Эконометрика

Автор: Пользователь скрыл имя, 07 Января 2012 в 12:22, курсовая работа

Описание работы

Если между экономическими явлениями существуют нелинейные отношения, то они выражаются с помощью соответствующих нелинейных функций: например, равносторонней гиперболы, параболы второй степени и других. Так, например, нелинейными оказываются производственные функции (зависимости между объёмом произведённой продукции и основными факторами производства – трудом, капиталом и т. п.), функции спроса (зависимость между спросом на товары или услуги и их ценами, или доходом) и другие.
Классы нелинейных регрессий.

Содержание

ОГЛАВЛЕНИЕ
ЗАДАНИЕ 1. РАСКРЫТИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ВОПРОСОВ………………………………3
ЗАДАНИЕ 2………………………………………………………………………………………4
ЗАДАНИЕ 3……………………………………………………………………………………..10
ЗАДАНИЕ 4……………………………………………………………………………………..17
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ……………………………………………………………………...29

Скачать полностью (338.50 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Работа содержит 1 файл

Контрольная по эконометрике.doc

— 1.31 Мб (Скачать)

Где ; ;

.

Таблица 12. Расчёт коэффициента автокорреляции седьмого порядка для временного ряда об объёмах потребления электроэнергии жителями региона.
1 5,5 --- --- --- --- --- ---
2 4,6 --- --- --- --- --- ---
3 5 --- --- --- --- --- ---
4 9,2 --- --- --- --- --- ---
5 7,1 --- --- --- --- --- ---
6 5,1 --- --- --- --- --- ---
7 5,9 --- --- --- --- --- ---
8 10 5,5 1,711 -1,211 -2,0720 2,9275 1,4665
9 8 4,6 -0,289 -2,111 0,6101 0,0835 4,4563
10 5,6 5 -2,689 -1,711 4,6009 7,2307 2,9275
11 6,4 9,2 -1,889 2,489 -4,7017 3,5683 6,1951
12 10,9 7,1 2,611 0,389 1,0157 6,8173 0,1513
13 9,1 5,1 0,811 -1,611 -1,3065 0,6577 2,5953
14 6,4 5,9 -1,889 -0,811 1,5320 3,5683 0,6577
15 7,2 10 -1,089 3,289 -3,5817 1,1859 10,8175
16 11 8 2,711 1,289 3,4945 7,3495 1,6615
Итого 117 60,4 -0,001 0,001 -0,4089 33,3889 30,9289

Где ; ;

.

Таблица 13. Расчёт коэффициента автокорреляции восьмого порядка для временного ряда об объёмах потребления электроэнергии жителями региона.
1 5,5 --- --- --- --- --- ---
2 4,6 --- --- --- --- --- ---
3 5 --- --- --- --- --- ---
4 9,2 --- --- --- --- --- ---
5 7,1 --- --- --- --- --- ---
6 5,1 --- --- --- --- --- ---
7 5,9 --- --- --- --- --- ---
8 10 --- --- --- --- --- ---
9 8 5,5 -0,075 -1,05 0,0787 0,005625 1,1025
10 5,6 4,6 -2,475 -1,95 4,8263 6,125625 3,8025
11 6,4 5 -1,675 -1,55 2,5963 2,805625 2,4025
12 10,9 9,2 2,825 2,65 7,4863 7,980625 7,0225
13 9,1 7,1 1,025 0,55 0,5638 1,050625 0,3025
14 6,4 5,1 -1,675 -1,45 2,4288 2,805625 2,1025
15 7,2 5,9 -0,875 -0,65 0,5687 0,765625 0,4225
16 11 10 2,925 3,45 10,0913 8,555625 11,9025
Итого 117 52,4 0,000 0 28,6400 30,095 29,06

Где ; :

. 
 
 
 
 

Полученные  результаты сведём в отдельную таблицу:

Таблица 14. Коррелограмма временного ряда потребления  электроэнергии жителями региона.

Лаг Коэффициент автокорреляции уровней Коррелограмма
1 0,1706 **
2 -0,5427 *****
3 0,3246 ***
4 0,9845 **********
5 0,1467 **
6 -0,6663 *******
7 -0,0127  
8 0,9685 **********

     Анализ  значений автокорреляционной функции  позволяет сделать вывод о наличии в изучаемом временном ряде, во – первых, линейной тенденции, во – вторых, сезонных колебаний периодичностью в четыре квартала. Данный вывод подтверждается и графическим анализом структуры ряда (см. график 3). Поскольку амплитуда сезонных колебаний увеличивается, можно предположить существование мультипликативной модели. Определим её компоненты:

  1. Проведём выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней. Для этого:
    1. просуммируем уровни ряда последовательно за каждые четыре квартала со сдвигом на один момент времени и определим условные годовые объёмы потребления электроэнергии (столбец 3 таблицы 15);
      2.  
    2. разделив полученные суммы на 4, найдём скользящие средние (столбец 4 таблицы 15);
    3. приведём эти значения в соответствие с фактическими моментами времени, для чего найдём средние значения из двух последовательных скользящих средних – центрированные скользящие средние (столбец 5 таблицы 15);
    4. найдём оценки сезонной компоненты как частное от деления фактических уровней ряда на центрированные скользящие средние (столбец 6 таблицы 15).

Таблица 15. Расчёт оценок сезонной компоненты в мультипликативной модели.

№

квартала,

 Потребление

электроэнергии,

 Итого за

четыре

квартала

 Скользящая

средняя за

четыре

квартала

 Центрированная

скользящая

средняя

 Оценка

сезонной

компоненты

1 5,5        
2 4,6 24,3 6,075    
3 5 25,9 6,475 6,275 0,797
4 9,2 26,4 6,6 6,538 1,407
5 7,1 27,3 6,825 6,713 1,058
6 5,1 28,1 7,025 6,925 0,736
7 5,9 29 7,25 7,138 0,827
8 10 29,5 7,375 7,313 1,368
9 8 30 7,5 7,438 1,076
10 5,6 30,9 7,725 7,613 0,736
11 6,4 32 8 7,863 0,814
12 10,9 32,8 8,2 8,100 1,346
13 9,1 33,6 8,4 8,300 1,096
14 6,4 33,7 8,425 8,413 0,761
15 7,2        
16 11        
 

     Используем  эти оценки для расчёта сезонной компоненты в таблице 16. Для этого найдём средние за каждый квартал оценки сезонной компоненты  . Взаимопогашаемость сезонных воздействий в мультипликативной модели выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам должна быть равно числу периодов в цикле (в данном случае число периодов одного цикла (год) равно четырём кварталам).

 

Таблица 16. Расчёт сезонной компоненты в мультипликативной  модели.

Показатели Год № квартала, i
I II III IV
  1

2

3

4

 ---

1,058

1,076

1,096

 ---

0,736

0,736

0,761

 0,797

0,827

0,814

---

 1,407

1,368

1,346

---

Итого за i-й квартал

(за  все годы)

   3,23 2,233 2,438 4,121
Средняя оценка

сезонной  компоненты для i-го квартала,

  1,077 0,744 0,813 1,374
Скорректированная

сезонная  компонента,

  1,0748 0,7425 0,8114 1,3713

     Имеем: .

Информация о работе Эконометрика