Применение регрессионного анализа в эконометрике

Московский Государственный Технический Университет

«МАМИ»

Факультет Экономический

Кафедра Информационные технологии в экономике

КУРСОВАЯ РАБОТА

По дисциплине Эконометрика

Студента Николаевой Елены Александровны

(фамилия, имя, отчество)

На тему: Применение регрессионного анализа в эконометрике

Автор работы:

Николаева Е.А. ___________________

Научный руководитель:

к. э. н., Квитченко С.А. ___________________

Дата сдачи:

«____»______________200__г.

Дата защиты:

«____»_____________200__г.

Оценка: __________________

Москва 2009

Оглавление

Введение……………………………………………………………………………...3

1. Глава 1. Теоретические и методологические основы применения регрессионного анализа в эконометрике

1.1. Основные положения регрессионного анализа………………………….5

1.2. Оценка параметров парной регрессионной модели…………………….8

1.3. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров…………...15

1.4. Оценка значимости уравнения регрессии и особенности

применения коэффициента детерминации………………….…………16

Выводы……………………………………………………………………………...20

2. Глава 2. Практическое применение регрессионного анализа в эконометрике

2.1. Задача 1…………………………………………………………………...22

2.2. Задача 2…………………………………………………………………...23

Выводы……………………………………………………………………………...26

Заключение………………………………………………………………………….27

Библиографический список………………………………………………………..29

Приложение

Введение

Актуальность выбранной темы определяется тем, что в эконометрике широко используются методы статистики. Во многих практических задачах прогнозирования, изучая различного рода связи в экономических, производственных системах, необходимо на основании экспериментальных данных выразить зависимую переменную в виде некоторой математической функции от независимых переменных – регрессоров, то есть построить регрессионную модель. Регрессионный анализ позволяет:

· производить расчет регрессионных моделей путем определения значений параметров – постоянных коэффициентов при независимых переменных – регрессорах, которые часто называют факторами;

· проверить гипотезу об адекватности модели имеющимся наблюдениям;

· использовать модель для прогнозирования значений зависимой переменной при новых или ненаблюдаемых значениях независимых переменных.

Целью курсовой работы явилось исследование регрессионного анализа и применение его в эконометрике. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

· изучение основных положений регрессионного анализа

· рассмотрение оценки параметров парной регрессионной модели

· изучение интервальной оценки функции регрессии и ее параметров

· исследование оценки значимости уравнения регрессии и особенностей применения коэффициента детерминации

· рассмотрение практических задач

Предметом исследования явились математико-статистические методы в экономических исследованиях.

Объект исследования курсовой работы – практическая задача по применению регрессионного анализа в эконометрике.

Информационную базу составили труды отечественных ученых-экономистов в области эконометрических исследований, публикации, Интернет источники и личные наблюдения автора.

Для написания курсовой работы использовались методы статистической обработки информации, методы аналитических процедур и возможности математических расчетов для обоснования экономических исследований.

3. Глава 1. Теоретические и методологические основы применения регрессионного анализа в эконометрике

1.1. Основные положения регрессионного анализа

Ставя цель дать количественное описание взаимосвязи между экономическими переменными, эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.

Регрессия [regression] — это зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин[1] . Следовательно, при регрессионной связи одному и тому же значению x величины X (в отличие от функциональной связи) могут соответствовать разные случайные значения величины Y. Распределение этих значений называется условным распределением Y при данном X = x.

Уравнение, связывающее эти величины, называется уравнением регрессии, а соответствующий график — линией регрессии величины Y по X .

К задачам регрессионного анализа относятся[2] : • установление формы зависимости между переменными; • оценка модельной функции (модельного уравнения) регрессии; • оценка неизвестных значений (прогноз значений) зависимой переменной. В регрессионном анализе рассматривается односторонняя зависимость переменной Y (ее еще называют функцией отклика, результативным признаком, предсказываемой переменной) от одной или нескольких независимых переменных X (называемых также объясняющими или предсказывающими переменными, факторными признаками).В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать прос

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать