Geum.ru

Введение. Error: Reference source not found

Вид материалаДокументы

Содержание


4. Результаты, полученные в ходе выполнения работы.
Список использованной литературы
Подобный материал:
Введение. Error: Reference source not found

1. Производственная функция. Error: Reference source not found

1.1. Понятие производственной функции. Error: Reference source not found

1.2. Характеристики производства: производительность и замещение ресурсов. Error: Reference source not found

1.3. Технический прогресс и производственная функция. Error: Reference source not found

2. Размещение металлургического комплекса России. Error: Reference source not found

2.1. Роль металлургического комплекса в хозяйстве РФ. Error: Reference source not found

2.2 Размещение материально-сырьевой базы. Error: Reference source not found

2.3. Типы металлургических предприятий и факторы размещения отдельных видов производств. Error: Reference source not found

3. Теоретические основы исследования. Error: Reference source not found

3.1. Модель многофакторной линейной регрессии. Error: Reference source not found

3.2 Множественный коэффициент детерминации R2. Error: Reference source not found

3.3. Проверка модели на адекватность. Error: Reference source not found

3.4. Проблема мультиколлинеарности. Error: Reference source not found

3.4. Частные коэффициенты корреляции и детерминации. Error: Reference source not found

3.5. Автокорреляция остатков. Error: Reference source not found

3.6. Проверка на гетероскедастичность. Error: Reference source not found

4. Результаты, полученные в ходе выполнения работы. Error: Reference source not found

Заключение. Error: Reference source not found

Список использованной литературы: Error: Reference source not found

Приложение. Error: Reference source not found


Введение.



Построение производственных функции, то есть выявление фактических технологических взаимосвязей в производстве, является одной из важнейших эконометрических задач. Экономический анализ производства исследует отношение между затрата­ми и выпуском. Это отношение, и определяет максимальный объём выпуска при определенных комбина­циях факторов производства. Производственная функция исходит из трёх основ­ных упрощений:
  • поскольку производственная функция имеет дело с максимумом выпуска, соответствующего различным комбинациям факторов производства, поэтому использование производственной функции подразумевает, что про­цесс производства является технически эффективным, то есть - возможность ошибок и потерь полно­стью исключена;
  • временные рамки анализа должны быть достаточно короткими, так чтобы технический прогресс рассматривалась в качестве постоянной величины, не влияющей на факторы производства (труд и капитал);
  • предполагается, что ресурсы способны замещать друг друга. Это означает, что данный объём производства (выпуска) может быть получен на ос­нове различных комбинаций факторов производства.

Исследование производственной функции применяется в различных областях знаний и для широкого типа данных. Функции могут относиться к технологическим процессам в промышленности или сельском хозяйстве. При работе с производственной функцией возникают различные проблемы: выбор надлежащих объясняющих переменных, подготовка соответствующих данных, выбор математической функции, статистическая оценка, интерпретация результатов. Рассмотрение двух факторов производства, обосновано при анализе промышленного производства, как предприятия, отрасли, так и национального, мирового хозяйств. Особый интерес для исследования представляет тяжёлая промышленность, в частности – чёрная металлургия.

Черная металлургия является базовой отраслью тяжелой промышленности, которая включает добычу железной руды, выплавку чугуна и стали, производство проката различного профиля и сплавов железа с другими металлами.

Продукция черной металлургии является основой для развития машиностроения и металлообработки, строительства и других отраслей национального хозяйства. В местах размещения крупных предприятий металлургии сосредоточиваются предприятия ряда других отраслей промышленности - энергетической, химической, машиностроения, производства строительных материалов и других. Создание предприятий тяжелой индустрии вызывает в свою очередь интенсивное транспортное строительство, ведёт к возникновению крупных городов и промышленных центров.

На размещение центров черной металлургии влияют следующие факторы: наличие необходимой сырьевой и топливно-энергетической базы, водных ресурсов и рабочей силы. Большинство предприятий этой отрасли - комбинаты, что позволяет обеспечить непрерывность стадий металлургического производства, сократить длительность цикла производства металлов, уменьшить транспортные расходы, использовать отходы производства. Важнейшие задачи дальнейшего развития черной металлургии в нашей стране - это обновление производственных мощностей, освоение новых технологических процессов и оборудования для выплавки стали.

Для исследования были использованы данные о выпуске продукции (трудовых ресурсах и капитальных затратах) на отраслевом уровне в промышленности (чёрная металлургия) по Российской Федерации за 2001 год.


4. Результаты, полученные в ходе выполнения работы.



В результате исследований, проведённых в данной курсовой работе, была построена эконометрическая модель, описывающая зависимость между выпуском продукции, выпускаемой отраслью чёрной металлургии России, в зависимости от числа занятых в производстве трудовых ресурсов и капитальных затрат на продукцию:




  • Y – объём выплавленной стали по регионам Российской Федерации (в тысячах тонн);
  • Х1 – основные фонды по регионам Российской Федерации в промышленности (в миллионах рублей);
  • Х2 – численность населения занятого в экономике по регионам Российской Федерации (в тысячах человек)1.

