Вход

Статистический анализ валового внутреннего продукта в РФ

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 174241
Дата создания 2013
Страниц 28
Источников 10
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 29 марта в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
1 400руб.
КУПИТЬ

Содержание

Задание
1) Описать основные параметры статистического анализа выборки исходных данных о макроэкономических показателях
2) Рассчитать значения перечисленных выше параметров по соответствующей выборке исходных данных
3) Проанализировать полученные численные значения статистических параметров (оценить порядок величин, выделить максимальные и минимальные значения)
4) Описать существующие количественные параметры связей между переменными при их статистическом анализе
5) Рассчитать линейные коэффициенты корреляции между отдельными макроэкономическими показателями и величиной валового внутреннего продукта (ВВП)
6) Оценить наличие, направление и тесноту связей между отдельными макроэкономическими показателями и величиной ВВП по величине и знаку линейных коэффициентов корреляции
7) Выбрать два наиболее информативных макроэкономических показателя ( по величине модуля коэффициента корреляции с величиной ВВП) и рассчитать множественный коэффициент корреляции между парой отобранных показателей и величиной ВВП
8) Оценить статистическую связь величины ВВП с парой отобранных макроэкономических показателей
Литература

Фрагмент работы для ознакомления

То есть МНК заключается в том, чтобы определить а и а, так, чтобы сумма квадратов разностей фактических у и у. вычисленных по этим значениям a0 и а1 была минимальной:Рассматривая эту сумму как функцию a0 и a1дифференцируем ее по этим параметрам и приравниваем производные к нулю, получаем следующие равенства:n - число единиц совокупности (заданны параметров значений x и у). Это система «нормальных» уравнений МНК для линейной функции (yx)Расчет параметров уравнения линейной регрессии:, a = y – bxНахождение уравнения регрессии по сгруппированным данным. Если совокупность сгруппирована по признаку x, для каждой группы найдены средние значения другого признака у, то эти средние дают представление о том, как меняется в среднем у в зависимости от х. Поэтому группировка служит средством анализа связи в статистике. Но ряд групповых средних уx имеет тот недостаток, что он подвержен случайным колебаниям. Они создают колебания уx отражающие не закономерность данной зависимости, а затушевывающий ее «шум».Групповые средние хуже отражают закономерность связи, чем уравнение регрессии, но могут быть использованы в качестве основы для нахождения этого уравнения. Умножая численность каждой группы nч на групповую среднюю уч мы получим сумму у в пределах группы Суммируя эти суммы, найдем общую сумму у. Несколько сложнее с суммой ху. Если при сумме хуинтервалы группировки малы, то можно считать значение x для всех единиц в рамках группы одинаковым Умножив на него суммуу, получим сумму произведений x на у в рамках группы и, суммируя эти суммы, общую суммуxу. Численность nx, здесь играет такую же роль, как взвешивание в вычислении средних.5.Множественная (многофакторная) регрессия. Оценка существенности связиМножественная регрессия - регрессия между переменными у и x1,x2,…,xm. Т. е. модель вида: у = f (x1,x2,…,xm)+Eгде у - зависимая переменная (результативный признак);x1,x2,…,xm- независимые, объясняющие переменные (признак-фактор); Е- возмущение, или стохастическая переменная, включающая влияние неучтенных факторов в модели.Множественная регрессия применяется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах. Цель множественной регрессии - построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также их совокупное воздействие на моделируемый показатель.Основные типы функций, используемые при количественной оценке связей: линейная функция: у = а0 + a1х1 + а2х2,+ ... + amxm. Параметры a1, а2, am, называются коэффициентами «чистой» регрессии и характеризуют среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне; нелинейные функции: у=ах1b1 х2b2....xmbm- - степенная функция; b1, b2..... bm - коэффициенты эластичности; показывают, насколько % изменится в среднем результат при изменении соответствующего фактора на 1 % и при неизменности действия других факторов.- гипербола;- экспонента.Отбор факторов при построении множественной регрессии. Включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов связано с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями. Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям.1. Они должны быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не имеющий количественного измерения, то ему нужно придать количественную определенность.2. Факторы не должны быть интеркоррелированы и тем более находиться в точной функциональной связи. Включение в модель факторов с высокой интеркорреляцией может привести к нежелательным последствиям - система нормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов регрессии.3. Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.Методы построения уравнения множественной регрессии. Подходы к отбору факторов на основе показателей корреляции могут быть разные. Они приводят построение уравнения множественной регрессии к разным методам:1) метод исключения (отсев факторов из полного его набора);2) метод включения (дополнительное введение фактора);3) шаговый регрессионный анализ (исключение ранее введенного фактора).Каждый из этих методов по-своему решает проблему отбора факторов, давая в целом близкие результаты.5) Рассчитать линейные коэффициенты корреляции между отдельными макроэкономическими показателями и величиной валового внутреннего продукта (ВВП) YX1X2X3X4X5X6X7X8X9Y1,000X1-0,2491,000X20,0250,8111,000X30,2190,3930,6561,000X4-0,564-0,316-0,488-0,8021,000X5-0,7470,055-0,393-0,6950,7211,000X60,983-0,2280,1230,273-0,572-0,8111,000X70,965-0,2540,0800,126-0,429-0,7350,9781,000X80,975-0,2650,0490,174-0,484-0,7210,9720,9611,000X90,959-0,1560,1900,242-0,541-0,7730,9820,9820,9391,0006) Оценить наличие, направление и тесноту связей между отдельными макроэкономическими показателями и величиной ВВП по величине и знаку линейных коэффициентов корреляцииМаксимальнаяположительнаясвязьсо следующими показателями:Х6 - доходы федерального бюджетаХ8 - золотовалютные резервы.Минимальная положительная связь со следующими показателями:X2 - объем инвестиций в основной капиталОтрицательная связь:Х1 - объем промышленного производстваХ4 - инфляцияХ5 - уровень безработицы7) Выбрать два наиболее информативных макроэкономических показателя ( по величине модуля коэффициента корреляции с величиной ВВП) и рассчитать множественный коэффициент корреляции между парой отобранных показателей и величиной ВВПВыбираемдвапоказателя:Х6 - доходы федерального бюджетаХ8 - золотовалютные резервы.Система трех линейных уравнений с тремя неизвестными b0, b1, b2:∑yi = nb0 + b1∑x1i + b2∑x2i∑x1iyi = b0∑x1i + b1∑x1i2 + b2∑x1ix2i∑x2iyi = b0∑x2i + b1∑x1ix2i + b2∑x2i2YX1X2X12X22X1YX2YX1X2Y2263032612.2106276148.84857380320863977.26916900482361612.5379456156.25297096860287.577002326132973061132281281424784827039220456831696533776368944159436.625408361339.5614256736327350.458340.47999513610819220547.848620252284.8423855895517148.210539911705076113208258676.966873965913.61341558881015695.2198863.4174451264170273429124.51175804115500.25583855832119861.5426910.5289918729216105127182.22628612933196.841107944703937342934139.4466992100269176279303.73942584192233.691690118438174692.91906932.3724524889332497779478.860512841229249.4425864397115919621.23724585.21105496001412779274427.186007076182414.4138280289817629406.73960925.41703790729387867337439538315691927212845728821702705432209431504353796449398304479.468956416229824.3637317345621543756.63980937.62019513721271535559882648.7362635326985767.09172175236288508870.218561349.4826964299120887.314306.77203.7527895025.0875828.24132442489.386808374.631427796.11636126383.92Для наших данных система уравнений имеет вид:271535 = 13 b0 + 55988b1 + 2648.7b21721752362 = 55988b0 + 362635326b1 + 18561349.4b288508870.2 = 2648.7b0 + 18561349.4b1 + 985767.09b2Решая систему методом Крамера, находим:b0 = 2643.86b1 = 2.97b2 = 26.75Уравнение регрессии:Y = 2643.86 + 2.97 X1 + 26.75 X2Теснота связи результативного признака с факторными определятся величиной коэффициента линейной множественной корреляции и детерминации, который могут быть исчислены на основе матрицы парных коэффициентов корреляции:8) Оценить статистическую связь величины ВВП с парой отобранных макроэкономических показателейВ силутого, что коэффициент R2 близок к 1, статистическая связь очень сильная. Литература1. Курс социально-экономической статистики. Учебник./Под ред. М.Г.Назарова, 2002 г., гл.34, с. -296.2. Курс экономической теории / под. ред. М.Н. Чепурина– Киров: «АССА»,2006 с.5463. Липе П. Экономическая статистика / пер. с нем.-Германия ФСУ, 1995,с.6754. Социально-экономическая статистика / под ред.С.А.Орехова - М: ЭКСМО, 2007,с.3545. Статистика финансов. Учебник./ Под. ред. В.Н.Салина,2002 г, гл.17, с. 727.6. Статистика: Учебник / под ред. А.Е.Сурикова - М:РАГС, 2005,с.6787. Статистика: Учебник / под ред. В. М. Симчеры –Москва, «Финансы и статистика»,2008 г. с.3667. Статистика: учебно-практическое пособие /М.Г.Назаров – М: «КНОРУС», 2006,с.2138. Экономическая статистика. Учебник./ Под. ред. Ю.Н.Иванова,1999 г., гл.9, с. 219.9. Вопросы статистики. Журнал./ №1, 2003 г., с. 75.10. Методологические положения по статистике.-М: Госкомстат РФ,Логос,1996

Список литературы [ всего 10]

1. Курс социально-экономической статистики. Учебник./Под ред. М.Г.Назарова, 2002 г., гл.34, с. -296.
2. Курс экономической теории / под. ред. М.Н. Чепурина– Киров: «АССА»,2006 с.546
3. Липе П. Экономическая статистика / пер. с нем. - Германия ФСУ, 1995,с.675
4. Социально-экономическая статистика / под ред. С.А.Орехова - М: ЭКСМО, 2007,с.354
5. Статистика финансов. Учебник./ Под. ред. В.Н.Салина,2002 г, гл.17, с. 727.
6. Статистика: Учебник / под ред. А.Е.Сурикова - М:РАГС, 2005,с.678
7. Статистика: Учебник / под ред. В. М. Симчеры –Москва, «Финансы и статистика»,2008 г. с.366
7. Статистика: учебно-практическое пособие /М.Г.Назаров – М: «КНОРУС», 2006,с.213
8. Экономическая статистика. Учебник./ Под. ред. Ю.Н.Иванова,1999 г., гл.9, с. 219.
9. Вопросы статистики. Журнал./ №1, 2003 г., с. 75.
10. Методологические положения по статистике. -М: Госкомстат РФ,Логос,1996
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00546
© Рефератбанк, 2002 - 2024