 2000 18070 148,4 155,3 1080,6 70488 1106,3 23,68 800,83 2490,9 3
4 2001 19800 148,3 489,4 1075,2 70861 1061 46,97 942,35 3805,8 4
5 2002 20080 147,6 663,9 866,9 69660 990,7 67,09 1350,2 4202,5 5
6 2003 23430 147,1 887,3 928,4 68079 934,6 39,27 1641,6 4450,4 6
7 2004 26300 146,7 530,8 848,7 67339 855,2 30,81 1751,41 4467 7
8 2005 38230 146,3 238,4 911,2 72175 860,7 39,15 2748,03 4551,9 8
9 2006 43060 145,6 30,9 897,3 71464 887,7 39,61 2455,78 4690,3 9
10 2007 50390 144,8 13 1001,6 70968 885,2 40,46 2532,74 4716,6 10
11 2008 54000 145,2 3,9 1019,2 71919 882,2 44,56 2525,76 5107,2 11
 
    Перед тем, как строить эконометрические модели и выявлять форму связи  между результирующим показателем  и набором факторных показателей, нужно отобрать факторы, которые  оказывают наибольшее влияние на зависимую переменную. Это можно  сделать с помощью анализа  корреляционной матрицы, в которой  отражены парные коэффициенты корреляции. Для уровня значимости ?=0,05 определены значимые коэффициенты корреляции, в матрице они выделены.
  VVP NASELENIE BASTU BRAKI EKON_A_N NAUCHN_S SBEREJEN* DOHOD_N* OSN_FOND
VVP 1,00 -0,95 -0,54 -0,24 0,00 -0,65 0,71 0,85 0,78
NASELENIE -0,95 1,00 0,39 0,46 0,20 0,77 -0,57 -0,94 -0,82
BASTU -0,54 0,39 1,00 -0,39 -0,57 -0,01 -0,15 -0,20 0,14
BRAKI -0,24 0,46 -0,39 1,00 0,59 0,64 -0,17 -0,61 -0,77
EKON_A_N 0,00 0,20 -0,57 0,59 1,00 0,66 -0,15 -0,29 -0,55
NAUCHN_S -0,65 0,77 -0,01 0,64 0,66 1,00 -0,55 -0,88 -0,88
SBEREJEN* 0,71 -0,57 -0,15 -0,17 -0,15 -0,55 1,00 0,57 0,63
DOHOD_N* 0,85 -0,94 -0,20 -0,61 -0,29 -0,88 0,57 1,00 0,89
OSN_FOND 0,78 -0,82 0,14 -0,77 -0,55 -0,88 0,63 0,89 1,00
 
    По  матрице можно сделать выводы о том, что на ВВП сильно влияют численность населения (о отрицательной связи свидетельствует знак), численность научных сотрудников (отрицательная связь),  сбережения на депозитных счетах, доходы населения и наличие основного фонда. Факторы незначительно влияющие на ВВП и друг на друга никак не выделены, далее они рассматриваться не будут. 
    Наиболее  существенное влияние оказывают  численность населения, доходы населения и наличие основного фонда.
    Остальные факторы  судя по коэффициентам корреляции оказывает не на столько значительное влияние на результирующий показатель.
    Но  наряду с сильным влиянием на результирующий показатель, наблюдается и сильная  взаимосвязь факторов между собой, то есть можно говорить о мультиколлинеарности.
    При отборе факторов в модель, будем  руководствоваться проведенным  анализом корреляционной матрицы. В  модель включим NASELENIE, DOHOD_N*, OSN_FOND.
    Но  между этими показателями отмечена мультиколлениарность, это может  быть следствием одинаковых трендовых  влияний в данных временных рядах. Поэтому нельзя полностью опираться  на эти данные, нужно предварительно проверить ряды на автокорреляцию и  удалить ее.
    Сначала проверим на автокорреляцию вышеприведенные  временные ряды. Определим величину максимального лага по формуле  , где Т- объем выборки. Следовательно, .  Как выясняется в процессе расчетов, почти все ряды имеют долгосрочную тенденцию к росту или к снижению, о чем свидетельствуют приведенные коррелограммы рядов. Для такого ряда лучше всего подходит трендовая модель вида .
    Все коэффициенты значимы, следовательно  наблюдается долгосрочная тенденция. Для проведения корреляционного  анализа эту тенденцию необходимо устранить с помощью процедуры  взятия последовательных разностей.
    
