ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ. 3
ГЛАВА 1 ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ.. 5
ГЛАВА 2 ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ.. 11
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 20
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 22
ПРИЛОЖЕНИЕ А.. 23
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. 24
ПРИЛОЖЕНИЕ В.. 25
ПРИЛОЖЕНИЕ Г. 26
ПРИЛОЖЕНИЕ Д.. 27
ПРИЛОЖЕНИЕ Е. 28
ПРИЛОЖЕНИЕ Ж.. 29
ПРИЛОЖЕНИЕ И.. 30
Фрагмент работы:
Задачи написания курсовой работы следующие:
1) теоретическое обоснование зависимости расходов на конечное потребление от номинальной начисленной заработной платы;
2) статистический анализ исходных данных,
3) графический анализ исходных данных,
4) выбор эконометрической модели зависимости расходов на потребление и заработной платы,
5) тестирование адекватности модели линейной регрессии.
Для написания курсовой работы были использованы следующие методы: метод сравнения, анализа и синтеза, методы статистического анализа временных рядов, метод регрессионного анализа, метод наименьших квадратов, графический метод, метод использования коэффициентов, метод тестирования (по Дарбину-Уотсону, по Парку) и другие.
Исходные данные о среднеквартальной начисленной заработной плате и о расходах на конечное потребление взяты на официальном сайте Национального статистического комитета Республики Беларусь.
*******************
Проведем построение двух исходных моделей: модели линейной регрессии у = ах+b и модели полиномиальной модели регрессии вида у=ах2+bx+c (для этого введем в анализ переменную х2).
Для построения исходных моделей и выбора оптимальной воспользуемся пакетом анализа данных программы Excel – анализ «Регрессия».
В Приложении Б представлены результаты регрессионного анализа линейной зависимости, а в Приложении В представлены результаты регрессионного анализа полиномиальной зависимости.
Из Приложения Б проанализируем следующие полученные показатели:
- множественный R, характеризующий точность модели для имеющихся исходных данных;
- F-критерий Фишера;
- t-статистика – величины, характеризующие степень значимости отдельных коэффициентов модели.
В результате анализа предложены следующие коэффициенты уравнения линейной зависимости: а = 15,4797≈15,48 и b = 2915,4543≈2915,45. Тогда модель линейной зависимости выглядит следующим образом:
у = 15,48х + 2915,45 (2.1)
Показатели регрессионной статистики линейной модели представлены в таблице 2.1........
