Рабочая программа дисциплины «Экономическое прогнозирование» для специальности 080502. 65 «Экономика и управление на предприятии (в торговле и общественном питании)»
| Вид материала | Рабочая программа |
- Рабочая программа дисциплины сд. 06.«Страхование» для специальности 080502. 65 «Экономика, 259.21kb.
- Рабочая программа дисциплины «Финансовая математика» для специальности 080502. 65 «Экономика, 203.08kb.
- Рабочая программа дисциплины Маркетинг для специальности 080502. 65 Экономика и управление, 722.25kb.
- Рабочая программа дисциплины опд. В ф. 11 «Биржевое дело» для специальности 080502., 718.06kb.
- Рабочая программа дисциплины сд. 06 «Организация предпринимательской деятельности», 665.59kb.
- Рабочая программа дисциплины Налоги и налогообложение Для студентов специальности 080502, 307.75kb.
- Учебно-методический комплекс дисциплины оценка этического поведения в бизнесе специальность, 198.9kb.
- Рабочая программа по дисциплине Технология машиностроения Для специальности 080502, 157.88kb.
- Рабочая программа по дисциплине экономика предприятия для специальности 080502 Экономика, 195.51kb.
- Рабочая программа по дисциплине мировая экономика специальность 080502 Экономика, 147.93kb.
Негосударственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Университет Российской академии образования»
Челябинский филиал
Факультет Экономики и бизнеса
Кафедра «Экономика и управление»
| СОГЛАСОВАНО | | УТВЕРЖДЕНО | ||
| Декан факультета | | Директор филиала | ||
| | Г.Б. Большанов | | | В.А. Усов |
| «___» _________ 200__ г. | | «___» _________ 200__ г. | ||
^ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
Дисциплины «Экономическое прогнозирование»
для специальности 080502.65 – «Экономика и управление на предприятии (в торговле и общественном питании)»
факультет «Экономики и бизнеса»
кафедра - разработчик «Экономика и управление»
Рабочая программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по специальностям «Экономика и управление на предприятии (по отраслям)»
Рабочая программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры Экономики и управления
протокол № от ”__” _____ 200__ г.
| Зав. кафедрой разработчика | В.И. Мотовилова |
| | |
| Разработчик программы | О.В. Антропова |
Челябинск, 2008
- Введение
1.1 Требования к уровню освоения дисциплины
Курс является федеральной компонентой и составлен в соответствии с примерной программой данной дисциплины.
По окончанию изучения курса студент должен знать:
- Основные положения социально – экономического прогнозирования.
- Основные модели временных рядов (ВР). Характеристики ВР. Предварительный анализ ВР. Сглаживание ВР.
- Модели стационарных и нестационарных ВР. Идентификации ВР. Прогнозирование экономических процессов с использованием моделей ВР.
- Ковариации показателей, коэффициенты корреляции: простые, частные и множественные; коэффициенты автокорреляции различного порядка, корреляционном отношении; Ковариации остатков.
- Регрессию линейную и нелинейную по факторам и по параметрам. Регрессию парную и множественную.
Уметь:
- проводить предварительный анализ ВР.
- строить модели ВР, оценивать их качество, строить прогноз с применением полученной модели.
- рассчитывать матрицы парных и частных коэффициентов корреляции, коэффициентов множественной корреляции и коэффициентов множественной детерминации. Анализировать полученные результаты.
- строить модели регрессии и авторегрессии с помощью МНК и проводить оценку ее качества, строить прогноз с применением полученной модели.
^
II. Цели и задачи дисциплины
Цель изучения дисциплины – ознакомление с методами исследования, т.е. методами проверки, обоснования, оценивания количественных закономерностей и качественных утверждений (гипотез) в микро- и макроэкономике на основе анализа статистических данных с последующей процедурой прогнозирования показателей.
Основные задачи дисциплины — построение количественно определенных экономико-математических моделей, определения их параметров по статистическим данным и анализ их свойств, с последующим построением прогноза и анализа его результатов.
В структуру дисциплины включены следующие разделы:
Введение.
Раздел 1. Основные положения социально – экономического прогнозирования
Тема 1. Научные основы социально – экономического прогнозирования
Тема 2. Методы социально-экономического прогнозирования
Раздел 2. Временные ряды.
Тема 3. Предварительный анализ временных рядов.
Тема 4. Прогнозирование экономических процессов с применением моделей ВР
Раздел 3. Корреляционно – регрессионный анализ
Тема 5. Корреляционный анализ.
