Анализ регрессии в изучении экономических проблем

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ТАВРИЧЕСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИМ. В.И. ВЕРНАДСКОГО

КУРСОВАЯ РАБОТА

на тему:

«Анализ регрессии в изучении экономических проблем»

Студентка 2 курса, группа 202-К, специальность «экономическая киберенетика»

Зворская А.В.

Научный руководитель

ф-м.к.н.,доц., Попов В.Б.

Симферополь 2010

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………….3

РАЗДЕЛ 1. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ………………………………………..4

РАЗДЕЛ 2 МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ……………………5

2.1 Определение параметров уравнения регрессии………………………………5

2.2 Расчет коэффициентов множественной линейной регресcии……………….9

2.3 Дисперсии и стандартные ошибки коэффициентов…………………………13

2.4 Интервальные оценки коэффициентов теоретического

уравнения регресcии…………………………………………………………..15

2.5 Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии………………………………………………………………………16

2.6 Проверка статистической значимости коэффициентов

уравнения регрессии………………………………………………………….16

2.7 Проверка общего качества уравнения регрессии……………………………17

2.8 Анализ статистической значимости коэффициента детерминации………..19

2.9 Проверка равенства двух коэффициентов детерминации…………………..21

2.10 Проверка гипотезы о совпадении уравнений регрессии

для двух выборок……………………………………………………………..23

РАЗДЕЛ 3 ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ…………………………………………..25

ВЫВОДЫ…………………………………………………………………………..30

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ…………………………….....31

Введение

Постоянно усложняющиеся экономические процессы потребовали создания и совершенствования особых методов изучения и анализа. Широкое распространение получило использование моделирования и количественного анализа. На этом этапе выделилось и сформировалось одно из направлений экономических исследований – эконометрика.

Эконометрика как научная дисциплина зародилась и получила развитие на основе слияния экономической теории, математической экономики, экономической статистики и математической статистики. Действительно, предметом ее исследования являются экономические явления. Но в отличие от экономической теории эконометрика делает упор на количественные, а не на качественные аспекты этих явлений. Например, экономическая теория утверждает, что спрос на товар с ростом его цены убывает. Но при этом практически неисследованным остается вопрос, как быстро и по какому закону происходит это убывание.

Эконометрика отвечает на этот вопрос для каждого конкретного случая. Изучение экономических процессов (взаимосвязей) в эконометрике осуществляется через математические (эконометрические) модели. В этом видится ее родство с математической экономикой. Но если математическая экономика строит и анализирует эти модели без использования реальных числовых значений, то эконометрика концентрируется на изучении моделей на базе эмпирических данных.

Одной из основных задач экономической статистики является сбор, обработка и представление экономических данных в наглядной форме в виде таблиц, графиков, диаграмм. Эконометрика также активно пользуется этим инструментарием, но идет дальше, используя его для анализа экономических взаимосвязей и прогнозирования. Мощным инструментом эконометрических исследований является аппарат математической статистики.

Цель работы: анализ экономических методов и моделей.

Задачи:

1 Обзор литературы;

2 Построение эконометрических моделей;

3 Оценка параметров построенной модели;

4 Проверка качества найденных параметров модели.

РАЗДЕЛ 1.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ — метод моделирования измеряемых данных и исследования их свойств. Данные состоят из пар значений зависимой переменной (переменной отклика) и независимой переменной (объясняющей переменной). Регрессионная модель есть функция независимой переменной и параметров с добавленной случайной переменной. Параметры модели настраиваются таким образом, что модель наилучшим образом приближает данные. Критерием качества приближения(целевой функцией) обычно является среднеквадратичная ошибка: сумма квадратов разности значений модели и зависимой переменной для всех значений независимой переменной в качестве аргумента. Регрессионный анализ — раздел математической статистики и машинного обучения. Предполагается, что зависимая переменная есть сумма значений некоторой модели и случайной величины. Относительно характера распределения этой величины делаются предположения, называемые гипотезой порождения данных. Для подтверждения или опровержения этой гипотезы выполняются статистические тесты, называемые анализом остатков. При этом предполагается, что независимая переменная не содержит ошибок. Регрессионный анализ используется для прогноза, анализа временных рядов, тестирования гипотез и выявления скрытых взаимосвязей в данных.

Цели регрессионного анализа:

1 Определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными)

2 Предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой.

3 Определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой.

Регрессионный анализ нельзя использовать для определения наличия связи между переменными, поскольку на

Внимание, отключите Adblock

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

Скачать