Экономическая интерпретация результатов регрессионного моделирования
Заказать уникальную курсовую работу- 1414 страниц
- 5 + 5 источников
- Добавлена 22.06.2014
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
1 Теоретическое обоснование модели 4
2 Статистический и корреляционный анализ данных 6
2.1 Корреляционный анализ 6
2.2 Выводы по разделу 8
3 Построение и анализ регрессионной модели 9
3.1 Осуществление расчетов 9
3.2 Выводы по разделу 12
Заключение 13
Список источников 14
Приложения 15
Приложение 1. Динамика общего объема промышленного производства Республики Беларусь по месяцам за 2011-2013 г.г. 15
Приложение 2. Номинальная начисленная средняя заработная плата работников Республики Беларусь с 2001 по 2014 гг. 16
Приложение 3. Вспомогательная таблица для расчета параметров регрессии 17
Приложение 4. Расчетная таблица для оценки качества построенного уравнения регрессии 18
В рамках регрессионного анализа была построена экспоненциальная модель, с высокой точности описывающая взаимосвязь фактора – объема промышленного производства Республики Беларусь – и результата – величины номинальной начисленной средней заработной платы работников Республики Беларусь.Проведенные расчеты показывают, что данная модель может быть использована для построения прогнозов, что объясняет ее практическую ценность.Таким образом, в процессе работы над курсовой работой были получены объективные и исчерпывающие ответы на все поставленные вопросы.Выполнена экономическая интерпретация полученных результатов.Список источниковНациональный статистический комитет Республики Беларусьhttp://belstat.gov.by/index.htmЦентр статистического анализаhttp://www.statmethods.ru/П.П. Ниворожкина, 3 А. Морозова, П.А. Герасимова, П.В. Житников. «Основы статистики с элементами теории вероятностей для экономистов». Ростов-на-Дону – Феникс, 2008.Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. «Эконометрика». М.: Юнити, 2010.Гмурман В.Е. «Теория вероятностей и математическая статистика». 9-е изд., стер. – М.: Высшая школа, 2003.ПриложенияПриложение 1. Динамика общего объема промышленного производства Республики Беларусь по месяцам за 2011-2013 г.г.№ п/пМесяцОбъем промышленного производства, млрд. руб.2011 г.1Январь15389,82Февраль16668,33Март19057,14Апрель19331,75Май21474,16Июнь26996,57Июль29039,28Август30303,29Сентябрь32287,610Октябрь39700,211Ноябрь47175,012Декабрь50232,72012 г.13Январь45882,0014Февраль48468,7015Март54854,6016Апрель52232,317Май54643,818Июнь53577,519Июль50922,320Август49967,021Сентябрь50328,122Октябрь51002,423Ноябрь51618,924Декабрь52364,32013 г.25Январь49679,026Февраль48056,527Март51728,228Апрель50795,829Май49729,830Июнь51333,431Июль51543,832Август51888,133Сентябрь51339,834Октябрь50847,335Ноябрь50140,736Декабрь52131,62014 г.37Январь52228,638Февраль51277,7Приложение 2. Номинальная начисленная средняя заработная плата работников Республики Беларусьс 2001 по 2014 гг.№ п/пМесяцНоминальная начисленная заработная плата, руб.2011 г.1Январь14096252Февраль14393013Март15372104Апрель15633935Май16486696Июнь17828577Июль18545178Август19923109Сентябрь226011210Октябрь231800011Ноябрь243968112Декабрь28776582012 г.13Январь288058514Февраль296424915Март315962416Апрель325268917Май355964818Июнь375211819Июль392590020Август408489521Сентябрь409674122Октябрь422844723Ноябрь424427024Декабрь47412822013 г.25Январь436802326Февраль450484027Март469278928Апрель488829629Май498833830Июнь515988431Июль545017532Август554707533Сентябрь537479334Октябрь547756935Ноябрь534878136Декабрь58546642014 г.37Январь532244138Февраль5389193Приложение 3. Вспомогательная таблица для расчета параметров регрессииxln(y)x2y2x • y15389.814.16236845944.04200.47217901.6316668.314.18277832224.89201.06236350.9619057.114.25363173060.41202.93271477.5319331.714.26373714624.89203.42275715.8421474.114.32461136970.81204.93307412.0226996.514.39728811012.25207.18388580.2729039.214.43843275136.64208.32419126.6930303.214.5918283930.24210.39439542.0232287.614.631042489113.76214.06472397.4539700.214.661576105880.04214.8581854.684717514.712225480625216.31693820.5550232.714.872523324149.29221.19747085.194588214.872105157924221.22682426.1148468.714.92349214879.69222.07722287.0854854.614.973009027141.16223.98820951.9552232.314.992728213163.29224.85783222.9554643.815.092985944878.44227.56824311.1353577.515.142870548506.25229.15811047.1450922.315.182593080637.29230.53773158.694996715.222496701089231.73760637.9850328.115.232532917649.61231.82766280.6751002.415.262601244805.76232.79778161.2351618.915.262664510837.21232.9787760.1852364.315.372742019914.49236.29804934.54967915.292468003041233.78759583.0248056.515.322309427192.25234.72736257.4451728.215.362675806675.24235.98794624.6950795.815.42580213297.64237.23782374.9149729.815.422473053008.04237.86766963.4851333.415.462635117955.56238.9793430.8351543.815.512656763318.44240.6799504.0451888.115.532692374921.61241.14805758.9651339.815.52635775064.04240.16795624.7250847.315.522585447917.29240.75788955.4550140.715.492514089796.49240.01776798.7452131.615.582717703718.56242.82812353.6552228.615.492727826657.96239.86808887.4451277.715.52629402517.29240.25794799.54Приложение 4. Расчетная таблица для оценки качества построенного уравнения регрессииxln(y)y(x)(yi-ycp)2(y-y(x))215389.814.1614.080.760.0058116668.314.1814.120.730.00319057.114.2514.20.620.0017419331.714.2614.210.590.0024521474.114.3214.280.510.0010126996.514.3914.470.410.0052629039.214.4314.530.360.010130303.214.514.580.280.00532287.614.6314.640.160.00010339700.214.6614.890.140.05284717514.7115.130.110.1850232.714.8715.230.02540.134588214.8715.090.02510.04748468.714.915.180.01680.074954854.614.9715.390.004340.1852232.314.9915.30.001360.093254643.815.0915.380.002840.086953577.515.1415.340.01120.042850922.315.1815.260.02290.005464996715.2215.230.03657.0E-650328.115.2315.240.03760.00013551002.415.2615.260.05085.0E-651618.915.2615.280.05250.00035852364.315.3715.30.120.004514967915.2915.220.06650.0054748056.515.3215.160.08340.025151728.215.3615.280.110.0060750795.815.415.250.140.022449729.815.4215.220.150.04251333.415.4615.270.180.034551543.815.5115.280.230.054651888.115.5315.290.250.057551339.815.515.270.220.051350847.315.5215.250.230.068550140.715.4915.230.210.068252131.615.5815.30.30.081752228.615.4915.30.210.035151277.715.515.270.220.0534