    По  виду коррелограммы можно установить характерные особенности временного ряда. Для построенной коррелограммы можно сделать вывод о том, что данный временной ряд содержит долгосрочную тенденцию. Т.е. значения ВВП на определенный момент зависят от значений, принимаемых им ранее. Она формируется под влиянием факторов, ведущих к постепенному изменению (росту или снижению) показателя. Так как значения коэффициентов корреляции довольно большие следует, что автокорреляция присутствует, представленные данные соответствуют временному ряду и не являются случайной выборкой.
    Для факторов NASELENIE, DOHOD_N*, OSN_FOND также наблюдается долгосрочная тенденция:
    
    
    
Для проведения корреляционного анализа эту  тенденцию необходимо устранить  с помощью процедуры взятия последовательных разностей.
Построение  трендовых моделей
    Построим  зависимость показателей от фактора  времени, то есть трендовые модели. Данные модели показывают общую тенденцию  изменения факторов в данный конкретный период под влиянием общей экономической ситуации в стране.
Regression Summary for Dependent Variable: VVP
R= ,94342893 R?= ,89005815 Adjusted R?= ,87784239
    F(1,9)=72,861 p<,00001 Std.Error of estimate: 494,23
  Beta Std.Err. B Std.Err. t(9) p-level
Intercept     552,3091 319,6033 1,728108 0,118035
T 0,943429 0,110525 402,2364 47,1229 8,535892 0,000013
VVP=552,3091+402,2364T
ВВП в долгосрочном периоде имеет тенденцию к росту и за каждый следующий период оно возрастает на 402,2364 млрд.р.
Regression Summary for Dependent Variable: NASELENIE
R= ,97937384 R?= ,95917313 Adjusted R?= ,95463681
    F(1,9)=211,44 p<,00000 Std.Error of estimate: ,30425
  Beta Std.Err. B Std.Err. t(9) p-level
Intercept     149,5673 0,196747 760,2021 0,000000
T -0,979374 0,067352 -0,4218 0,029009 -14,5411 0,000000
    NASELENIE=149,5673-0,4218*T
    Фактор  Население в долгосрочном периоде  имеет тенденцию к снижению и  за каждый следующий период оно снижается  на 0,4218 млн. ч.
Regression Summary for Dependent Variable: DOHOD_N*
R= ,94773045 R?= ,89819301 Adjusted R?= ,88688112
    F(1,9)=79,403 p<,00001 Std.Error of estimate: 268,28
  Beta Std.Err. B Std.Err. t(9) p-level
Intercept     290,5438 173,4898 1,674702 0,128315
T 0,947730 0,106357 227,9357 25,5797 8,910812 0,000009
DOHOD_N*=290,5438+227,9357*T  

Фактор Доход в долгосрочном периоде имеет тенденцию к росту и за каждый следующий период он возрастает на 227,9357. 

Regression Summary for Dependent Variable: OSN_FOND
R= ,90999123 R?= ,82808403 Adjusted R?= ,80898226
F(1,9)=43,351 p<,00010 Std.Error of estimate: 544,60
  Beta Std.Err. B Std.Err. t(9) p-level
Intercept     1755,580 352,1783 4,984917 0,000754
T 0,909991 0,138209 341,888 51,9259 6,584160 0,000101
OSN_FOND=1755,580+341,888*T 

Фактор Основной фонд в долгосрочном периоде имеет  тенденцию к росту и за каждый следующий период он возрастает на 341,888.
 

Удаление  трендовой составляющей и измерение степени  связи между факторами

    Для выявления факторов, которые в  определенной степени влияют на результирующий фактор, нужно измерить корреляцию между рядами. Но поскольку уровни большинства имеющихся у нас  временных рядов автокоррелированы, следует сначала удалить из них  трендовую составляющую, затем проверить  на автокорреляцию остатки рядов, и  если ее нет, можно измерить степень  связи между рядами.
    
    
    
    
    Как показывают коррелограммы, после удаления тренда из рядов в их остаточных компонентах автокорреляция отсутствует.
    Проведем  корреляционный анализ по преобразованным  рядам, построим графики перекрёстной корреляции.
    
    
    
    После удаления автокорреляции связь между  VVP и NASELENIE, DOHOD_N*,  OSN_FOND осталась довольно сильной.
    Существует  сильная связь между факторами  NASELENIE и  DOHOD_N* поэтому из модели исключим один из них. Я включил в модель фактор NASELENIE, так как степень влияния этого фактора на результирующий показатель (R= 0,7035) больше, чем влияние DOHOD_N* на ВВП (R= 0,5403).

