Особенности применения метода наименьших квадратов для макроэкономического планирования и прогнозирования
Линейная зависимость между объемом валового регионального продукта и численностью работающих в регионе. Применение метода экспоненциального сглаживания для прогноза финансовых расходов на капитальный ремонт жилищно-коммунального хозяйства города.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 08.02.2019 |
| Размер файла | 188,1 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
Размещено на http://www.allbest.ru
1. Описать линейную зависимость между объемом валового регионального продукта (ВРП) Y и численностью работающих в регионе X (таблица 3) и составить прогноз ВРП при условии, что численность работающих увеличится на 20 % по сравнению с последним наблюдением
Табл. 1
|
1-й год |
2-й год |
3-й год |
4-й год |
n |
||
|
Xi, тыс. чел. |
10 |
30 |
50 |
70 |
||
|
Yi, млн рубл. |
11 |
13 |
16 |
18 |
При n=5 имеем
Система уравнений будет выглядеть так:
Решением системы уравнений является:
Тогда зависимость имеет вид:
Yt = 4,73 +0,21Xt
Yt1= 4,73 + 0,21*11=7,04
Yt2= 4,73 + 0,21*13=7,46
Yt3= 4,73 + 0,21*16=8,09
Yt4= 4,73 + 0,21*18=8,51
Табл. 2
|
Год |
1-й |
2-й |
3-й |
4-й |
|
|
Y фактическое |
11 |
13 |
16 |
18 |
|
|
Y расчетное |
7,04 |
7,46 |
8,09 |
8,51 |
|
|
Yр-Yф |
-3,96 |
-5,54 |
-7,91 |
-9,49 |
Тогда ошибка прогноза равна:
a1= 4,70
При условии, что численность работающих в регионе увеличится на 20%, тогда Yt = 4,73 + 0,21*84=22,37 млн рублей.
Вывод: при увеличении численности занятых в регионе на 20 % по сравнению с последним наблюдением объем валового регионального продукта составит 22,37 млн руб., то есть увеличится на 24,3 %, при сохранении тенденций развития может иметь отклонение ±4,70.
2. Имеется временной ряд показателя ВРП в сопоставимых ценах за 9 лет. Используя метод скользящей средней, сделать прогноз ВРП на последующий 10 год при Р= см.вариант.
Табл. 3
|
1-й год |
2-й год |
3-й год |
4-й год |
5-й год |
6-й год |
7-й год |
8-й год |
9-й год |
||
|
ВПР,млн. руб. |
60 |
90 |
60 |
90 |
60 |
50 |
110 |
100 |
120 |
P=2
Рис. 1
Мы получили уравнение Y = 8,6667*x + 28,889, получим прогнозное значение Y = 8,6667*10 + 28,889= 115,56 - прогнозное значение объема ВРП в следующем году.
экспоненциальный линейный валовой финансовый
3. Используя метод экспоненциального сглаживания, построить прогноз ожидаемого объема финансовых расходов на капитальный ремонт в ЖКХ города
Табл. 4
|
1-й год |
2-й год |
3-й год |
4-й год |
5-й год |
F |
|
|
40 |
37 |
46 |
32 |
49 |
0,8 |
Рис. 2
С помощью полученного уравнения y = 7,8672x + 8,2176 получим прогнозное значение y = 7,8672*6 + 8,2176, где «6» - период прогноза. Получим 55,42 млн руб. - прогнозное значение объема расходов на капитальный ремонт в ЖКХ города на следующий год.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Основные задачи и принципы экстраполяционного прогнозирования, его методы и модели. Экономическое прогнозирование доходов ООО "Уфа-Аттракцион" с помощью экстраполяционных методов. Анализ особенностей применения метода экспоненциального сглаживания Хольта.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 21.02.2015Классификационные принципы методов прогнозирования: фактографические, комбинированные и экспертные. Разработка приёмов статистического наблюдения и анализа данных. Практическое применение методов прогнозирования на примере метода наименьших квадратов.
курсовая работа [77,5 K], добавлен 21.07.2013Изучение метода экспоненциального сглаживания - эффективного метода прогнозирования, который дает возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения.
лабораторная работа [28,7 K], добавлен 15.11.2010Сущность метода наименьших квадратов. Экономический смысл параметров кривой роста (линейная модель). Оценка погрешности и проверка адекватности модели. Построение точечного и интервального прогноза. Суть графического построения области допустимых решений.
