Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и 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:


контрольная работа Контрольная работа по «Эконометрика»

Информация:

Тип работы: контрольная работа. Добавлен: 05.10.2012. Сдан: 2012. Страниц: 14. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Министерство  образования и  науки российской федерации
Государственное образовательное учреждение высшего  профессионального образования
  Российский государственный  торгово-экономический  университет
челябинский институт (филиал)
Кафедра Экономики и управления на предприятии
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине «Эконометрика»
Вариант 8 

Выполнил:
Студент 3 курса  на базе средне-специального образования
Специальность: Бухгалтерский учет, анализ и аудит 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Челябинск
2011-2012
     СОДЕРЖАНИЕ 

    Задание № 1 …………………………………………………………………. 3
    Задание № 2 …………………………………………………………………. 7
    Список  литературы……………………………………………………….14 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    ЗАДАНИЕ №1
    В таблице 1 приведены статистические данные по России за 2005–2010гг.
Таблица 1 – «Статистические  данные за 2005-2010 г.г. 
                                                                          (тыс. чел.)

    Произвести  расчет:
    - коэффициентов a0 и a1 линейного тренда и рассчитать прогноз на год вперед;
    - коэффициентов параболического тренда a0, a1, a3 , рассчитать прогноз на 2011 год.
    На основе произведенных расчетов сделать выводы.
 
Таблица 2 – «Расчет коэффициента линейного тренда»
 

Уравнение кривой линейного тренда (прямая) (полином 1 степени):
y = + * t,
где  y – линейный тренд;
      t  - промежуток времени (1 год);
       - средний ряд;
       - изменение, прирост;
а0 = ?y / n
а0 = 871449 / 6 = 145241,50
а1 = ?yt / ?t2
а1 = - 24173 / 70 = - 345,33
Прогноз на следующий год:
y = 145241,50 – 345,33 * 7 = 145241,50 – 2417,31 =  142824,19
Т.о., величина среднего уровня ряда при t = 0 составляет 145241,50, средне-годовое уменьшение численности населения составляет 345,33.
Прогноз: численность населения в 2011 году составит 142824,19 тыс. чел.
Таблица 3 – «Расчет коэффициента параболического тренда»
 

Уравнение  кривой параболического тренда (парабола) (полином 2 степени):
y = а0 + а1 t + а2 t2,
где  y – параболический тренд;
      t  - промежуток времени (1 год);
       - средний ряд;
       - изменение, прирост;
       a2 – изменение, ускорение роста.
а0 = ?y / n - ?t2 /n * {(n?yt2) - ?t2 ?y /[n?t4 – (?t2)2] }
а0 = 871449/6 – 70/6 * {(6 * 10163961 – 70 * 871449) / [6 * 1414 – 70 2]} =
    = 145241,5 – 11,666667 * (60983766 – 61001430) / (8484 – 4900) =
    = 145241,5 – 11,666667 * 17664 / 3584 = 145241,5 – 11,666667 * 4,9285714 =
    = 145241,5 – 57,5 = 145184
а1 = ?yt / ?t2
а1 = -24173 / 70 = - 345,33
а2 = (n?yt2) - ?yt2 / [n?t4 – (?t2)2]
а2 = (6 * 10163961 – 70 * 871449) / (6 * 1414 – 70 2) =
    = (60983766 – 61001430) / (8494 – 4900) = - 17664 / 3584 = - 4,929
2 < 0, значит ветви параболы идут вниз)
y = 145184 - 345,33 * 7 - 4,929 * 72 = 145184 – 2417,31 – 241,52 = 142525,17
Провожу визуальный анализ зависимости уровней ряда от времени, для этого построим графики трендов (рис 1):
 
Рисунок 1 - Визуальный анализ графика зависимости уровней ряда от времени
       «Вывод: Визуально линейный тренд наиболее точно аппроксимирует исходные данные.
ЗАДАНИЕ №2
     Предполагается, что объем реализованного товара линейно зависит от цены товара. В таблице 4 приведены статистические данные за 11 месяцев.  

Таблица 4 - «Зависимость объема реализованного товара от цены»
                         (тыс. руб.)

      Оценить по МНК коэффициенты уравнения регрессии.
      Провести оценку качества подбора линейной функции
      Рассчитать прогноз на XII месяц.
      Провести проверку:
        значимости отдельных коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента;
        проверку значимости уравнения регрессии в целом F-критерием Фишера
    Рассчитать прогнозное значение результативного фактора при значении признака-фактора, составляющем 105% от среднего уровня
    По полученным результатам расчетов сделать выводы. 

      Решение:
     Предположу, что связь между количеством реализованного товара и ценой линейная. Для подтверждения моего предположения построю первичное поле корреляции (рисунок 1).
     
