Анализ и прогнозирование доходов населения

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Января 2012 в 15:02, курсовая работа

Краткое описание

Цель курсовой работы состоит в необходимости определения прогноза основных показателей уровня расходов на основе применение наивных и экспертных методов.

Содержание работы

Введение………………………………………………………………………..3
1.Теоритические аспекты экономического прогнозирования
1.1Сущность прогнозов и их классификация………………………………..5
1.2.Методология прогнозирования…………………………………………...6
2 Метод прогнозирования динамики экономических процессов
2.1 Понятие временных рядов………………………………………………...9
2.2.Основные показатели изменения уровней временного рядя………….12
2.3Средние характеристики временного ряда……………………………14
3 Определение основной тенденции временных рядов
3.1.Понятие основной тенденции…………………………………………...17
3.2 Применение простых скользящих средних…………………………….18
3.3 Прогнозирование тенденции развития с помощью моделей кривых роста Метод Ирвина…………………………………………………………22
3.4 Компоненты временного ряда…………………………………………..24
3.5 Проверка гипотезы о наличии тренда. Методом критерия серий…….25
3.6 Статистический анализ и прогнозирование на основе тренд- сезонных моделей………………………………………………………………………..25
4 Методы регрессионного анализа как инструмент построения модели
4.1Прогнозирование на основе регрессии………………………………….26
4.2 Регрессионный метод анализа данных………………………………….27
4.3 Оценка качество модели регрессии……………………………………..28
4.4 Принятие решений на основе уравнения регрессии…………………..30
5 Расчетная часть……………………………………………………………..31
Заключение…………………………………………………………………...68
Список используемой литературы………………………………………….70
Приложение А………………………………………………………………..72
Приложение В………………………………………………………………..73
Приложение С……………………………………………………………….74

Скачать целиком (80.35 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Содержимое работы - 1 файл

курсовая работа по ОПП.doc

— 469.00 Кб (Скачать файл)

 

     ЗАДАНИЕ НА КУРСОВУЮ РАБОТУ

      Выбор задания на курсовую работу осуществляется    в соответствии с таблицей 1 и  перечнем заданий   по номеру  студента в журнале.

        Выбор  данных для исследования производится из представленных в приложении к методическому указанию или самостоятельно по выбранной тематике.

Таблица 1- Задания  на курсовую работу 

       

          Вариант 

Номер

задания

 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
    1
 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
2 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
3 * - - * - - - - * - - * - - * - - - * - - * - *
4 - - *   * - * - - * - - - * - - * * - - * - - -
5 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
6 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
7 - * - - - * - * - - * - * - - * - - - * - - * -
8 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
9 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
10 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
11 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
12 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
13 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
14 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
15 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
16 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
17 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
 
 
 

 

  1. Рассчитать  параметры динамики временных рядов  данных

    (базисные  и цепные абсолютные и относительные  темпы роста и прироста)

  1. Проверить наличие тренда, гарантируя результат с вероятностью Р= 0,9 (tα = 1,89; Fкр = 5,34). Отобразите на графике фактические данные.
  2. Выполните сглаживание временных рядов методом скользящей средней.

  4. Выполнить сглаживание временного ряда  кривой роста.

  5. Определите прогнозные значения данного показателя на следующие 2 месяца с использованием модели Y= а0 + а1t. Табличное значение критерия Стьюдента:

tтабл(α= 0,1; k= n-2 = 8) = 1,8596.

  6. Оценить адекватность модели полученной ранее, описывающей временной ряд Y(t), на основе исследования:

    •   случайности остаточной компоненты по критерию пиков;

    • независимости уровней ряда остатков по d-критерию (в качестве критических используйте уровни d1 = 0,697 и d2 = 1,641) или по первому коэффициенту корреляции, критический уровень которого r(1)= 0,36;

    •   нормальности распределения остаточной компоненты по RS-критерию с критическими уровнями 2,7—3,7.

7. Построить  адаптивную модель Брауна. Рассчитать  прогнозные значения на период  упреждения  2 года.

  1. Провести качественный анализ взаимосвязей данных, определить вид связи графически по диаграмме рассеивания
  2. Выполнить расчет линейного коэффициента корреляции между зависимыми признаками. Оценить его значимость по критерию t –Стьюдента.
  3. Провести регрессионный анализ данных. Определения аналитической зависимости признаков в виде уравнения регрессии. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
  4. Осуществить проверку значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента (α = 0,05).
  5. Проверить адекватности  модели регрессии. Вычислить коэффициент детерминации, проверить значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера (α = 0,05), найти среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделать вывод о качестве модели.
  6. Дать сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности.
  7. Выполнить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значение фактора X составит 80% от его максимального значения.
  8. Оценить точность уравнения через среднюю относительную ошибку аппроксимации.

