СОДЕРЖАНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ.. 3

Метод средних величин и показателей вариации.. 4

ПРИКЛАДНАЯ ЧАСТЬ.. 10

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.. 27

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 29



Фрагмент работы:

2. ПРИКЛАДНАЯ ЧАСТЬ

Таблица 2.1

Динамика индекса S&P 500 и курсов акций компаний

 

Неделя

Изменение SP500

Изменение IAL

Изменение Sears

Изменение BankOne

Изменение GM

14  мая

51,6

-0,14

4,51

2,19

0,26

21  мая

-22,77

-0,14

0,97

-1,63

-0,94

28  мая

-16,68

0,23

1,79

-0,23

-2,69

04  июня

-39,61

0,14

-1,51

-0,7

-3,6

11  июня

-20,26

0,61

-1,57

-1,21

-2,75

18 июня

-18,13

-0,42

-2,09

-0,36

-0,4

25 июня

0,68

0,43

0,53

0,37

-1,5

02 июля

-0,79

-0,76

-2,12

-0,29

-1,66

09 июля

-67,64

-0,96

-5,47

-2,27

-4,83

16 июля

-73,64

-1,08

-2,9

-1,25

-3,82

23 июля

5,09

-0,25

3,53

0,05

0,46

30 июля

11,4

0,67

-4,16

2,38

0,22

06 августа

44,4

0,05

1,7

2,83

1,15

13 августа

20,13

0,23

2,51

0,47

1,45

20 августа

12,09

-0,2

-0,38

-0,82

2,32

27 августа

-24,79

0,06

-1,06

1,33

-0,06

03 сентября

-22,15

-0,29

-0,89

-1,55

-1,97

10 сентября

-4,11

0,34

0,58

0,15

-1,65

17 сентября

-44,42

0,24

-0,38

-2,41

-1,1

24 сентября

-18,02

-0,78

-4,11

0,23

-3,01

01 октября

-26,79

0,05

-2,92

-2,08

-3,23

08 октября

34,74

0,12

-4,83

1,33

-1,54

15 октября

49,07

-0,02

-8,39

2,5

-0,48

22 октября

13,26

-0,62

1,94

0,85

1,17

29 октября

3,31

0,86

0,95

-0,01

-1,45

05 ноября

-6,22

-0,19

-3,02

-1,43

0,38

12 ноября

15,09

0,67

-1,81

-0,01

1,12

19 ноября

20,72

-0,04

4,48

0,78

2,44

 

Изменчивость биржевого рынка часто требуется измерить. Для этого используют модель простой линейной регрессии, считая зависимой переменной процентное изменение курсов анализируемых акций, а независимой переменной – процентное изменение рыночного индекса. В качестве рыночного индекса, как правило, применяется фондовый индекс 500 наиболее активно покупаемых акций на Нью-Йоркской фондовой бирже, публикуемый агентством Standard and Poor (S&P 500).

Динамика индекса S&P 500 и курсов акций компаний содержит данные, которые регистрировались каждую неделю с 14 мая  по 14 ноября. Недельные колебания индекса S&P 500 и курсов акций четырех избранных компаний представляют собой процентное изменение по отношению к курсу акций на предыдущей неделе, зафиксированному на момент закрытия последних торгов.

В Таблице 2.1 содержатся значения следующих переменных:

Неделя – текущая неделя;

SP500 – недельное колебание индекса S&P 500;

IAL   - недельное колебание биржевой стоимости акций компании International Aluminium;

SEARS - недельное колебание биржевой стоимости акций компании SEARS;

BancONE - недельное колебание биржевой стоимости акций компании BancONE;

GM  - недельное колебание биржевой стоимости акций компании  General Motors.

Таблица 2. 2

Распределение вариантов

варианта

 

 

 

Изменение SP500

Изменение

IAL

Изменение

Sears

Изменение

BankOne

Изменение GM

независимая переменная

зависимые переменные

1

Х

У1

У2

 

 

2

Х

У1

 

У2

 

3

Х

У1

 

 

У2

4

Х

 

У1

У2

 

5

Х

 

У1

 

У2

6

Х

 

 

У1

У2

 

