Процесс экономического роста
Система показателей, характеризующих экономический рост. Оценка тесноты и аналитическое выражение связи между факторным и результативным показателем на основе корреляционно-регрессионного анализа. Тенденции и прогноз развития факторного признака.
Рубрика | Экономика и экономическая теория |
Вид | курсовая работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 21.11.2012 |
Размер файла | 613,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Содержание
Введение
1. Экономический рост
1.1 Система показателей, характеризующих экономический рост
2. Расчетная часть
2.1 Оценка тесноты связи между фактором и результативным показателем на основе корреляционного анализа
2.1.1 Оценка тесноты связи
2.1.2 Проверка значимости
2.1.3 Расчет доверительных границ для коэффициента корреляции
2.2 Определение параметров уравнения линейной регрессии
2.2.1 Определение параметров
2.2.2 Оценка значимости уравнения линейной регрессии
2.3 Определение тренда для факторного признака
2.3.1 Расчет параметров уравнений
2.3.2 Выбор уравнения тренда
2.4 Прогнозирование
2.4.1 Расчет прогнозного значения фактора
2.4.2 Расчет прогнозного значения результативного показателя
2.4.3 Расчет доверительного интервала для прогнозного значения результативного показателя
Заключение
Список литературы
Введение
Экономический рост является одним из центральных объектов исследования современной макроэкономики. Экономический рост служит основой решения большинства социально-экономических проблем, является главным фактором цивилизационного прогресса и результатом развития науки, техники, институциональных факторов. Параметры экономического роста и их динамика широко используется для характеристики развития национальных хозяйств, в государственном регулировании экономики. Экономический рост изучался экономистами-теоретиками всех поколений. В последнее время теория экономического роста стала отдельным, сравнительно обособленным разделом экономической теории. Несмотря на это, окончательная интерпретация и формализация этого явления еще не завершена. На основе рассмотрения показателей экономического роста, динамики уровня жизни, население оценивает деятельность высших органов. Но экономический рост зависит не только от потенциала национального хозяйства, но и от внешнеэкономических и внешнеполитических факторов.
Можно сказать, что экономический рост - это увеличение ВВП на душу населения, а увеличение темпов экономического роста приводит к повышению уровня доходов населения, снижению безработицы, увеличению доходов бюджета. Поэтому содействие увеличению темпов экономического роста является одной из самых основных задач экономической политики любого государства, чему способствуют различные теории экономического роста, которые в какой-то мере применяются на практике.
Тема экономического роста и была, есть и будет актуальна во все времена, так как она касается каждой, отдельно взятой личности, и планеты в целом, так как проблемы экономического роста занимают в настоящее время центральное место в экономических дискуссиях и обсуждениях, ведущихся представителями разных наций, народов и их правительств.
Объектом курсовой работы является процесс экономического роста. Предмет исследования - элементы и стадии экономического роста.
Целью работы является определением прогнозного значения экономического роста в зависимости от инвестиции в основной капитал и от ВВП на душу населения.
В соответствии с поставленной цели следует решить следующие задачи:
- изучить теоретические основы системы показателей, характеризующих экономический рост
-оценить тесноту связи между факторным и результативным показателем на основе корреляционного анализа
-определить аналитическое выражение связи между факторным и результативным показателем на основе регрессионного анализа
-выявить тенденции развития факторного признака.
- рассчитать прогнозное значение экономического роста
1. Экономический рост
1.1 Система показателей характеризующих экономический рост
Экономический рост относится к числу сложных и многогранных явлений. Категория экономического роста является важнейшей характеристикой общественного производства при любых хозяйственных системах. Экономический рост - это количественное и качественное совершенствование общественного продукта за определенный период времени. Экономический рост означает, что на каждом данном отрезке времени в какой-то степени облегчается решение проблемы ограниченности ресурсов и становится возможным удовлетворение более широкого круга потребностей человека.
В самом общем виде экономический рост означает количественное и качественное изменение результатов производства и его факторов. Свое выражение экономический рост находит в увеличении валового национального продукта (ВНП), в возрастании экономической мощи нации, страны, региона. Это увеличение можно измерить двумя взаимосвязанными показателями: ростом за определенный период времени реального ВНП или ростом ВНП на душу населения. В связи с этим показателем, отражающим экономический рост, является годовой темп роста ВНП в процентах.