Тема 6. Регрессионный анализ.
^
III. Объем дисциплины
3.1 Объем дисциплины и виды учебной работы
Таблица 1
| Вид учебной нагрузки | Количество часов по формам обучения | ||
| Очная | Заочная по основной образовательной программе | Заочная по сокращенной образовательной программе | |
| № семестра | 6 | 8 | 4 |
| Аудиторные занятия: | 34 | 12 | 12 |
| - лекции | 18 | 8 | 8 |
| - практические занятия | 16 | 4 | 4 |
| - самостоятельная работа | 82 | 104 | 104 |
| Всего часов по дисциплине | 116 | 116 | 116 |
| Контрольная работа | - | 1 | 1 |
| Вид итогового контроля | Зачет | Зачет | Зачет |
^ IV. Содержание дисциплины «Экономическое прогнозирование»
4.1 Разделы дисциплины и темы занятий
Форма обучения – очная
| № | Наименование разделов, тем дисциплины | Всего (часов) | Аудиторные занятия (часов), в т.ч. | Самостоятельная работа | |
| п/п | Лекции | Практические занятия | |||
| 1 | Введение. | 2 | 2 | - | - |
| Раздел 1. Основные положения социально – экономического прогнозирования | |||||
| Тема 1. Научные основы социально – экономического прогнозирования | 4 | 2 | - | 2 | |
| Тема 2. Методы социально-экономического прогнози-рования | 6 | 2 | - | 2 | |
| 2 | Раздел 2. Временные ряды. | ||||
| Тема 1. Предварительный анализ временных рядов. | 29 | 2 | 2 | 10 | |
| Тема 2. Прогнозирование экономических процессов с применением моделей ВР | 37 | 4 | 6 | 20 | |
| 3 | ^ Раздел 3. Корреляционно – регрессионный анализ | ||||
| Тема 1. Корреляционный анализ. | 30 | 2 | 4 | 18 | |
| Тема 2. Регрессионный анализ. | 42 | 4 | 4 | 30 | |
| | Итого | 116 | 18 | 16 | 82 |
Форма обучения – заочная
| № | Наименование разделов, тем дисциплины | Всего (часов) | Аудиторные занятия (часов), в т.ч. | Самостоятельная работа | |
| п/п | Лекции | Практические занятия | |||
| 1 | Введение. | 2 | 2 | - | - |
| Раздел 1. Основные положения социально – экономического прогнозирования | |||||
| Тема 1. Научные основы социально – экономического прогнозирования | 4 | | - | 4 | |
| Тема 2. Методы социально-экономического прогнози-рования | 10 | | - | 10 | |
| 2 | Раздел 2. Временные ряды. | ||||
| Тема 1. Предварительный анализ временных рядов. | 10 | | | 10 | |
| Тема 2. Прогнозирование экономических процессов с применением моделей ВР | 34 | 2 | 2 | 30 | |
| 3 | ^ Раздел 3. Корреляционно – регресссионный анализ | ||||
| Тема 1. Корреляционный анализ. | 24 | 2 | 2 | 20 | |
| Тема 2. Регрессионный анализ. | 32 | 2 | | 30 | |
| | Итого | 116 | 8 | 4 | 104 |
^
4.2 Содержание лекционного курса.
Введение
Роль и место прогнозирования в системе экономических знаний. Экономическая и математическая модели. Основные этапы прикладного экономико-математического исследования.
^ Раздел 1 Основные положения социально – экономического прогнозирования
Тема 1 Научные основы социально – экономического прогнозирования
Цели, задачи и виды прогнозов. Системный подход к экономическому прогнозированию. Инерционность экономических процессов как основа экономического прогнозирования. Информационное обеспечение процесса прогнозирования. Организация и этапы разработки экономических прогнозов
^ Тема 2 Методы социально-экономического прогнозирования
Классификация и область применения методов прогнозирования. Фактографические методы прогнозирования. Экспертные методы прогнозирования. Комплексные системы прогнозирования.
^ Раздел 2 Временные ряды
Тема 3 Предварительный анализ временных рядов
Основные модели временных рядов (ВР). Характеристики ВР. Предварительный анализ ВР: выявление и устранение аномальных уровней временного ряда; определение наличия тренда во временном ряду; определение автокорреляции уровней временного ряда. Методы выравнивания временных рядов. Механические методы выравнивания. Аналитические методы выравнивания.
