Любая помощь студенту и школьнику!


Жми! Коллекция готовых работ

Главная | Мой профиль | Выход | RSS

Поиск

Мини-чат

Статистика


Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0

Форма входа

Логин:
Пароль:

Множественная линейная модель регрессии

Множественная линейная модель регрессии (500 руб.)

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ. 3

1 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. 5

1.1 Проверка общей линейной гипотезы о коэффициентах множественной линейной регрессии. 5

1.1.1 Множественная линейная  регрессия. 5

1.1.2 Проверка гипотезы о значимости коэффициентов регрессии и модели множественной регрессии в целом. 6

1.2  Регрессия с ограничениями на параметры.. 9

1.2.1 Оценка параметров регрессии. 9

1.2.2 Метод наименьших квадратов. 10

1.2.3 Линейные ограничения. 4

1.2.4 Оценивание с учетом линейных ограничений. 5

2 ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. 7

2.1  Характеристика переменных. 7

2.1.1 Исходные данные. 7

2.1.2 Парные коэффициенты корреляции. 9

2.2  Построение двухфакторного уравнения регрессии. 21

2.2.1 Уравнение множественной регрессии в линейной форме. 21

2.2.2 Линейный коэффициент множественной корреляции. 23

2.2.3 Множественный коэффициент детерминации. 23

2.2.4 Коэффициенты эластичности. 23

2.2.5 F-критерий Фишера. 24

2.2.6 t-критерий Стьюдента. 26

2.3  Однофакторные уравнения линейной регрессии. 27

2.3.1 Однофакторное уравнение линейной регрессии с фактором ... 27

2.3.2 Однофакторное уравнение линейной регрессии с фактором ... 28

2.4  Прогнозные значения. 30

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 31

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 32

ВВЕДЕНИЕ

Постоянно усложняющиеся экономические  процессы потребовали создания и совершенствования особых методов изучения и анализа. Широкое распространение получило использование моделирования и количественного анализа.  Так выделилось и сформировалось одно из направлений экономических исследований — эконометрика.

Эконометрика возникла на основе междисциплинарного подхода к изучению экономики. Поэтому эконометрику можно представить как комбинацию трёх наук – экономической теории, математической и экономической статистики и математики..

Анализ экономических  процессов и явлений в эконометрике осуществляется с помощью математических моделей, построенных на эмпирических данных.

В зависимости от количества факторов, включенных в модель регрессии, принято различать  парную и множественную регрессию.

В тех случаях, когда на экономический показатель оказывает влияние только один фактор, рассматривается парная регрессия, т.е. регрессия между двумя переменными.

На практике на любой экономический показатель чаще всего оказывает влияние не один, а несколько факторов. В этом случае рассматривается многомерная регрессионная модель (множественная регрессия), т.е оценивается  влияние нескольких факторов на исследуемую величину.

Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах и в ряде других вопросов экономики. В настоящее время множественная регрессия – один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основной целью множественной регрессии является построение модели с большим числом факторов, а также определение влияния каждого фактора в отдельности и совокупного их воздействия на моделируемый показатель.

Именно множественная линейная модель регрессии и будет рассмотрена в теоретической части данной работы. Так же будет изучена проверка общей линейной гипотезы о коэффициентах множественной линейной регрессии и будет рассмотрена регрессия с ограничениями на параметры.

Целью теоретической части курсового проекта является закрепление и углубление знаний по теме «Множественная линейная регрессия».

Задачи теоретической части курсового проекта:

-              рассмотреть множественную линейную модель регрессии;

-              изучить проверку гипотезы о коэффициентах множественной линейной регрессии;

-              рассмотреть регрессию с ограничениями на параметры.

Целью практической части курсового проекта является развитие практических навыков самостоятельного решения задач по эконометрике.

Задачи практической части курсового проекта:

-              построить двухфакторное уравнение регрессии;

-              построить однофакторные уравнения регрессии;

-              определить прогнозные значения результативного признака.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В теоретической части данного курсового проекта рассмотрена модель множественной регрессии и сформулировано теоретическое линейное уравнение регрессии. Также изучена  проверка  гипотезы о статистической значимости коэффициентов регрессии, т.е проанализированы  два способа проверки статистической значимости коэффициентов регрессии: с помощью  t-статистики и с помощью  интервальной  оценки  коэффициентов.

Далее  рассмотрена оценка параметров регрессии, после чего делается вывод о том, что наиболее распространенным методом оценки параметров регрессии является метод наименьших квадратов. Также  рассмотрены предпосылки относительно случайных отклонений, выполнение  которых обеспечивает получение по МНК  наилучших результатов и изучены линейные ограничения на параметры регрессии и их влияние на МНК-оценку.

В практической части курсового проекта проанализированы исходные данные и проведены дополнительные расчеты. Далее построены:  двухфакторное уравнение регрессии, два однофакторных уравнения линейной регрессии. Затем определены прогнозные значения результативного признака.

Исходя из проведенного исследования, можно сделать вывод о том, что в курсовом проекте:

-              рассмотрена  множественная линейная модель регрессии;

-              изучена проверка гипотезы о коэффициентах множественной линейной регрессии;

-              рассмотрена регрессия с ограничениями на параметры;

-              построено двухфакторное уравнение регрессии;

-              построены однофакторные уравнения регрессии;

-              определены прогнозные значения результативного признака.

Таким образом, можно сказать, что все задачи достигнуты, поставленные цели достигнуты.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

1.           Карп Д.Б. Учебно-методическое пособие по курсу «Эконометрика» —Владивосток, издательство ДВГАЭУ, 2009;

2.           Шанченко Н.И. Учебное пособие по эконометрике  — Ульяновск : УлГТУ, 2008;

3.           Костромин А.В. Учебно-методическое пособие по курсу  «Эконометрика» —Казань,2010;

4.           Вячеслав Валентинов.  Эконометрика —  М.: Дашков и К°, 2010;

5.           Яновский, Леонид Петрович. Введение в эконометрику ; ред. Л. П. Яновский. 2-е изд., доп. —  М.: КНОРУС, 2009.

6.           Грачева М.В., Фадеева Л.Н. Моделирование экономических процессов – М.: Юнити-Дана,2009;

 Айвазян С.А.,  Иванова С.А. Учебное пособие для ВУЗов – М.: Маркет ДС, 2007.  


Нужен полный текст этой работы? Напиши заявку cendomzn@yandex.ru

Календарь

«  Сентябрь 2020  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
282930

Рекомендуем:

  • Центральный Дом Знаний
  • Биржа нового фриланса