В узком смысле слова под экономическим ростом принято понимать увеличение объемов ВНП.
Экономический рост измеряется двумя основными показателями: темпами роста реального ВНП в абсолютном выражении и темпами роста его объема на душу населения за определенный срок.
Темпы роста ВНП=
где ВНП1- валовой национальный продукт данного года;
ВНП0- валовой национальный продукт базового года - года, с которым делается сравнение.
Кроме общих показателей экономического роста (ВВП и ВВП на душу населения) используют ряд частных показателей. Важнейший частный показатель экономического роста -- производительность труда, чаше всего измеряемая как производство продукции за один час. Производительность труда в общем виде характеризуется соотношением объема произведенной продукции и затратами трудовых ресурсов. Измеряется она отношением выпуска продукции (в масштабах страны -- национального дохода) к затратам живого труда. Показатель, обратный производительности Труда, - Трудоемкость продукции. Трудоемкость -- затраты рабочего времени на производство единицы продукции. Изменение трудоемкости тесно связано с производительностью труда, что описывается следующими формулами:
или
где ДПТ -- прирост производительности труда к базовому уровню, %; -- изменение трудоемкости продукции по сравнению с базовым уровнем, %.
Для характеристики экономического роста используется также показатель фондоотдачи, характеризующий производительность капитала. Фондоотдача -- отношение произведенного продукта к затратам капитала. Показатель, обратный фондоотдаче, -- капиталоемкость продукции. Капиталоемкость -- соотношение, показывающее, какое дополнительное количество капитала необходимо для производства единицы продукции.
Количество и качество природных ресурсов, объем основного капитала, технология.
Следует иметь в виду, что между темпами экономического роста и повышением его качества существуют определенные противоречия. Так, например, темпы роста окажутся выше, если будет увеличена продолжительность рабочего дня или рабочей недели. Но при этом сокращаются ресурсы свободного времени населения. С другой стороны, скажем, улучшение условий труда требует дополнительных затрат на совершенствование эргономических характеристик рабочих мест, установку средств очистки воздуха в производственных помещениях от пыли и газа, снижение чрезмерного шума и вибрации и т. д. И хотя подобные меры, как правило, способствуют определенному повышению производительности труда, однако в целом связанные с этим издержки не дают немедленной экономической отдачи и сдерживают темпы экономического роста.
По сути, экономический рост является результатом общественного воспроизводства, который, пройдя через стадии распределения и обмена проявляется в потреблении. Однако, при всей важности производства, экономический рост имеет смысл лишь тогда, когда служит потреблению. Следовательно, экономический рост, зародившийся в недрах производственного процесса, обретает свое настоящее содержание и сущность только в конце воспроизводственной цепочки, когда произведенный продукт становится и реализованным, и потребленным.
Из этого можно сделать вывод, что экономический рост - это процесс, который рождается на стадии производства, приобретает устойчивый характер на остальных стадиях общественного производства, приводит к количественному и качественному изменению производительных сил, увеличению общественного продукта за определенный период времени и росту народного благосостояния.
В широком смысле: экономический рост является показателем экономического развития и является главной траекторией развития общества. В совокупности с социальными, политическими, демографическими и другими признаками, он определяет направление движения общества, устанавливая характер общественного развития в целом.
Экономический рост зависит оттого, какая доля прироста производства получена за счет интенсивных или экстенсивных факторов.
Существует два основных типа экономического роста: экстенсивный и интенсивный. Но экономическая история не знает интенсивного или экстенсивного типа экономического роста в чистом виде. Отнесение экономического роста к тому или иному типу осуществляется в зависимости от величины удельного веса прироста производства, полученного за счет качественного или количественного изменения его факторов. Суть экстенсивного типа экономического роста состоит в том, что увеличение национального продукта осуществляется путем количественного увеличения факторов производства и за счет привлечения дополнительных факторов. Экстенсивный рост производства - самый простой и исторически первый путь расширенного воспроизводства.