^ Тема 4 Прогнозирование экономических процессов с применением моделей ВР
Аналитическое выравнивание временного ряда. Построение линейной модели. Оценка качества модели: оценка адекватности модели; оценка точности модели. Модели стационарных и нестационарных ВР. Модели стационарных временных рядов и их идентификация: модели авторегрессии порядка Р, скользящего среднего порядка Q
Модели нестационарных временных рядов и их идентификация. Модель авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего ; модели рядов, содержащих сезонную компоненту.
Прогнозирование экономических процессов с использованием моделей ВР. Прогнозирование на базе АРПСС - моделей. Адаптивные модели прогнозирования: Брауна, Хольта, Уинтерса, Тейла-Вейджа, Бокса-Дженкинса.
^ Раздел 3 Корреляционно – регрессионный анализ
Тема 5 Корреляционный анализ
Статистическая зависимость факторов и показателей. Ковариация. Анализ линейной статистической связи экономических данных. Случайный вектор. Характеристики случайного вектора. Корреляция. Вычисление коэффициентов корреляции. Задачи корреляционного анализа. Парный коэффициент корреляции. Частный коэффициент корреляции. Множественный коэффициент корреляции.
^ Тема 6 Регрессионный анализ
Линейная модель парной регрессии. Оценка параметров уравнения регрессии. Анализ статистической значимости параметров модели. Интервальная оценка параметров модели. Оценка качества уравнения регрессии: оценка значимости уравнения регрессии; доказательство адекватности модели; оценка точности модели. Линейная модель множественной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Показатели качества регрессии. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками. Обобщенный МНК. Регрессионные модели с переменной структурой (фиктивные переменные). Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Обобщенная линейная модель множественной регрессии (ОЛММР) с обобщенным методом наименьших квадратов (ОМНК). Обобщенная линейная модель множественной регрессии (ОЛММР) с гомоскедастичными и гетероскедастичными случайными остатками, а также обобщенная линейная модель множественной регрессии с автокоррелированными остатками. Оценка параметров классической обобщенной модели. Мультиколлинеарность и отбор наиболее существенных объясняющих переменных в КЛММР. Проверка модели на адекватность. Прогнозирование экономических процессов с использованием регрессионных моделей.
^ Методические рекомендации по изучению теоретического курса
Тема 1 Научные основы социально – экономического прогнозирования
Уяснить роль и место прогнозирования в системе экономических знаний. Дать представление об экономической и математической модели, основных этапах прикладного экономико-математического исследования.
^ Тема 2 Методы социально-экономического прогнозирования
Следует уяснить понятие «прогноз», его цели и задачи, изучить классификацию методов прогнозирования.
Уяснить, что представляют собой фактографические методы прогнозирования.
Изучить Экспертные методы прогнозирования:
- Индивидуальные
- Интервью;
- Метод сценариев.
2. Коллективные
- Метод Дельфи;
- Метод «Мозгового штурма»
^ Тема 3 Предварительный анализ временных рядов
Уяснить понятие «временной ряд», «уровень ВР», «тренд», «сезонная компонента», «циклическая компонента», «аномальный уровень ВР», «автокорреляция уровней ВР». Изучить алгоритмы методов выравнивания временных рядов механическими методами выравнивания:
- метод простой скользящей средней;
- метод взвешенной скользящей средней;
- экспоненциальное сглаживание
^ Тема 4 Прогнозирование экономических процессов с применением моделей ВР
Изучить алгоритм аналитического выравнивания временного ряда:
- построение линейной модели;
- оценка качества модели: оценка адекватности модели;
- оценка точности модели.
Изучить модели стационарных временных рядов и их идентификация: модели авторегрессии порядка Р, скользящего среднего порядка Q; модели нестационарных временных рядов; модель авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего ; модели рядов, содержащих сезонную компоненту.
Изучить алгоритм построения прогноза с помощью полученной модели.
^ Тема 5 Корреляционный анализ.
Уяснить понятие «статистическая связь», «случайный вектор», «корреляция», «коэффициент корреляции». Изучить задачи корреляционного анализа. Уяснить понятия «частный коэффициент корреляции», «множественный коэффициент корреляции»
^ Тема 6 Регрессионный анализ.
Освоить алгоритм построения регрессионной модели, оценки параметров этой модели, анализа статистической значимости уравнения регрессии, оценки качества модели регрессии, построения прогноза с помощью модели.