Построение  регрессионной модели

    Построим  множественное регрессионное уравнение, описывающее исследуемый показатель VVP. В уравнение включим те факторы , которые максимально влияют на VVP, то есть те, у которых коэффициент перекрестной корреляции наибольший: NASELENIE, OSN_FOND.
Regression Summary for Dependent Variable: VVP
R= ,96715958 R?= ,93539765 Adjusted R?= ,91924707
    F(2,8)=57,917 p<,00002 Std.Error of estimate: 401,83
  Beta Std.Err. B Std.Err. t(8) p-level
Intercept     173549,8 24967,49 6,95103 0,000118
NASELENIE -1,16471 0,167324 -1153,0 165,64 -6,96081 0,000117
OSN_FOND 0,24483 0,167324 0,39464 0,19 1,46324 0,041552
    VVP=173549,8-1153*Naselenie+0,39464*OSN_FOND
    Фактор  Население имеет отрицательную связь с ВВП, то есть при уменьшении населения на 1, ВВП увеличится на 1153. А фактор Основные фонды имеет положительную связь с ВВП и при увеличении основных фондов на 1, Ввп увеличится на 0,39464
    Исследуем на адекватность построенное  уравнение регрессии:
    Для исследования полученной модели на адекватность воспользуемся
    Коэффициентом детерминации:
    Общий и скорректированный коэффициент  детерминации равны соответственно: R2=0,93539765 Adjusted R2=0,91924707. Оба этих коэффициента близки к 1. Следовательно, можно сделать вывод о достаточно сильном влиянии факторных признаков на результирующий показатель У.
    Критериями Фишера и Стьюдента:
    Проверим  на значимость генеральное уравнение  регрессии 
    a =0,05; n1 =2 n2=8            F0,05;2;8 =4,42< Fрасчет. =57,917
    Это означает, что с вероятностью не менее 95% можно утверждать, что уравнение  значимо.
    На  основе расчетных данных в таблице  можно говорить о значимости  коэффициентов регрессии на уровне <0,05%
    Анализом остатков.
    Для анализа остатков используем условия  Гаусса-Маркова.
    
    Из  данных графиков можно сделать вывод  о том, что математическое ожидание остатков=0 и остатки независимы от объясняющих переменных, так как  коэффициент корреляции между ними=0. Следовательно,  первое и третье условия Гаусса-Маркова выполняются.
    Второе  условие:
    По  графику можно сделать вывод  о гомоскедастичности, то есть о  том, что дисперсии остатков постоянны. Следовательно, и второе условие  Гаусса-Маркова выполняется. 
 
 

    Четвертое условие:
  Durbin- Serial
Estimate 1,772779 -0,106214
 
    Используем  тест Дарбина-Уотсона. Табличное значение коэффициента d при n = 8, m = 1 составляет dн =1,10 и dв= 1,37. Расчетное значение d= 1,772779 попадает в промежуток между dв и 4- dв. Соответственно мы  можем утверждать что автокорреляция отсутствует.
    Таким образом, мы пришли к выводу, что  модель адекватна, так как выполняются все условия Гаусса – Маркова, а так же уравнение значимо по критериям Фишера и Стьюдента.

Прогнозирование

По трендовой  модели:
VVP=552,3091+402,2364T
  B-Weight Value B-Weight
T 402,2364 12,00000 4826,836
Intercept     552,309
Predicted     5379,145
-95,0%CL     4656,152
+95,0%CL     6102,138
      Прогнозное значение результирующего показателя – ВВП в 2009 году в среднем должна была составить 5379,145. с вероятностью 95%.
Доверительный интервал для прогнозных значений
[4656,152; 6102,138] 

Выводы. 

Используя трендовую  модель по полученным прогнозам ВВП в 2009 году в среднем должна была составить 53790,145 млрд.р.
Предполагалось  получить большую зависимость ВВП с наличием сбережений на депозитных счетах. Довольно низкую связь, можно объяснить не развитостью банковской системы в нашей стране. Люди не доверяют банкам и не вкладывают свои свободные денежные средства, т.е. деньги, которые могли бы пойти на инвестиционные проекты, что не ведет к экономическому росту и, соответственно, росту ВВП.
Остальные показатели, как и ожидалось, оказывают довольно малое или совсем на значительное влияние на ВВП во времени.
    Отрицательное направление связи наблюдается  при взаимодействии ВВП и численности населения с запаздыванием на два временных шага и довольно сильная положительная связь без запаздывания. Это можно объяснить тем, что с увеличением ВВП поднимается жизненный уровень населения, что ведет к увеличению рождаемости и притоку иностранной рабочей силы. Отрицательное направление связи парадоксально.
    Зависимость показателя численность научных сотрудников ВВП незначительна, что и ожидалось получить ввиду косвенности влияния этого фактора на зависимую переменную.
    Полученные  результаты искажаются вследствие малой  выборки, а так же ограниченности пакета программ. 

Заключение.
    Не  все результаты  получились ожидаемыми. Проведенные исследования, относительно наличия связей и влияния различных показателей на валовой внутренний продукт, за период с 1998 по 2008 года, выявили наиболее сильную связь ВВП с численностью населения, а наименьшую – с количеством зарегистрированных браков. 
    В работе наблюдается определенная нестыковка данных, это можно объяснить тем, что определенные искажения вносят малая выборка и рамки данной программы («STATISTIСA»).    
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список литературы.
    Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М: Мир, 1976;
    Вопросы статистики ..2001.
    Вопросы статистики.1998.
    Лаппо В.Ф. Теория вероятностей, математическая статистика и эконометрика: Учеб. пособие  /кн. 2. Краснояр. гос. ун-т. Красноярск, 1999. 330 с.
    Россия в цифрах 2000: Крат. стат. сб./Госкомстат России.- М. ,2000 – 396 с.
    Россия в цифрах 2008: Крат. стат. сб./Госкомстат России.- М. ,2003 – 398 с.
    и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.