Интенсивный тип более сложный тип экономического роста, главное в нем это совершенствование технологии производства, повышение основных факторов производства. Важнейший фактор интенсивного экономического роста - повышение производительности труда. Этот тип экономического роста характеризуется увеличением масштабов выпуска продукции, который основывается на широком использовании более эффективных и качественно совершенных факторов производства. Практически рост его производства обеспечивается за счет применения более совершенной техники, передовых технологий, достижений науки, более экономичных ресурсов, повышения квалификации работников. За счет этих факторов достигается повышение качества продукции, рост производительности труда, ресурсосбережения и т.д.
2. Расчет прогнозного значения экономического роста
2.1 Оценка тесноты связи между факторами и результативным показателем на основе корреляционного анализа
2.1.1 Оценка тесноты связи
Теснота связи между показателями количественно оценивается коэффициентом корреляции rxy.
Предположим, что в нашем случае используется линейный коэффициент корреляции. Линейный коэффициент корреляции отражает тесноту связи линейной зависимости между 2мя переменными. Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от -1 до + 1 или по модулю от 0 до 1. Рассчитаем линейный коэффициент корреляции по формуле:
(2.1)
где xi, yi - фактические значения x и y,
x, y - средние значения этих показателей.
Сделаем таблицу для помощи при расчетах.
Таблица 1. Расчет сумм для определения линейного коэффициента корреляции
№ |
(-) |
(-) |
(-) (-) |
|||||
1 |
1762,4 |
74,5 |
-2420,7714 |
-87,8143 |
212578,346 |
5860134,171 |
7711,351284 |
|
2 |
2186,4 |
91,6 |
-1996,7714 |
-70,7143 |
141200,2918 |
3987096,024 |
5000,512224 |
|
3 |
2865 |
118,5 |
-2384,5714 |
-43,8143 |
104478,3267 |
5686180,762 |
1919,692884 |
|
4 |
3611,1 |
151,1 |
-892,4714 |
-11,2143 |
10008,44202 |
796505,1998 |
125,7605245 |
|
5 |
4730 |
188 |
546,8286 |
25,6857 |
14045,67537 |
299021,5178 |
659,7551845 |
|
6 |
6626,8 |
232,3 |
2443,6286 |
69,9857 |
171019,0581 |
5971320,735 |
4897,998204 |
|
7 |
7500,5 |
280,2 |
3317,3286 |
117,8857 |
391065,6041 |
11004669,04 |
13897,03826 |
|
Ср.зн. |
4183,1714 |
162,3142 |
_ |
_ |
_ |
_ |
_ |
|
_ |
_ |
_ |
_ |
1044395,744 |
33604927,45 |
34212,10857 |
Вывод: 1) т.к. r?0, следует, что связь между исследуемыми показателями существует.
2) т.к. r>0, следовательно, связь между признаками прямая, т.е. с увеличением инвестиций в основной капитал ВВП на душу населения возрастает.
3) т.к. r=0,97 (?1), то согласно критериям оценки тесноты связи связь сильная.
4) т.к. r= 0,97, мы можем сделать вывод о том, что это действительно линейный коэффициент корреляции.
2.1.2 Проверка значимости
Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе t-критерия Стьюдента путем сопоставления расчетного и табличного значений.
Выдвинем гипотезу H0: при б=0,01 связь между показателями несущественная. (r=0)
Табличное значение t-критическое Стьюдента берется из таблицы при б=0,01 и х=n-2=5 оно будет равно:
tб=4,032
Теперь рассчитаем t по формуле:
(2.2)
Вывод: гипотеза H0 о незначимости коэффициента корреляции отвергается при уровне значимости б=0,01 и числа степеней свободы х=n-2=5, т.к. tр>tб (8,9223>4,032), что соответствует области ЙЙ в диаграмме распределения Стьюдента. Зона ЙЙ - область маловероятности события r=0, следовательно, r?0 и значим для всей генеральной совокупности - инвестиций в основной капитал и ВВП на душу населения.
2.1.3 Расчет доверительных границ для коэффициента корреляции
Вероятность события г рассчитывается по формуле:
г=1-б
Следовательно, г=0,99 (99%)
Тогда, tг=2,17 (по таблице нормального закона распределения)
Для значения r=0,97найдем Z' (по таблице Z-преобразований Фишера)
Z'=2,6467
По формуле:
(2.3)
найдем интервал для Z'.