Уяснить понятия «точечный прогноз» и «интервальный прогноз»
- Семинарские (практические) занятия.
| № семинара (практического) занятия | №№ раздела, темы | ^ Колич. часов | Тема и краткое содержание семинара (практического занятия) | Планы семинарских (практических занятий) | Характер и цель семинара (практического занятия) | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | | ||||
| 1. | 22.1 | 2 | Анализ временных рядов (ВР) | 1. Выявить аномальные уровни временного ряда.
| Расчетно-аналитическое занятие на ПК. Закрепление полученных знаний | | ||||
| 2 | 22.2 | 6 | Прогнозирование экономических процессов с применением ВР | 1.По исходным данным сделать простейший прогноз. 2. Рассчитать ошибку прогноза. 3.Рассчитать параметры НК-модели. 4.Построить график зависимости. 5.Сделать погноз нелинейной модели. | Расчетно-аналитическое занятие. Приобретение навыка выполнения прогнозных расчетов. | | ||||
| 3 | 33.1 | 4 | Корреляционный анализ | 1.Найти коэффициенты детерминации и корреляции. 2. Построить линейную и нелинейную корреляционные модели. | Расчетно-аналитическое занятие. Усвоение полученных теоретических знаний | | ||||
| 4 | 3.2 | 4 | Регрессионный анализ | 1.Оценить параметры линейной регрессии. 2. Определить коэффициент множественной детерминации. 3. Доказать адекватность модели. | Расчетно-аналитическое занятие. Закрепление полученных знаний. | | ||||
VI. Самостоятельная работа студентов.
Задания для самостоятельной работы
Тема 1 Научные основы социально – экономического прогнозирования
Ответить на вопросы:
1. Виды прогнозов.
2. Инерционность экономических процессов.
Тема 2 Методы социально-экономического прогнозирования
Ответить на вопросы:
1. Классификация методов прогнозирования.
2. Фактографические методы прогнозирования.
3. Экспертные методы прогнозирования
Тема 3 Предварительный анализ временных рядов.
Ответить на вопросы:
1. Какие методы применяются для выявления аномальных наблюдений ВР?
2. Метод Фостера-Стьарта.
3. Метод определения аномальных наблюдений ВР.
4. Метод определения автокорреляции уровней ВР.
5. Перечислите характеристики ВР.
6. Методы механического сглаживания. Достоинства и недостатки.
7. Методы аналитического сглаживания. Кривые роста.
Тема 4. Прогнозирование экономических процессов с применением моделей ВР
Ответить на вопросы:
1. Кривые роста.
2. Суть метода МНК.
3. Может ли быть кривая роста нелинейной?
4. Что значит "доказать адекватность модели"?
5. Перечислите свойства остаточной компоненты.
6. Перечислите характеристики точности модели.
7. Суть адаптивных моделей ВР.
8. Какой ВР называется стационарным?
9. Какой ВР называется не стационарным?
10.Суть моделей стационарных и нестационарных ВР
Тема 5. Корреляционный анализ.
Ответить на вопросы:
1. Какие задачи решаются с помощью корреляционного анализа?
2. Перечислите свойства коэффициента корреляции.
3. Приведите примеры положительной и отрицательной корреляционной связи.
Как интерпретируются эти виды связей?
4. Перечислите свойства корреляционной матрицы.
5 Чем отличается частный коэффициент корреляции от парного?
6 Что показывает множественный коэффициент корреляции?
Тема 6. Регрессионный анализ.
1. Общая постановка задачи регрессионного анализа.
2. Линейная парная регрессия.
3. Интерпретация уравнения регрессии.
4. Анализ статистической значимости параметров модели.
5. Интервальная оценка параметров модели.
6. Проверка значимости уравнения регрессии.
7. Прогнозирование с применением уравнения регрессии.
- Основные понятия математического моделирования методами множественной линейной регрессии.
VII. Учебно-методическое обеспечение дисциплины
7.1 Основная литература:
- Бородич, С.А. Эконометрика: Учеб. пособие/ С.А. Бородич. - Минск.: Новое знание, 2001. - 408с.
- Кремер, Н.Ш. Эконометрика [Текст]: учебник/Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко; под ред. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2005. - 312с.
- Магнус, Я.Р., Эконометрика. Начальный курс: Учеб./Я.Р. Мангус, П.К. Катышев , А.А. Пересецкий. – 4-е изд. - М., ДЕЛО, 2000. - 400с.
- Орлов, А.И. Эконометрика: Учеб. Пособие для вузов/А.И. Орлов. – М.: Экзамен, 2002. – 575с.
^ 7.2 Дополнительная литература:
- Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учеб./ С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян; Гос. Ун-т; Высш. шк. экон. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 1024с.