Постройте диаграмму разброса, считая, что зависимой переменной У является недельное колебание биржевой стоимости акций компании Первой (У1), а независимой Х – колебание индекса S&P 500. Предполагая, что между переменными существует линейная зависимость, примените метод наименьших квадратов и вычислите параметры линейной зависимости а0 и а1. Расчеты выполнить по формулам. Результаты проверить с помощью Пакета анализа. Объясните смысл полученных параметров. Рассчитать теоретические уровни колебаний биржевой стоимости акций соответствующей компании по полученному уравнению регрессии. Исследуйте параметры полученного уравнения регрессии на типичность с помощью t- критерия Стьюдента (для уровня значимости 0,05 или 5% и числа степеней свободы более 20 критическое значение t-критерия, полученное по таблице Стьюдента, равно 1,960). Построить график полученного уравнения регрессии. Оценить практическую значимость синтезированной модели с помощью линейного коэффициента корреляции. Проверить существенность линейного коэффициента корреляции с помощью t-критерия Стьюдента (для уровня значимости 0,05 или 5% и числа степеней свободы более 20 критическое значение t-критерия, полученное по таблице Стьюдента, равно 1,960). Повторите решение заданий 1-8, считая зависимой переменной У2 – недельное колебание биржевой стоимости акций компании Второй (У2). Исследуйте какая из составленных моделей наиболее адекватна? Для ответа исчислите средние ошибки аппроксимации каждой модели и сравните их между собой. Вычислите линейный коэффициент корреляции для двух компаний, представленных Вам для исследования (Y1 и Y2). Объясните смысл вычисленного коэффициента. Целесообразно ли включать в портфель только акции компаний, связанных между собой сильной положительной корреляцией? Обоснуйте свой ответ, используя результаты вычисления линейного коэффициента корреляции. Обобщив и сопоставив всю полученную информацию, сделайте практические выводы

Таблица 2.3

Исходные данные

Изменение

SP500

Изменение

IAL

Изменение

 Sears

Х

У1

У2

51,6

-0,14

4,51

-22,77

-0,14

0,97

-16,68

0,23

1,79

-39,61

0,14

-1,51

-20,26

0,61

-1,57

-18,13

-0,42

-2,09

0,68

0,43

0,53

-0,79

-0,76

-2,12

-67,64

-0,96

-5,47

-73,64

-1,08

-2,9

5,09

-0,25

3,53

11,4

0,67

-4,16

44,4

0,05

1,7

20,13

0,23

2,51

12,09

-0,2

-0,38

-24,79

0,06

-1,06

-22,15

-0,29

-0,89

-4,11

0,34

0,58

-44,42

0,24

-0,38

-18,02

-0,78

-4,11

-26,79

0,05

-2,92

34,74

0,12

-4,83

49,07

-0,02

-8,39

13,26

-0,62

1,94

3,31

0,86

0,95

-6,22

-0,19

-3,02

15,09

0,67

-1,81

20,72

-0,04

4,48

 

           Построим диаграмму разброса.



Список использованной литературы:

Аббакумов, В.Л. Бизнес-анализ информации. Статистические методы: Учебник / В.Л. Аббакумов, Т.А. Лезина – М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2009. – 374 с. Айвазян, С.А.и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ.изд. / Под ред. С.А. Айвазяна – М.: Финансы и статистика, 1985 – 487 с.  Афанасьев, В.Н.,Юзбашев, М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учеб­ник. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 228 с. Бородич, С.А.Эконометрика / Учебное пособие для ВУЗов. - Мн.: Новое знание, 2001 – 408 с.  Доугерти, К.Введение в эконометрику: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 2009 – 465 с.  Математикадля экономистов: от арифметики до эконометрики : учеб.-справ. пособие для бакалавров / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко, И. М. Тришин, М. Н. Фридман ; под ред. Н. Ш. Кремера. – 3-е изд., перераб. и  доп. – М. : Юрайт, 2012 . – 685 с.  Методическоепособие по выполнению курсовой работы по дисциплине «Бизнес-статистика»./ Авт.-сост.: Е.А. Гопка, – Мн., – 19 с.  Микроэкономическаястатистика: Учебник / Под ред. С.Д. Ильенковой – М.: Финансы и статистика, 2004 – 544 с.  Образцова, О.И. Статистика  предприятий  и  бизнес-статистика  [Текст]: учеб. пособие / О.И. Образцова; Национальный исследовательский  университет  «Высшая  школа  экономики».  – М.: Изд.  дом  Высшей  школы  экономики, 2011. – 704 с.


Цена сегодня: 29.00 бел.руб.

Вы находитесь на сайте как незарегистрированный пользователь.
Для покупки работы Вам необходимо заполнить все поля ниже:
Ваше имя :
Придумайте логин :
Ваш e-mail :
Ваш телефон :
Параметры выбора
Дисциплина
Вид работ
Цена
от 
до 
Год сдачи
от 
до 
Минимальный балл
Страниц не менее
Слова в названии
Слова в описании


Megabank.by - Купить дипломную работу в Минске

Оставьте свои данные и мы перезвоним!