контрольная работа [32,3 K], добавлен 23.04.2013Использование принципа дисконтирования информации в методах статистического прогнозирования. Общая формула расчета экспоненциальной средней. Определение значения параметра сглаживания. Ретроспективный прогноз и средняя квадратическая ошибка отклонений.
реферат [9,8 K], добавлен 16.12.2011Применение метода наименьших квадратов при оценке параметров уравнения регрессии. Зависимость случайных остатков. Предпосылка о нормальном распределении остатков. Особенности определения наличия гомо- и гетероскедастичности. Расчет основных коэффициентов.
курсовая работа [252,1 K], добавлен 26.04.2012Оценка влияния разных факторов на среднюю ожидаемую продолжительность жизни по методу наименьших квадратов. Анализ параметров линейной двухфакторной эконометрической модели с помощью метода наименьших квадратов. Графическое изображение данной зависимости.
практическая работа [79,4 K], добавлен 20.10.2015Эффективная оценка по методу наименьших квадратов. Корелляционно-регрессионный анализ в эконометрическом моделировании. Временные ряды в эконометрических исследованиях. Моделирование тенденции временного ряда. Расчет коэффициента автокорреляции.
контрольная работа [163,7 K], добавлен 19.06.2015Сущность статистического метода прогноза максимальных за день концентраций примесей в отдельных точках города. Разработка и отладка компьютерной программы на алгоритмическом языке C++. Особенности применения метода множественной линейной регрессии.
курсовая работа [857,5 K], добавлен 28.04.2011Описание задачи линейного целочисленного программирования. Общий алгоритм решения задач с помощью метода границ и ветвей, его сущность и применение для задач календарного планирования. Пример использования метода при решении задачи трех станков.
курсовая работа [728,8 K], добавлен 11.05.2011Анализ метода наименьших квадратов для парной регрессии, как метода оценивания параметров линейной регрессии. Рассмотрение линейного уравнения парной регрессии. Исследование множественной линейной регрессии. Изучение ошибок коэффициентов регрессии.
контрольная работа [108,5 K], добавлен 28.03.2018Основные элементы эконометрического анализа временных рядов. Задачи анализа и их первоначальная обработка. Решение задач кратко- и среднесрочного прогноза значений временного ряда. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов.
контрольная работа [37,6 K], добавлен 03.06.2009Эффективность линейной несмещенной оценки вектора для обобщенной регрессионной модели, теорема Айткена. Обобщенный метод наименьших квадратов. Преобразования Фурье, их применение; разложение временного ряда. Ряды Фурье, многомерные преобразования.
реферат [345,4 K], добавлен 09.05.2012Применение метода равномерного расположения для оптимизации бизнес-процессов. Программное обеспечение Staffware Process Suit, суть его работы и преимущества. Разработка приложения-прототипа для автоматизации применения метода равномерного расположения.
дипломная работа [214,9 K], добавлен 21.08.2016Оценка коэффициентов парной линейной регрессии, авторегрессионное преобразование. Трехшаговый и двухшаговый метод наименьших квадратов, его гипотеза и предпосылки. Системы одновременных уравнений в статистическом моделировании экономических ситуаций.
курсовая работа [477,2 K], добавлен 05.12.2009Методики решения аналитической задачи оценки функционирования жилищно-коммунального хозяйства региона. Математическая модель, метод и алгоритм решения задачи планирования вывоза бытовых отходов на заводы по их переработке. Ввод дополнительной информации.
автореферат [755,5 K], добавлен 23.03.2009Порядок и особенности расчета прогнозных значений урожайности озимой пшеницы в Волгоградский области. Общая характеристика основных методов прогнозирования - аналитического выравнивания, экспоненциального сглаживания, скользящих средних и рядов Фурье.
контрольная работа [2,3 M], добавлен 11.07.2010Степень тесноты и характера направления зависимости между признаками. Парная линейная корреляционная зависимость, ее корреляционно-регрессионный анализ. Исследование связи между одним признаком-фактором и одним признаком-результатом, шкала Чеддока.
методичка [75,0 K], добавлен 15.11.2010Метод наименьших квадратов; регрессионный анализ для оценки неизвестных величин по результатам измерений. Приближённое представление заданной функции другими; обработка количественных результатов естественнонаучных опытов, технических данных, наблюдений.
контрольная работа [382,4 K], добавлен 16.03.2011Сущность прогнозирования и планирования. Формы сочетания прогноза и плана. Обоснование принятия и практическая реализация управляющих решений. Логика разработки комплексных прогнозов экономического и социального развития в условиях переходной экономики.
контрольная работа [26,6 K], добавлен 11.02.2014
