ГОТОВЫЕ ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ, КУРСОВЫЕ РАБОТЫ, ДИССЕРТАЦИИ И РЕФЕРАТЫ
эконометрическое исследование | |
Автор | Наталья |
Вуз (город) | Москва |
Количество страниц | 19 |
Год сдачи | 2009 |
Стоимость (руб.) | 200 |
Содержание | Содержание
Введение 3 1. Поиск статистических данных по выбранной тематике 4 2. Разработка экономической модели (определение независимых и факторной переменных) 5 3. Построение эконометрической модели, оценка ее параметров 6 4. Оценка качества построенной модели (за исключением интервальной оценки) 8 4. Графическое изображение построенной модели 17 6. Выводы 19 Список литературы 20 |
Список литературы | Список литературы
1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2006. 2. Ефимова М.Е., Петрова Е.В., Румянцев В.М. Общая теория статистики: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2006. 3. Семенов А.Т., Воронович Н.В. Эконометрика: Учебно-методический комплекс. – Новосибирск: НГУЭУ, 2006. – 108 с. 4. Спирина А.А., Башина О.Э. Общая теория статистики. – М.: Финансы и статистика, 2004. 5. Сумская Т.В. Эконометрика: Учебно-методический комплекс. – Новосибирск: НГУЭУ, 2007. – 138 с |
Выдержка из работы | 1. Поиск статистических данных по выбранной тематике
На основе анализа западной практики были выявлены весовые коэффициенты каждого из этих факторов. Данная модель выглядит следующим образом. где х1 – показатель покрытия, исчисляемый отношением текущих активов к текущим обязательствам; х2 – удельный вес заемных средств в активах. Если Z < 0, вероятно, что предприятие остается платежеспособным, если Z > 0, вероятно банкротство. По данным бухгалтерских балансов 15 предприятий г. Москвы были рассчитаны величины x1 и x2 (табл. 1). Таблица 1 – Значения коэффициентов х1 и х2 по данным бx2хгалтерских балансов 15 предприятий г. Москвы X1 X2 2,5 4,4 2,6 4,5 5 2,7 4,4 3,5 5 2,8 4,6 3,5 4,8 3,2 4,7 2,2 4,2 2,6 4,5 2,3 4,2 2,4 4,5 3,1 4,8 3,4 4,9 3 4,6 2,9 4,5 Используя данные, построим: 1. Матрицу парных коэффициентов корреляции; 2. Парные уравнения регрессии 3. уравнение множественной регрессии. |