Эконометрический анализ задач теории фирмы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ТАБЛИЦА

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ТАБЛИЦА

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1 Линейная парная регрессия

Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь. Например, при построении модели потребления того или иного товара от дохода исследователь предполагает, что в каждой группе дохода одинаково влияние на потребление таких факторов, как цена товара, размер семьи, ее состав. Вместе с тем исследователь никогда не может быть уверен в справедливости данного предположения. Для того чтобы иметь правильное представление о влиянии дохода на потребление, необходимо изучить их корреляцию при неизменном уровне других факторов. Прямой путь решения такой задачи состоит в отборе единиц совокупности с одинаковыми значениями всех других факторов, кроме дохода. Он приводит к планированию эксперимента - методу, который используется в химических, физических, биологических исследованиях.

Экономист в отличие от экспериментатора – естественника лишен возможности регулировать другие факторы. Поведение отдельных экономических переменных контролировать нельзя, т.е. не удается обеспечить равенство всех прочих условий для оценки влияния одного исследуемого фактора. В этом случае следует попытаться выявить влияние других факторов, введя их в модель, т.е. построить уравнение множественной регрессии

                         y=a+b1*x1+b2*x2+…+bp*xp+E                                         (1.3)

Такого рода уравнение может использоваться при изучении потребления. Тогда коэффициенты bj – частные производные потребления y по соответствующим факторам xi:

                                b1 = , b2 = ,…,bp                                       (1.4)

      в предположении, что все остальные x1 постоянны

В 30 – е гг. XX в. Дж.М. Кейнс сформулировал свою гипотезу потребительской функции. С того времени исследователи неоднократно обращались к проблеме ее совершенстования. Современная потребительская функция чаще всего рассматривается как модель вида

C = j(y,P,M,Z),  (1.5)

где                                                         

C – потребление;

y – доход;

P – цена, индекс стоимости жизни;

M – наличные деньги;

Z – ликвидные активы.

При этом 0<<1.

С помощью линейной парной регрессии сделаем прогноз величины прибыли на 2 месяца: ноябрь и декабрь:

597,4, 618,55.

Нанесем эти значения на диаграмму рассеяния.

 

Эти значения сопоставимы с границами доверительной области для условного математического ожидания М( ).

Точность прогнозирования: с вероятностью 0,95 прибыль в ноябре находится в интервале (487,292; 515,508); прибыль в декабре находится в интервале (497,152; 526,376).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

В данной курсовой работе проведена теоретическое и аналитическое исследование.

В первой главе раскрыта теоритическая сущность, понятие эконометрики и эконометрического анализа. Предмет эконометрики, виды моделей эконометрического анализа и их применение. Использование эконометрических методов.

Во второй главе рассмотрены примерные типовые задачи эконометрического анализа. Также рассмотрена линейная парная регрессия. Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь.

Основные результаты экономической теории носят качественный характер, а эконометрика вносит в них эмпирическое содержание. Математическая экономика выражает экономические законы в виде математических соотношений, а эконометрика осуществляет опытную проверку этих законов.

Экономическая статистика дает информационное обеспечение исследуемого процесса в виде исходных статистических данных и экономических показателей, а эконометрика, используя традиционные математические методы, проводит анализ качественных взаимосвязей между этими показателями.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованных источников:

 

1. Айвазян С.А., Иванова С.С. Эконометрика. Краткий курс: учеб. пособие / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. – М.: Маркет ДС, 2007. – 104 с.

2. Бородич С.А. Вводный курс эконометрики: Учебное пособие. – Мн.: БГУ, 2000. – 354 с.

3. Бывшев В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 480 с.

4. Доугерти Кристофер. Введение в эконометрику: Учебник для экон. спец. вузов / Пер. с англ. Е.Н. Лукаш и др. – М.: ИНФРА-М, 1997. – 402 с.

5. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 352 с.

6. Дуброва Т.А. Прогнозирование социально–экономических процессов. Статистические методы и модели: учеб. пособие / Т.А. Дуброва. – М.: Маркет ДС, 2007. – 192 с.

7. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. -3-е изд., перераб. и доп. – М.: Дело, 2000.- 400 с.

8. Методы математической статистики в обработке экономической информации: учеб. пособие / Т.Т. Цымбаленко, А.Н. Баудаков, О.С. Цымбаленко и др.; под ред. проф. Т.Т. Цымбаленко. – М.: Финансы и статистика; Ставрополь: АРГУС, 2007. – 200 с.

9. Палий И.А. Прикладная статистика: Учебное пособие. – М.: Издательско–торговая корпорация "Дашков и К", 2008. – 224 с.

10. Порядина О.В. Эконометрическое моделирование линейных уравнений регрессии: Учебное пособие. – Йошкар–Ола: МарГТУ, 2005. – 92 с.