Вход

Регрессия с ранговой зависимой переменной

Курсовая работа по экономико-математическому моделированию
Дата создания: осень 2006
Автор: Сараев Алексей
Язык курсовой: Русский
Архив, rar, 174 кб
Курсовую можно скачать бесплатно
Скачать
Данная работа не подходит - план Б:
Создаете заказ
Выбираете исполнителя
Готовый результат
Исполнители предлагают свои условия
Автор работает
Заказать
Не подходит данная работа?
Вы можете заказать написание любой учебной работы на любую тему.
Заказать новую работу
Содержание: 
 
Введение
 
Глава I. Регрессия с ранговой зависимой переменной
1. Введение в регрессионный анализ
2. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР)
3. Метод наименьших квадратов
4. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
5. Введение «манекенов» (фиктивных переменных) в линейную модель регрессии               
 
Глава II. Практическая часть: решение задачи с ранговой независимой переменной
 
Заключение
 
Список литературы
                                                  
Введение.
 
«Эконометрика» вместе с микро- и макроэкономикой является дисциплиной, образующей фундамент современного университетского экономического образования. Это связано, прежде всего, с признанием того, что овладение методами эмпирических исследований является не просто желательной, но весьма существенной частью базовой подготовки экономиста.

В своей курсовой работе я ознакомлюсь с регрессионным анализом, рассмотрю классическую линейную модель множественной регрессии, метод наименьших  квадратов
обобщенную линейная модель множественной регрессии и обобщенный метод наименьших квадратов, попытаюсь решить практическую задачу, рассмотренную далее с помощью введения фиктивных переменных в линейную модель регрессии.

Особенностью многих реальных социально-экономических процессов является то, что с течением времени могут меняться не только их характеристики, учитываемые в модели в виде коэффициентов и параметров распределений, но и структура самих уравнений, описывающих процесс. Для создания адекватных моделей таких процессов необходимо использовать более сложные модели, учитывающие регулярные (не случайные) или случайные изменения коэффициентов. В настоящее время существует множество методов построения и оценивания моделей с переменными параметрами (переменной структурой). Данные модели находят широкое применение на практике, в частности при моделировании и анализе финансовых рынков.
Целью данной курсовой работы является: ознакомление с основами регрессионного анализа, овладение методологией построения эконометрических моделей и научиться, при помощи программных пакетов Microsoft Exеl, решать практические задачи. В ходе написания данной работы постараться решить следующие задачи при построении регрессионных моделей: определение вида функциональной связи между зависимой и независимыми (объясняющими) переменными с точностью до параметров; проверка адекватности моделей, т.е. ее соответствие наблюдаемым данным и т.д.                              

Данный теоретический материал курса должен закрепляться компьютерным практикумом с использованием как специализированных эконометрических и статистических пакетов, а так же универсальных пакетов типа Microsoft Exеl. А так же  во время практикума студенты овладевают навыками решения практических задач по схеме: анализ проблемной ситуации и формулировка проблемы — выбор эффективного метода решения — построение эконометрической модели — анализ и интерпретация результатов моделирования — формулировка выводов и практических рекомендаций, то решим в практической части курсовой работы, задачу с фиктивными переменными, при помощи Exеl.
 
© Рефератбанк, 2002 - 2017