                            Рисунок 2 – Первичное поле корреляции
По графику  видно, что точки выстраиваются  в некоторую линию.
Для удобства дальнейших вычислений составлю таблицу 5.
Таблица 5 - «Расчетные показатели»
      
__      х = ?х / n
      __   
       х = 508 / 11 = 46,182
     __2   
       х = (46,182)2 = 2132,777
    __      х2 = ?х2 / n
     __   
       х2 = 26374 / 11 = 2397,636
               __   __2    Oх2  =  х2 – х 
 
     Oх2  = 2397,636 – 2132,777= 264,859
         __      у = ?у / n
     __   
       у = 369 / 11 = 33,545
     __2   
       у = (33,545)2 = 1125,267
         __    у2 = ?у2 / n
     __   
       у2 = 12553 / 11 = 1141,182
                __  __2    Oу2  =  у2 – у 
 
     Oу2  =  1141,182 – 1125,267= 15,915
     
Oх = v Oх2
 
     Oх = v264,859 = 16,274
     
Oу = v Oу2
 
     Oу = v15,915 = 3,989
     Рассчитаю параметры линейного уравнения парной регрессии . Для этого воспользуюсь формулами:
     а1 = cov (ху) / Oу
             __    __ __  а = (ух – у * х) / Oх2
    а= (1569,391 - 33,545*46,182) / 264,859 = (1569,391 –
     - 1549,175) / 264,859 = 20,216 / 264,859 = 0,076
           __         __  а = у – а1 * х
     а = 33,545 – 0,076 * 46,182 = 33,545 – 3,510 = 30,035
     Получилось уравнение:
     y = а0 + а1
     y = 30,035 + 0,076х
  Т.е. с цены на 1000 руб. количество реализованного товара увеличивается на 76 руб.
     y1 = 30,035 + 0,076 * 20 = 31,555
     y2 = 30,035 + 0,076 * 35 = 32,695
     y3 = 30,035 + 0,076 * 30 = 32,315
     y4 = 30,035 + 0,076 * 45 = 33,455
     y5 = 30,035 + 0,076 * 60 = 34,595
     y6 = 30,035 + 0,076 * 70 = 35,355
     y7 = 30,035 + 0,076 * 75 = 35,735
     y8 = 30,035 + 0,076 * 43 = 33,303
     y9 = 30,035 + 0,076 * 35 = 32,695
     y10 = 30,035 + 0,076 * 40 = 33,075
     y11 = 30,035 + 0,076 * 55 = 34,215
     На  основании уравнения корреляции построю поле корреляции (рисунок 3).
 Рисунок 3 – Поле корреляции.
 

     Произведу оценку значимости уравнения регрессии в целом и отдельных его параметров. Проверю значимость уравнения регрессии, т.е. установлю соответствует ли математическая модель экспериментальным данным (адекватность модели) и достаточно ли включённых в уравнение регрессии объясняющих переменных (одной или нескольких) для описания зависимой переменной. Для оценки качества модели из относительных отклонений по каждому наблюдению определю среднюю ошибку аппроксимации.
     Найду величину средней ошибки аппроксимации Еотн:
     Еотн = |(y – y)/ y| * 100%
     Еотн 1 = |(y1y1)/ y1| * 100% = |-2,355/29,2| * 100% = 8,065
     Еотн 2 = |(y2y2)/ y2| * 100% = |-3,495/29,2| * 100% = 11,969
     Еотн 3 = |(y3y3)/ y3| * 100% = |-2,615/29,7| * 100% = 8,805
     Еотн 4 = |(y4y4)/ y4| * 100% = |-3,355/30,1| * 100% = 11,146
     Еотн 5 = |(y5y5)/ y5| * 100% = |-2,395/32,2| * 100% = 7,438
     Еотн 6 = |(y6y6)/ y6| * 100% = |-2,355/33| * 100% = 7,136
     Еотн 7 = |(y7y7)/ y7| * 100% = |-1,635/34,1| * 100% = 4,795
     Еотн 8 = |(y8y8)/ y8| * 100% = |1,297/34,6| * 100% = 3,749
     Еотн 9 = |(y9y9)/ y9| * 100% = |3,005/35,7| * 100% = 8,417
     Еотн 10 = |(y10y10)/ y10| * 100% = |6,395/39,4| * 100% = 16,053
     Еотн 11 = |(y11y11)/ y11| * 100% = |7,585/41,8| * 100% = 18,146
     Еотн = Еотн 1 + Еотн 2 + Еотн 3 + Еотн 4 + Еотн 5 + Еотн 6 + Еотн 7 + Еотн 8 + Еотн 9 +
     + Еотн 10
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.