2,6467 - 2,17? Z ? 2,6467 + 2,17
1,0073 ? Z ? 3,1773
По таблице Z-преобразований Фишера найдем границы для r
0,79 ? r ? 0,996
Вывод: с вероятностью г=99% можно утверждать, что значение линейного коэффициента корреляции лежит в пределах от 0,79 до 0,996.
2.2 Определение параметров уравнения линейной регрессии
2.2.1 Определение параметров
Для нахождения параметров линейной регрессии используем метод наименьших квадратов. Этот метод позволяет получить систему нормальных уравнений для оценки параметров aи b.
(2.4)
Для решения данной системы построим вспомогательную таблицу.
Таблица 2. Расчет сумм для определения параметров a и b линейной регрессии
№ |
|||||
1 |
1762,4 |
3106053,76 |
74,5 |
131298,8 |
|
2 |
2186,4 |
4780344,96 |
91,6 |
200274,24 |
|
3 |
2865 |
8208225 |
118,5 |
339502,5 |
|
4 |
3611,1 |
13040043,21 |
151,1 |
545637,21 |
|
5 |
4730 |
22372900 |
188 |
889240 |
|
6 |
6626,8 |
43914478,24 |
232,3 |
1539405,64 |
|
7 |
7500,5 |
56257500,25 |
280,2 |
2101640,1 |
|
29282,2 |
151679545,4 |
1136,2 |
5746998,49 |
Решим эту систему при помощи матрицы.
Отсюда, параметры a и b будут равны соответственно:
Проверка:
Система верна, значит решением системы уравнений являются a=19,8402 и b=0,0341.
Следовательно, мы можем построить уравнение линейной регрессии (Приложение 1), которое будет иметь следующий вид:
2.2.2 Оценка значимости уравнения линейной регрессии
Для осуществления оценки существенности линейной регрессии необходимо определить коэффициент детерминации по формуле:
(2.5)
Для этого заполним вспомогательную таблицу:
Таблица 3. Расчет сумм для определения коэффициента детерминации
№ |
y |
()2 |
()2 |
||
1 |
74,5 |
79,9380 |
6785,838326 |
7711,333722 |
|
2 |
91,6 |
94,3964 |
4612,026162 |
5000,512224 |
|
3 |
118,5 |
117,5367 |
2005,033462 |
1919,692884 |
|
4 |
151,1 |
142,9787 |
373,8654274 |
125,7605245 |
|
5 |
188,0 |
181,1332 |
354,1509972 |
659,7551845 |
|
6 |
232,3 |
245,8141 |
6972,2166 |
4897,998204 |
|
7 |
280,2 |
275,6072 |
12835,30385 |
13897,03826 |
|
Ср.зн. |
162,32 |
_ |
_ |
_ |
|
_ |
_ |
33938,43482 |
34212,09101 |
Вывод: значение коэффициента детерминации В близко к 1, следовательно полученное уравнение линейной регрессии хорошо описывает существующую зависимость данных переменных (инвестиции в основной капитал и ВВП на душу населения). Изменение ВВП на душу населения на 99,2% обусловлено изменениями инвестиций в основной капитал, а на 0,8% прочих случайных факторов. Корреляционное поле и уравнение линейной регрессии представлено в Приложении 1.
2.3 Определение тренда для факторного признака
2.3.1 Расчет параметров уравнений
Предположим, что уравнением тренда будет являться прямая, квадратичная парабола или показательная функция.
а) расчет параметров уравнения тренда для линейной функции вида
Параметры и определяются методом наименьших квадратов
(2.6)
Таблица 4. Расчет сумм для определения параметров уравнения
1 |
1762,4 |
1 |
1762,4 |
|
2 |
2186,4 |
4 |
4372,8 |
|
3 |
2865 |
9 |
8595 |
|
4 |
3611,1 |
16 |
14444,4 |
|
5 |
4730 |
25 |
23650 |
|
6 |
6626,8 |
36 |
39760,8 |
|
7 |
7500,5 |
49 |
52503,5 |
|
28 |
29282,2 |
140 |
145088,9 |
Проверка:
Система верна, следовательно, решением системы уравнений являются следующие значения и .