16.Рассчитать  ошибки и доверительный интервал  прогноза для уроня значимости 5 или 10% (α = 0,05; α = 0,10).

17.  Представить  графически: фактические и модельные  значения Y, точки прогноза.  

    Статистические  данные о расходах населения за 1985-2004 годы 

№ п/п Период Совокупные  личные расходы (у1) Расходы на питание

(у2)

 Личный располагаемый  доход (у3)
1 1990 763,6 229,08 858,4
2 1991 780,2 390,1 875,8
3 1992 823,1 411,55 906,8
4 1993 864,3 172,86 942,9
5 1994 903,2 361,28 988,8
6 1995 927,6 278,28 1015,5
7 1996 931,8 372,72 1021,6
8 1997 950,9 475,45 1049,3
9 1998 963,3 288,99 1058,3
10 1999 1009,2 403,68 1095,4
11 2000 1100,3 356,8 1204,2
12 2001 1105,4 451,4 1209,5
13 2002 1204,9 598,1 1307,1
14 2003 1305,7 574,0 1402,5
15 2004 1312,4 421,2 1425,6
16 2005 1504,4 456,5 1598,8
17 2006 1788,2 698,3 1894,4
18 2007 1987,2 587,6 2065,5
19 2008 2003,1 651,4 2145,4
20 2009 2054,4 887,5 2245,9

 

    Содержание 

Введение………………………………………………………………………..3
1.Теоритические аспекты экономического  прогнозирования
1.1Сущность  прогнозов и их классификация………………………………..5
1.2.Методология  прогнозирования…………………………………………...6
2 Метод прогнозирования динамики  экономических процессов
2.1 Понятие временных рядов………………………………………………...9
2.2.Основные  показатели изменения уровней  временного рядя………….12
2.3Средние  характеристики временного ряда……………………………14
3 Определение основной тенденции  временных рядов
3.1.Понятие  основной тенденции…………………………………………...17
3.2 Применение простых скользящих средних…………………………….18
3.3 Прогнозирование тенденции развития  с помощью моделей кривых роста  Метод Ирвина…………………………………………………………22
3.4 Компоненты временного ряда…………………………………………..24
3.5 Проверка гипотезы о наличии  тренда. Методом критерия серий…….25
3.6 Статистический анализ и прогнозирование  на основе тренд- сезонных моделей………………………………………………………………………..25
4 Методы регрессионного анализа  как инструмент построения модели
4.1Прогнозирование  на основе регрессии………………………………….26
4.2 Регрессионный метод анализа данных………………………………….27
4.3 Оценка качество модели регрессии……………………………………..28
4.4 Принятие решений на основе  уравнения регрессии…………………..30
5 Расчетная часть……………………………………………………………..31
Заключение…………………………………………………………………...68
Список  используемой литературы………………………………………….70
Приложение  А………………………………………………………………..72
Приложение  В………………………………………………………………..73
Приложение  С……………………………………………………………….74

 

                Введение

      Актуальность  данной работы состоит в том, что  практически каждое предприятие, большое  или малое, частное или государственное, явно или неявно не обходится без  прогнозов. Т.к. для того чтобы эффективно управлять своим объектом необходимо предвидеть вероятностный исход событий в будущем..

      Прогнозирование—это своего рода умение предвидеть, анализ ситуации и ожидаемого хода её изменения  в будущем.

 Социально-экономическое  прогнозирование является одним  из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.

 Систематизированное научно обоснованное прогнозирование  развития социально-экономических  процессов на основе специализированных осуществляется с первой половины 50-х  годов, хотя некоторые методики прогнозирования  были известны и ранее.

 Цель  курсовой работы состоит в необходимости  определения  прогноза основных показателей  уровня расходов на основе применение наивных и экспертных методов.

 Для выполнения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

  1. Провести анализ исходных данных для прогнозирования. Рассчитать параметры динамики временных рядов данных. Провести проверку наличие тренда. Выполнить сглаживание временных рядов методом скользящей средней. Оценить адекватность модели. Рассчитать прогнозные значения на период упреждения 2 года;
  2. Провести качественный анализ взаимосвязей данных, выполнить расчет линейного коэффициента корреляции между зависимыми признаками. Оценить его значимость по критерию t –Стьюдента;
  3. Провести регрессионный анализ данных. Проверить адекватности модели регрессии. Оценить точность уравнения через среднюю относительную ошибку аппроксимации. Выполнить прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости а = 0,1, если прогнозное значение фактора X составит 80% от его максимального значения.

Предметом в данной курсовой работе является прогноз уровня расходов на следующий период..

  Методами  исследования в данной курсовой работе являются

- метод  прогнозирования с использованием  линейного тренда;

- метод  простого экспоненциального сглаживания;

Информация о работе Анализ и прогнозирование доходов населения