- Басовский, Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка [Текст]: учеб. пособие/Л.Е. Басовский. – М.: Инфра-М, 2006. – 260 с.
- Владимирова, Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка [Текст]: учеб. пособие/ Л.П. Владимирова. – изд. 4-е, перераб. и доп. – М.: Дашков и Ко, 2005. – 400с.
- Дубров, А.М. Многомерные статистические методы: для экономистов и менеджеров: Учеб./ А.М. Дубров, В.С. Мхиторян, Л.И. Трошин. - М.: ФиС, 2000. - 350с.
- Дуброва, Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учеб. пособие для вузов/ Т.А. Дуброва. М.: ЮНИТ _ ДАНА, 2003. – 206с.
^
X. Темы контрольных работ
В соответствии с учебным планом обучения, по дисциплине «Прогнозирование экономической деятельности предприятия» студенты заочной формы должны выполнить одну контрольную работу. Цель контрольной работы – научить студента применять полученные знания при решении практических задач.
При выполнении контрольной работы результаты основных и промежуточных вычислений представляются в виде таблиц. Расчеты должны иметь комментарии, анализ и выводы.
Небрежно оформленная работа кафедрой не принимается.
Оформление работы должно соответствовать СТП 7.5.1-03-0.04-2007.
Номер варианта соответствует последней цифре зачетной книжки.
В соответствии с ним из таблицы выбирается показатель Y(t), а данные факторов X1(t) и X2(t) берутся из следующих по порядку строк.
Требуется:
- Построить матрицу коэффициентов парной и частной корреляции, а также множественные коэффициенты корреляции и детерминации показателя Y(t) с факторами X1(t) и X2(t). Оценить значимость коэффициентов и выполнить их анализ. Выбрать фактор наиболее тесно связанный с показателем Y.
- Построить линейную однопараметрическую модель регрессии для выбранного фактора Х.
- Оценить качество модели.
- Для модели регрессии рассчитать коэффициенты эластичности, бета - коэффициенты и сделать их анализ.
5) Построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед по модели регрессии с надежностью Р=0.9. Прогнозные оценки факторов на два шага вперед получить на основе среднего прироста от фактически достигнутого уровня.
Вычисления провести с двумя знаками в дробной части. Основные промежуточные результаты вычислений представить в таблицах. Отобразить на графике фактические значения показателя, его аппроксимацию с помощью модели и прогноз.
Таблица 1
Исходные данные
| ^ Номер показателя | Номер наблюдения (t= 1, 2, …, 9) | ||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | |
| 1 | 10 | 14 | 21 | 24 | 33 | 41 | 44 | 47 | 49 |
| 2 | 43 | 47 | 50 | 48 | 54 | 57 | 61 | 59 | 65 |
| 3 | 3 | 7 | 10 | 11 | 15 | 17 | 21 | 25 | 23 |
| 4 | 30 | 28 | 33 | 37 | 40 | 42 | 44 | 49 | 47 |
| 5 | 5 | 7 | 10 | 12 | 15 | 18 | 20 | 23 | 26 |
| 6 | 12 | 15 | 16 | 19 | 17 | 20 | 24 | 25 | 28 |
| 7 | 20 | 27 | 30 | 41 | 45 | 51 | 51 | 55 | 61 |
| 8 | 8 | 13 | 15 | 19 | 25 | 27 | 33 | 35 | 40 |
| 9 | 45 | 43 | 40 | 36 | 38 | 34 | 31 | 28 | 25 |
| 10 | 33 | 35 | 40 | 41 | 45 | 47 | 45 | 51 | 53 |
- ^
Вопросы для подготовки к зачету, экзамену
Цели и задачи прогнозов.
- Виды прогнозов.
- Инерционность экономических процессов.
- Классификация методов прогнозирования.
- Фактографические методы прогнозирования.
- Экспертные методы прогнозирования.
- Прогнозирование временного ряда.
- Метод наименьших квадратов (МНК).
- Компоненты временного ряда и аддитивная и мультипликативная модели.
- Примеры функций аппроксимирующие тренды временных рядов.
- Определение аномальных наблюдений. Метод Ирвина.
- Определение тренда во временном ряду. Метод Фостера-Стьюарта.
- Определение автокорреляции остатков. Критерий Дарбина-Уотсона.
- Методы механического выравнивания временного ряда.
- Автокорреляция уровней временного ряда и автокорреляционная функция.
- Критерий отбора наилучшего тренда.
- Методы определения параметров аппроксимирующих функций трендов.
- Примеры с текущими и лаговыми переменными.