Уравнение линейного тренда имеет вид :
Рассчитаем показатель рассеивания Q для линейного тренда по формуле:
(2.7)
Заполним вспомогательную таблицу
Таблица 5. Расчет сумм для определения коэффициента рассеивания Q1
t |
t |
t |
t)2 |
||
1 |
1762,4 |
1187,446 |
574,9536 |
330571,6422 |
|
2 |
2186,4 |
2186,021 |
0,3786 |
0,1433 |
|
3 |
2865 |
3184,596 |
-319,5964 |
102141,8589 |
|
4 |
3611,1 |
4183,171 |
-572,0714 |
327265,6867 |
|
5 |
4730 |
5181,746 |
-451,7464 |
204074,8099 |
|
6 |
6626,8 |
6180,321 |
446,4786 |
199343,1403 |
|
7 |
7500,5 |
7178,896 |
321,6036 |
103428,8755 |
|
28 |
1266826,157 |
Q1=1266826, 157
б) расчет параметров a иbдля показательной функции вида по формуле:
(2.8)
Для определения параметров aи bзаполним таблицу.
Таблица 6. Расчет сумм для определения параметров a и b функции
1 |
1762,4 |
1 |
3,2461 |
3,2461 |
|
2 |
2186,4 |
4 |
3,3397 |
6,6795 |
|
3 |
2865 |
9 |
3,4571 |
10,3714 |
|
4 |
3611,1 |
16 |
3,5576 |
14,2306 |
|
5 |
4730 |
25 |
3,6749 |
18,3743 |
|
6 |
6626,8 |
36 |
3,8213 |
22,9278 |
|
7 |
7500,5 |
49 |
3,8751 |
27,1256 |
|
28 |
29282,2 |
140 |
24,9719 |
102,9553 |
|
Проверка:
Система верна, следовательно, решением системы уравнений будут следующие значения и . Уравнение тренда для показательной функции будет иметь следующий вид:
Рассчитаем показатель рассеивания Q2 для показательной функции.
Таблица 7. Расчет сумм для определения показателя рассеивания Q2
t |
t |
t)2 |
|||
1 |
1762,4 |
1732,2569 |
30,1431 |
908,6052 |
|
2 |
2186,4 |
2229,5879 |
-43,1879 |
1865,1932 |
|
3 |
2865 |
2869,7026 |
-4,70256 |
22,1141 |
|
4 |
3611,1 |
3693,5942 |
-82,4942 |
6805,2881 |
|
5 |
4730 |
4754,0251 |
-24,0251 |
577,2033 |
|
6 |
6626,8 |
6118,9057 |
507,8944 |
257956,6708 |
|
7 |
7500,5 |
7875,6435 |
-375,1435 |
140732,6172 |
|
сумма 28 |
29282,2 |
456337,8264 |
Q2=456337,8264
в) расчет параметров a, bи cдля квадратичной параболы вида по формуле
(2.9)
Заполним таблицу для расчетов
Таблица 8. Расчет сумм для определения параметров a, b и c функции
1 |
1762,4 |
1 |
1 |
1 |
1762,4 |
1762,4 |
|
2 |
2186,4 |
4 |
8 |
16 |
4372,8 |
8745,6 |
|
3 |
2865 |
9 |
27 |
81 |
8595 |
25785 |
|
4 |
3611,1 |
16 |
64 |
256 |
14444,4 |
57777,6 |
|
5 |
4730 |
25 |
125 |
625 |
23650 |
118250 |
|
6 |
6626,8 |
36 |
216 |
1296 |
39760,8 |
238564,8 |
|
7 |
7500,5 |
49 |
343 |
2401 |
52503,5 |
367524,5 |
|
сумма 28 |
29282,2 |
140 |
784 |
4676 |
145088,9 |
818409,9 |
Уравнение тренда для квадратичной параболы имеет вид
Вычислим показатель рассеивания Q3
Таблица 9. Расчет сумм для определения показателя рассеивания Q3
t |
t |
t)2 |
|||
1 |
1762,4 |
1728,227 |
34,173 |
1167,7939 |
|
2 |
2186,4 |
2186,022 |
0,378 |
0,14289 |
|
3 |
2865 |
2860,129 |
4,871 |
23,7267 |
|
4 |
3611,1 |
3750,548 |
-139,448 |
19445,7447 |
|
5 |
4730 |
4857,279 |
-127,279 |
16199,9439 |
|
6 |
6626,8 |
6180,322 |
446,478 |
199342,6045 |
|
7 |
7500,5 |
7719,677 |
-219,177 |
48038,5573 |
|
сумма 28 |
- |
- |
- |
284218,5138 |
Q3=284218,513
2.3.2 Выбор уравнения тренда
В качестве уравнения тренда выбирается та кривая, показатель рассеивания который наименьший. В данном случае за уравнение тренда принимается парабола, показатель рассеивания которой равен Q3=284218,5138.
