Учебная работа № 78499. «Контрольная Эконометрика 232

1 ЗвездаПлохоСреднеХорошоОтлично (3 оценок, среднее: 4,67 из 5)
Загрузка...

Учебная работа № 78499. «Контрольная Эконометрика 232

Количество страниц учебной работы: 3
Содержание:
«1. В таблице приведены поквартальные данные по 10 автозаправочным станциям челябинского филиала компании «Лукойл» за 2004 – 2008 гг.:
Момент времени = t Цены на сырье, руб./л Выручка группы предприятий, млн. руб.
1 10,4 206,9
2 12,3 208
3 12,5 208,1
4 12,2 207,6
5 12,8 208,5
6 12,8 208,6
7 13 208,5
8 13,2 209,5
9 13,5 209,9
10 14,6 209,7
11 14,9 210
12 15,4 210,7
13 15,6 210,1
14 15,9 211,5
15 16,2 211,3
16 16,5 211
17 16,7 212,5
18 17 211,7

»

Стоимость данной учебной работы: 390 руб.Учебная работа № 78499.  "Контрольная Эконометрика 232
Форма заказа готовой работы

Форма заказа готовой работы

--------------------------------------

Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

Укажите № работы и вариант


Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


Введите символы с изображения:

captcha

Выдержка из похожей работы

ru/
КУРСОВАЯ РАБОТА
ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИКА»
Тема работы: «ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПАССАЖИРООБОРОТА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПЕРЕВОЗОК ОТ ДЛИНЫ ДОРОГИ»
Содержание
Введение
1, Расчет параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии
2, Расчет параметров степенной парной регрессии
3, Расчет параметров показательной парной регрессии
4, Расчет прогнозного значения расходов на железнодорожные перевозки по линейной модели при увеличении длины дороги
Выводы
Список рекомендуемой литературы
Введение
В конце прошлого столетия разработаны и широко применяется для решения большого числа практических задач экономики математические модели, в основу которых положены уравнения регрессии, В настоящей курсовой работе стоит задача обосновать математическую модель пассажирооборота железнодорожных перевозок в зависимости от длины дороги, Исходными данными для ее расчета являются реальные значения пассажирооборота железнодорожных перевозок и длины дорог (всего 16 железных дорог), Для обоснования модели в курсовой работе рассматриваются ряд функций регрессии: линейные и нелинейные парные функции регрессии, В работе на основе полученных функций регрессии выполнен выбор математической модели, позволяющей прогнозировать пассажирооборот железнодорожных перевозок в зависимости от увеличения длины железной дороги,
Целью курсовой работы является освоение и отработка навыков использования основных эконометрических методов, алгоритмизации и программирования в процессе решения прикладной задачи статистического анализа пассажирооборота железнодорожных перевозок от длины дороги (всего дорог 16) за 1997 год,
Основные задачи: рассчитать методом наименьших квадратов параметры уравнений линейной и нелинейной парной регрессии,
Оценить тесноту связи пассажирооборота железнодорожных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации,
Выполнить дисперсионный анализ линейной и степенной регрессий,
Провести сравнительную оценку силы связи фактора (длина дороги) с результатом (пассажирооборот железнодорожных перевозок) с помощью среднего коэффициента эластичности,
Оценить с помощью ошибки аппроксимации качество уравнения регрессии пассажирооборота железнодорожных перевозок от длины дороги,
Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов линейного регрессионного моделирования,
Рассчитать прогнозное значение пассажирооборота железнодорожных перевозок в предположении увеличения значения длины дороги на 10% от ее среднего уровня, Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости 0,05,
перевозка железнодорожный регрессия уравнение
1, Расчет параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии
Расчет параметров линейной парной регрессии
Парная линейная регрессия имеет вид:
yx = a + b · x,
где yx — результативный признак, характеризующий теоретический пассажирооборот железнодорожных перевозок;
x — фактор (длина железной дороги);
a, b — параметры, подлежащие определению,
Построение уравнения регрессии сводится к оценке ее параметров, Для оценки параметров регрессии используется метод наименьших квадратов, Он позволяет получить такие оценки параметров, при которых сумма квадратов отклонений фактических значений результативного признака (пассажирооборот железнодорожных перевозок) y от теоретических yx будет минимальной, В этом случае для определения параметров a и b линейной регрессии необходимо решить следующую систему уравнений:
n·a + b(x1 + x2 +,,,,,, + x16) = y1 + y2 +,»