- Привести в общем и конкретном виде уравнения парной линейной регрессии и указать метод нахождения ее коэффициентов.
- Привести уравнения парных регрессий: полиномиальной, гиперболической, степенной, показательной, экспоненциальной.
- Написать уравнения метода наименьших квадратов для нахождения коэффициентов парной линейной регрессии.
- Ковариация и ее назначение. Недостаток ковариации. Коэффициенты корреляции и его свойства.
- Индекс корреляции, его цель и свойства.
- Средняя ошибка аппроксимации.
- Исследование остатков аппроксимации и построение ее функции. Анализ функции остатков.
- Цель проверки статистических гипотез. Случайные ошибки и критерии Фишера и Стьюдента.
- Коэффициент (индекс) детерминации. Его цель и свойства.
- Прогноз по уравнению регрессии, средняя ошибка прогноза, доверительный интервал прогноза.
- Уравнения множественной регрессии: линейная, степенная, экспонента, гипербола.
- Приведение множественных нелинейных уравнений регрессии к линейным.
- Система нормальных уравнений регрессии для определения параметров уравнений.
- Уравнения регрессии в стандартизованном масштабе.
- Средние коэффициенты эластичности.
- Частные уравнения эластичности.
- Матрица парных коэффициентов корреляции.
- Частные коэффициенты корреляции.
- Коэффициент множественной корреляции для уравнений не преобразованной формы в стандартизованном масштабе.
- Проверка статистических гипотез относительно уравнений регрессии посредством критериев Фишера и Стьюдента.
- Оценки гомоскедастичности и гетероскедастичности регрессии.
- Оценка мультиколлинеарности факторов.
^
X. Темы контрольных работ
В соответствии с учебным планом обучения, по дисциплине «Прогнозирование экономической деятельности предприятия» студенты заочной формы должны выполнить одну контрольную работу. Цель контрольной работы – научить студента применять полученные знания при решении практических задач.
При выполнении контрольной работы результаты основных и промежуточных вычислений представляются в виде таблиц. Расчеты должны иметь комментарии, анализ и выводы.
Небрежно оформленная работа кафедрой не принимается.
Оформление работы должно соответствовать СТП 7.5.1-03-0.04-2007.
Номер варианта соответствует последней цифре зачетной книжки.
В соответствии с ним из таблицы выбирается показатель Y(t), а данные факторов X1(t) и X2(t) берутся из следующих по порядку строк.
10.1 Задания.
Требуется:
- Построить матрицу коэффициентов парной и частной корреляции, а также множественные коэффициенты корреляции и детерминации показателя Y(t) с факторами X1(t) и X2(t). Оценить значимость коэффициентов и выполнить их анализ. Выбрать фактор наиболее тесно связанный с показателем Y.
- Построить линейную однопараметрическую модель регрессии для выбранного фактора Х.
- Оценить качество модели.
- Для модели регрессии рассчитать коэффициенты эластичности, бета - коэффициенты и сделать их анализ.
5) Построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед по модели регрессии с надежностью Р=0.9. Прогнозные оценки факторов на два шага вперед получить на основе среднего прироста от фактически достигнутого уровня.
Вычисления провести с двумя знаками в дробной части. Основные промежуточные результаты вычислений представить в таблицах. Отобразить на графике фактические значения показателя, его аппроксимацию с помощью модели и прогноз.
Таблица 1
Исходные данные
| ^ Номер показателя | Номер наблюдения (t= 1, 2, …, 9) | ||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | |
| 1 | 10 | 14 | 21 | 24 | 33 | 41 | 44 | 47 | 49 |
| 2 | 43 | 47 | 50 | 48 | 54 | 57 | 61 | 59 | 65 |
| 3 | 3 | 7 | 10 | 11 | 15 | 17 | 21 | 25 | 23 |
| 4 | 30 | 28 | 33 | 37 | 40 | 42 | 44 | 49 | 47 |
| 5 | 5 | 7 | 10 | 12 | 15 | 18 | 20 | 23 | 26 |
| 6 | 12 | 15 | 16 | 19 | 17 | 20 | 24 | 25 | 28 |
| 7 | 20 | 27 | 30 | 41 | 45 | 51 | 51 | 55 | 61 |
| 8 | 8 | 13 | 15 | 19 | 25 | 27 | 33 | 35 | 40 |
| 9 | 45 | 43 | 40 | 36 | 38 | 34 | 31 | 28 | 25 |
| 10 | 33 | 35 | 40 | 41 | 45 | 47 | 45 | 51 | 53 |