Графики функций для линейной, показательной и квадратичной функции и график фактической зависимости представлены в Приложении 2.
2.4 Прогнозирование
2.4.1 Расчет прогнозного значения фактора
Прогнозное значение показателя xпр рассчитывается методом экстраполяции тренда и графическим методом (Прил. 3). Для этого в уравнение тренда подставляется номер периода ti соответствующего периода упреждения.
Получено уравнение тренда в виде параболы:
Для ti=n+1=7+1=8
=9475,344
Для ti=n+2=7+2=9
11313,996
При графическом методе
Различия в полученных двумя методами результатах составляют ? 0,06%
2.4.2 Расчет прогнозного значения результативного показателя
Прогнозное значение показателя yпр рассчитывается корреляционно-регрессионным и графическими (Прил. 2) методами. В уравнение регрессии подставляется прогнозное значение фактора xпр.
Уравнение регрессии имеет вид
:
=342,9494
=405,6465
При графическом методе
Различия в полученных двумя методами результатах составляют ?0,6%-0,75%.
2.4.3 Расчет доверительного интервала для прогнозного значения результативного показателя
Полученные точечные значения результативного показателя могут значительно отличаться от истинных значений, так как параметры уравнений расчета определяются на основе ограниченной выборки наблюдений показателя. Необходимо рассчитать доверительный интервал прогнозируемого показателя. Интервальная оценка для этого показателя будет равна
(2.10)
Доверительный интервал рассчитывается по формуле
, (2.11)
где - суммарная дисперсия. Она равна:
(2.12)
S - показатель колеблемости расчетных уровней относительно фактических.
(2.13)
Для расчета доверительного интервала заполним вспомогательную таблицу.
Таблица 10. Расчетные данные для определения показателя колеблемости расчетных уровней от фактических уровней
1 |
74,5 |
79,9380 |
29,5719 |
|
2 |
91,6 |
94,3964 |
7,8199 |
|
3 |
118,5 |
117,5367 |
0,9279 |
|
4 |
151,1 |
142,9787 |
65,9555 |
|
5 |
188,0 |
181,1332 |
47,1529 |
|
6 |
232,3 |
245,8141 |
182,6308 |
|
7 |
280,2 |
275,6072 |
21,0938 |
|
сумма 28 |
- |
- |
355,1528 |
1) Расчет доверительного интервала для 8-го периода.
342,9494
Вывод: таким образом, с надежностью г=99% можно утверждать, что прогнозное значение ВВП на душу населения в восьмом периоде будет находиться в интервале от млрд. руб. домлрд. руб. для генеральной совокупности.
Ширина доверительного интервала составляет примерно 85% от прогнозного значения результативного показателя, т.е. доверительный интервал достаточно мал, что говорит о приближенности точечного значения результативного показателя в восьмом периоде к истинному. Это обусловлено тем, что коэффициент корреляции очень высокий.
2) Расчет доверительно интервала для 9-го периода.
Вывод: с надежностью г=99% можно утверждать, что прогнозное значение ВВП на душу населения в восьмом периоде будет находиться в интервале от млрд. руб. до млрд. руб. для генеральной совокупности.
Ширина доверительного интервала, примерно 86%, это значит, что точечное значение результативного показателя в девятом периоде близко к истинному.
экономический рост корреляционный регрессионный
Заключение
В данной курсовой работе было определено прогнозное значение экономических показателей.
Сначала определяется теснота связи между показателями при помощи корреляционного метода. Т.к. rxy =0,97, то связь между данными показателями (инвестиции в основной капитал и ВВП на душу населения) сильная, прямая. Форма связи - линейная. Затем найдя параметры уравнения линейной регрессии а и b, строится на графике уравнение линейной регрессии (Прил. 1) , имеющей вид:
Дальше мы выявили основные тенденция развития показателя и измерили отклонение от нее. В качестве уравнения тренда мы выбрали кривую, показатель рассеивания которой наименьший. В данном случае за уравнение тренда принимается парабола, имеющая вид:
,
показатель рассеивания которой равен Q3=284218,5138.