В результате регрессионного анализа на основе MS Excel, были получены следующие итоги:





Множественный коэффициент детерминации близок к нулю, а поскольку, данная величина отражает, то, какая доля изменения дисперсии объясняемого фактора Y определяется совместным поведением независимых факторов Х1 и Х2, что даёт основание подвергнуть сомнению правильность выбранной линейной многофакторной модели. Стандартная ошибка представляется достаточно высокой.

Проверка гипотезы на адекватность модели показала, что модель не адекватна, то есть – статистически не значима.

При исследовании многофакторной модели важной проблемой является мультиколлинеарность, то есть такая ситуация, когда нестрогая линейная зависимость приводит к получению ненадёжных оценок регрессии. Оказалось, что в данной модели мультиколлинеарность отсутствует, что предоставило основание продолжить работу с моделью.

Свойства оценок коэффициентов регрессии зависят от свойств случайного члена в регрессионной модели - согласно условиям Гаусса-Маркова, дисперсия каждой ei постоянна и равна σ2 .Но эти предположения могут нарушаться, поэтому для выявления гетероскедастичности была проведена проверка гипотезы о наличии гетероскедастичности по критерию Спирмена и по методу Голдфелда-Квандта. Результатом проверки явилось отсутствие гетероскедастичности по методу Голфелда-Квандта и наличие оной по критерию Спирмена. Это позволяет говорить как о том, что найденные коэффициенты регрессии имеют наиболее низкую дисперсию среди всех несмещённых оценок, так и наоборот.

С предположениями Гаусса-Маркова также связано и такое явление, как автокорреляция, последствия которой (в некоторой степени) сходны с последствиями гетероскедастичности. Для проверки модели на автокорреляцию использовался тест Дарбина-Уотсона. В рассматриваемой модели автокорреляция отсутствует.

Заключение.



В ходе выполнения данной курсовой работы была построена и проанализирована линейная регрессионная модель производственной функции на основе данных, отражающих промышленное производство (чёрная металлургия), с использованием стандартного набора факторов (капитальные затраты и трудовые ресурсы) позволяющие оценить и получить некоторое представление о взаимном влиянии объясняемой (Y) и объясняющих переменных (Х1, Х2):





  • Y – выплавка стали по регионам Российской Федерации (в тысячах тонн);
  • Х1 – основные фонды по регионам Российской Федерации в промышленности (в миллионах рублей);
  • Х2 – численность населения занятого в экономике по регионам Российской Федерации (в тысячах человек).

Множественный регрессионный анализ позволил оценить построенную эконометрическую модель и рассмотреть эффективность применения определённой комбинации ресурсов. После проверки на адекватность построенной модели в целом и на значимость каждого из объясняющих факторов, был сделан вывод, что трудовые ресурсы, так же, как и затраты капитала (использовался показатель основных фондов в промышленности) несомненно влияют на отраслевой выпуск продукции (чёрная металлургия), ведь от условий производства зависит то, каким образом отрасль будет позиционировать себя и то насколько успешно будет её деятельность. Стоит отметить, что без эконометрических методов в экономике невозможно построить надёжного прогноза, а, следовательно, подвергается угрозе экономическая эффективность и возможность дальнейшего развития, как отдельного предприятия, так и системы национального хозяйства.


Список использованной литературы:




  1. Березинец И.В. Эконометрика: учебное пособие. – СПб.: МБИ, 2003.
  2. Бессонов В.А. Проблемы построения производственных функций в переходной российской экономике. – Информация бесплатного доступа на официальном сайте ИЭПП.
  3. Доугерти К. Введение в эконометрику: пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1997. – XIV.
  4. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. – М.: ГУ ВШЭ, 2001.
  5. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов/под ред. проф. Н.Ш. Кремера. – М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
  6. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: учеб. – 5-е изд., испр. – М.: Дело, 2001.
  7. Методические указания к решению задач по курсу “Эконометрика” с помощью Microsoft Excel. Методическое пособие. – М.: Всероссийская Ордена Дружбы Народов Академия Внешней Торговли, 2002.
  8. Микроэкономика. 2-е издание/А.С. Селищев. – СПб.: Питер, 2003.
  9. Практикум по эконометрике/под ред. член.-кор. РАН Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2002.
  10. Российский статистический сборник: 2001. – М.: Госкомстат, 2001.
  11. Тарануха Ю.В., Земляков Д.Н. Микроэкономика/под общей ред. проф. Сидоровича А.В., МГУ им. Ломоносова. – М.: Издательство «Дело и сервис», 2002.
  12. Хайман Д.Н. Современная микроэкономика: анализ и применение. В 2-х т. Т.1/пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1992.
  13. Эконометрика/под ред. член.-кор. РАН Елисеевой И.И. – М.: Финансы и статистика, 2003.
  14. Экономическая география и региональная экономика/сост. К.А.Гуляева. - Н.Новгород: ННГУ, 1996.




1 Российский статистический сборник: 2001. – М.: Госкомстат, 2001.