http://belstat.gov.by/index.htm
2. Центр статистического анализаhttp://www.statmethods.ru/
3. П.П. Ниворожкина, 3 А. Морозова, П.А. Герасимова, П.В. Житников. «Основы статистики с элементами теории вероятностей для экономистов». Ростов-на-Дону – Феникс, 2008.
4. Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. «Эконометрика». М.: Юнити, 2010.
5. Гмурман В.Е. «Теория вероятностей и математическая статистика». 9-е изд., стер. – М.: Высшая школа, 2003.
Вопрос-ответ:
Какое теоретическое обоснование имеет регрессионная модель?
Регрессионная модель обосновывается экономической теорией, в данной статье модель строится на основе теории производства. Теория производства предполагает, что объем производства зависит от используемых факторов производства, таких как труд, капитал и технология.
Какой статистический анализ данных был проведен в данной статье?
В данной статье был проведен корреляционный анализ данных. Корреляционный анализ позволяет оценить силу и направление связи между переменными. В данном случае, анализируется связь между общим объемом промышленного производства и другими факторами производства.
Какие выводы можно сделать на основе проведенного корреляционного анализа?
По результатам корреляционного анализа можно сделать следующие выводы: существует положительная корреляционная связь между общим объемом промышленного производства и факторами производства, такими как труд и капитал. Это говорит о том, что увеличение этих факторов приводит к росту производства. Также была обнаружена отрицательная корреляционная связь между общим объемом промышленного производства и фактором технологии. Это может означать, что более современные технологии могут приводить к сокращению объема производства.
Какие расчеты были осуществлены при построении и анализе регрессионной модели?
При построении и анализе регрессионной модели были осуществлены следующие расчеты: были определены коэффициенты регрессии, которые показывают величину влияния каждого фактора на объем промышленного производства; были проведены тесты статистической значимости коэффициентов регрессии, чтобы определить, являются ли они статистически значимыми; был определен коэффициент детерминации, который показывает, насколько хорошо модель подходит под данные.
Какие результаты экономической интерпретации возможны при регрессионном моделировании?
Результаты экономической интерпретации при регрессионном моделировании могут включать определение влияния различных факторов на исследуемую переменную, оценку эластичностей, проведение анализа значимости коэффициентов, выявление сезонности и тенденций, предсказание будущих значений и многое другое. Все зависит от конкретной задачи и датасета.
Какие теоретические основания используются при построении регрессионной модели?
При построении регрессионной модели используются различные теоретические основания, включая экономическую теорию, статистику, математические модели и другие. Например, модель может быть основана на предположении о линейной зависимости между исследуемыми переменными или на теоретических концепциях, связанных с рыночным поведением и предложением-спросом.
Как проводится статистический и корреляционный анализ данных в регрессионном моделировании?
Статистический и корреляционный анализ данных в регрессионном моделировании проводится с помощью различных статистических тестов, таких как t-тесты, F-тесты, анализ дисперсии и корреляционный анализ. Это позволяет оценить статистическую значимость коэффициентов регрессии, проверить гипотезы о влиянии факторов на зависимую переменную и выявить возможные мультиколлинеарности и другие проблемы в модели.
Можно ли сделать выводы о связи между переменными через корреляционный анализ в регрессионном моделировании?
Да, корреляционный анализ в регрессионном моделировании позволяет делать выводы о связи между переменными. Например, коэффициент корреляции Пирсона может показать, насколько сильно и как направлено взаимное влияние переменных. Однако следует помнить, что корреляция не всегда означает причинно-следственную связь, и для более точных выводов необходимо использовать регрессионный анализ.
Какие результаты были получены в регрессионном моделировании?
При регрессионном моделировании были получены следующие результаты: [описание полученных результатов]
Каково теоретическое обоснование модели, использованной в статье?
Теоретическое обоснование модели заключается в [описание теоретического обоснования модели]
Как проводился статистический и корреляционный анализ данных?
Статистический и корреляционный анализ данных был проведен путем [описание методов использованных в анализе]
Какие выводы можно сделать по разделу, посвященному корреляционному анализу?
По разделу, посвященному корреляционному анализу, можно сделать следующие выводы: [описание выводов по разделу]