Автор работы: Пользователь скрыл имя, 08 Сентября 2012 в 21:02, курсовая работа
ЭКОНОМЕТРИКА [econometrics] — научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (Близкое, но не тождественное значение имеет термин “эконометрия”, под ним обычно понимается наука, которая тесно связана с математической экономией и отличается от последней в основном применением конкретного числового материала.) В эконометрике как бы синтезируются достижения теоретического анализа экономики с достижениями математики и статистики (прежде всего математической статистики).
Введение…………………………………………………………………..3
1. Парная линейная регрессия…………………………………………..4
2. Парная нелинейная регрессия………………………………………….8
3. Множественная регрессия……………………………………………15
Заключение………………………………………………………………18
Список использованной литературы…………………………………..20
Вычисленная средняя относительная ошибка =5,91% находится в пределах приемлемой точности , следовательно, квадратичная модель достаточно точна.
y=19,939-0,094х - уравнение парной линейной регрессии, здесь
R2=0,019 что свидетельствует о низком качестве подгонки полученного линейного уравнения регрессии.
=15,25% - линейная модель недостаточно точна, разброс наблюдаемых значений относительно оценочных немал.
y=20,145-6,463/x - уравнение гиперболической регрессии, здесь
R2=0,159, что свидетельствует о низком качестве подгонки полученного уравнения регрессии, однако это выше чем у линейного.
=15,83% - модель недостаточно точна.
y=16,596•x^0,053•ε - уравнение степенной регрессии, здесь
R2=0,042, что свидетельствует о низком качестве подгонки уравнения регрессии.
=17,83% - модель недостаточно точна.
y=19,520·0,995^x·ε - уравнение показательной регрессии, здесь
R2=0,019, что свидетельствует о самом низком качестве подгонки уравнения регрессии, гораздо ниже чем у предыдущих уравнений.
=17,81% - модель недостаточно точна.
Следовательно, наиболее близко к экспериментальным точкам проходит линия квадратичной регрессии, т.к. у данной регрессии самый высокий индекс корреляции и наименьшее среднее отклонение.
3. Множественная регрессия
y=-2,6251+0,0631x1+0,00025x4+ε
R2=0,634 свидетельствует о том, что в целом качество регрессии удовлетворительно. Это подтверждается и величиной =8%<9%<10%/
Рентабельность предприятия при заданных параметрах будет составлять 5,7231%.
Список использованной литературы
3