В заключительной части работы был определен прогноз результативного показателя. Для этого сначала был определен прогноз факторного показателя методом экстраполяции тренда, в результате которого мы рассчитали, что.
После этого рассчитано прогнозное значение результативного показателя корреляционно-регрессионным методом, и выяснили, что342,9494, а 405,6465.
Прогнозные значения представлены с определенной надежностью, которая оценивается вероятностью г=99% попадания фактических значений показателя в будущем в доверительный интервал прогноза. В прогнозируемом периоде t8 фактические значения показателя оказались в интервале от млрд. руб. домлрд. руб. с вероятностью 99%, а в периоде t9 - в интервале от млрд. руб. до млрд. руб. также с вероятностью 99%.
Список литературы
1. Россия в цифрах 2011. Издательство: «Росстат», 2011 г., 585 с.
2. Определение прогнозного значения экономического показателя. Методические указания для выполнения курсовой работы по дисциплине «Количественные методы анализа и прогнозирования хозяйственной деятельности»/ Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т; Сост.: Л.Г. Еникеева, Р.Н. Шарипова, З.З. Александрова. - 3-е изд., испр. и перераб. - Уфа, 2009. - 24 с.
3. Экономический словарь/ Издательство: Велби Проспект; Сост.: Николаева И.П. - 2008 г., - 160 с.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Понятие, виды производственных средств. Расчет линейного коэффициента корреляции. Аналитическое выражение связи между факторным и результативным показателем на основе регрессионного анализа. Расчет параметров уравнения тренда методом наименьших квадратов.
курсовая работа [80,9 K], добавлен 07.03.2016Этапы корреляционно-регрессионного анализа, построение корреляционной модели и определение функции, отражающей механизм связи между факторным и результативным признаками. Измерение тесноты корреляционной связи, расчет индекса корреляции и дисперсии.
лекция [38,1 K], добавлен 13.02.2011Теоретические основы статистико-экономического анализа трудовых конфликтов в регионах РФ. Построение аналитической группировки. Корреляционно-регрессионный анализ связи между результативным показателем и факторным. Анализ показателей ряда динамики.
курсовая работа [204,8 K], добавлен 27.02.2015Эффективность оборотных средств. Оценка тесноты связи между факторным и результативным показателями на основе корреляционного анализа. Проверка значимости коэффициента корреляции. Оценка значимости уравнения линейной регрессии. Формы связи показателей.
курсовая работа [143,2 K], добавлен 15.03.2015Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа. Вычисление показателей силы и тесноты связи между явлениями и процессами, специфика их интерпретации. Оценка результатов линейного регрессионного анализа. Коэффициент множественной детерминации.
контрольная работа [228,2 K], добавлен 02.04.2013Порядок построения статистической группировки в соответствии с заданными показателями. Корреляционно-регрессионный анализ связи между результативным показателем и факторным. Анализ построенных рядов динамики и формулирование конечных результатов.
контрольная работа [163,0 K], добавлен 29.11.2014Понятие, сущность, типы и факторы экономического роста. Стадии и основные источники экономического роста. Взгляд в будущее: тенденции и прогнозы. Показатели, характеризующие экономический рост в России. Важнейшие черты экономического роста в странах мира.
курсовая работа [93,6 K], добавлен 13.06.2014Определение, исчисление, темпы экономического роста. Анализ экономического роста страны. Основные тенденции экономико-политического развития. Проблемы экономического роста и кризиса. Политические процессы и экономика. Экономический рост и безработица.
курсовая работа [38,9 K], добавлен 25.03.2008Виды и факторы экономического роста, показатели его расчета. Модели экономического роста и их характеристика. Особенности моделей Солоу, Харрода-Домара. Тенденции экономического роста в России. Прогноз роста развития российской экономики на 2012-2014 гг.
реферат [1,2 M], добавлен 10.12.2014Исследование сущности, целей и основных характеристик экономического роста, его этапов и стадий развития. Количественное увеличение валового национального продукта как выражение экономического роста. Сравнительный анализ экономического роста России и США.
курсовая работа [82,4 K], добавлен 30.01.2009