Всероссийский Заочный Финансово- Экономический Институт


Контрольная работа
по дисциплине "Эконометрика"
Вариант № 21.

Исполнитель:
Специальность: Бух. учет: анализ и аудит
Курс: III , второе высшее образование
1-ый год обучения
Руководитель: Якушев А.А.


Челябинск, 2008.
Введение
Сегодня деятельность в любой области экономики (управлении, финансово-кредитной сфере, маркетинге, учете, аудите) требует от специалиста применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли, понимания научного языка. Большинство новых методов основано на эконометрических моделях, концепциях, приемах. Без глубоких знаний эконометрики научиться их использовать невозможно. Изучение современной экономической литературы также предполагает хорошую эконометрическую подготовку. Важно, что эконометрические методы одновременно позволяют оценить ошибки измерений экономических величин и параметров моделей. Экономист, не владеющий этими методами, не может эффективно работать аналитиком. Менеджер, не понимающий значение этих методов, обречен на принятие ошибочных решений. Без эконометрических методов нельзя построить сколько-нибудь надежного прогноза, а значит под вопросом успех в банковском деле, финансах, бизнесе.
Специфической особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Целью данной работы является построение эконометрической модели и определение возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования экономических процессов.


Задача. Исследовать влияние на количество населения, занятого в промышленности, ряда макропоказателей (таблица 1) и выполнить его прогноз на первые три квартала 2005 года с доверительной вероятностью 0,95.
Таблица 1
Исходные данные
где X1- индекс потребительских цен, % к предыдущему году;
X2- среднемесячная зарплата в промышленности, руб.;
X3- внешняя трудовая миграция, тыс.чел.;
Y – количество населения, занятого в промышленности, тыс.чел.
Предварительная обработка статистических данных показателей
с помощью корреляционного анализа.
В таблицах 2-6 представлен протокол корреляционного анализа. С помощью этого протокола можно судить о степени взаимосвязи показателей.
Таблица 2
В таблице 2 «Матрица парных корреляций» представлены коэффициенты корреляции между показателем Y и X1, X2, X3. Из таблицы 2 видно, что на количество населения, занятого в промышленности, Y весьма высокое влияние оказывают изменения среднемесячной зарплаты в промышленности X2 (показатель 2, r=-0.947) и внешней трудовой миграции X3(показатель 3, r=-0,934).
Таблица 3
Таблица 4
Таблица 5
Таблица 6
В таблице 5 представлены частные коэффициенты корреляции, которые характеризуют взаимосвязь между показателем и фактором, очищенную от влияния других факторов. В нижней строке таблицы 2 и таблицы 5 представлено критическое значение коэффициента корреляции, с которым сравниваются коэффициенты корреляции таблицы. Если парные и частные коэффициенты корреляции между показателем и факторами по абсолютной величине меньше критического значения, то связь между ними считается незначительной, то есть коэффициент корреляции признается равным нулю. Этот факт позволяет исключить фактор из анализа и дальнейших расчетов. Из таблицы 5 видно, что коэффициент корреляции между Y и X1 по абсолютной величине меньше критического значения (0,375<0,4310). Следовательно, показатель X1 можно исключить из дальнейших расчетов, так как связь между ними незначительна.
Таким образом, проведенный анализ показывает, что показатели X2 и X3 в той или иной степени оказывают влияние на фактор Y.
Значения парных и частных коэффициентов корреляции изображены в виде графиков (рис.1, рис.2).

Рис. 1.Парные корреляции.

Рис.2. Частные корреляции.
Прогнозирование показателей на основе качественной
регрессионной модели.
Необходимо на основе регрессионного анализа исследовать зависимость количества занятого населения в промышленности (Y) от среднемесячной зарплаты в промышленности (X2) и внешней трудовой миграции (X3) за период с 2001 года по 2004 год. На основе модели регрессии выполнить прогноз показателя Y на три квартала вперед с гарантийной вероятностью 0,95.
Таблица 7
Таблица 8

Таблица 9
Включенные в модель факторы X2 и X3 на 100% описывают изменения количества населения, занятого в промышленности, - коэффициент детерминации равен 1(табл. 9). Модель имеет высокий уровень точности, так как средняя относительная ошибка остаточной компоненты составляет всего 1,475 (табл.9), а значение критерия точности составляет 87,697.
Модели временного ряда для фактора X1
Таблица 10
Таблица 11
Таблица 12

Рис. 3
Модели временного ряда для фактора X2
Таблица 13
Таблица 14

Рис.4
Модели временного ряда для фактора X3
Таблица 15
Таблица 16

Рис. 5
Прогнозные значения факторов X1, X2, X3 на три шага вперед представлены в таблицах протокола решения (табл.12, табл.14, табл.16). Значения точечного прогноза из этих таблиц запишем в таблицу исходных данных (табл. 17).
Таблица 17
Исходные данные
В таблице 18 и таблице 19 представлен протокол решения прогноза модели.
Таблица 18
Таблица 19
На рисунке 6 представлены фактические данные количества населения, занятого в промышленности, за исследуемый период и их аппроксимация с помощью построенной регрессионной модели. Кроме того, на рисунке представлены данные табл. 19, т.е. прогноз на 1, 2, 3 кварталы. График служит для наглядности данных и для подтверждения качества модели.

Рис. 6. Прогноз с данными точечного прогноза.
В таблице 18 «Характеристики остатков» приведен вывод значимости построенной модели. Значение критерия качества модели равно 87,263. Это говорит о том, что модель можно использовать для прогнозирования. Для наглядности представления данных строятся графики (рис. 7, рис.8).

Рис.7

Рис.8
Список использованной литературы
Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие – М.: Вузовский учебник, 2007.
Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - 2-е изд.; перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 576с.
Практикум по эконометрике: Учебное пособие / Под ред. Елисеевой И.И. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 192с
Орлов А.И. Эконометрика: Учеб. пособие для вузов – М.: «Экзамен», 2002.