Курсовая с практикой на тему Статистический анализ и эконометрическое моделирование доходов консолидированного бюджета РФ
-
Оформление работы
-
Список литературы по ГОСТу
-
Соответствие методическим рекомендациям
-
И еще 16 требований ГОСТа,которые мы проверили
Введи почту и скачай архив со всеми файлами
Ссылку для скачивания пришлем
на указанный адрес электронной почты
Содержание:
Введение:
Заключение:
Было проведено моделирование с помощью построение
аддитивной и мультипликативной модели, исправленная мультипликативная модель с
помощью удаления циклической составляющей синусоидой (что позволяет сделать
прогноз, в отличии от использования, к примеру, полиномиальных функций) на
основании тестов Голдфелда-Квандта, DW-теста (Дарбина-Уотсона), значащих
параметров с α=0,01, и нормального
распределения остатков признана приемлемой для прогноза. В виду изменения
экономической ситуации в РФ и в мире в частности, точность прогноза оказалась
на невысоком уровне с а финальное значение бюджета
– с , что, однако, точнее виденного нами в печати.
Фрагмент текста работы:
При построении
эконометрической модели используются два разных типа данных:
1) данные, характеризующие совокупность различных объектов
в определенный момент времени;
2) данные,
характеризующие один объект за ряд последовательных моментов времени.
В данном случае данные,
очевидно, состоят из отражения состояний одного объекта (т.е. объема доходов
Консолидированного бюджета РФ) и будут
представлены моделью временного ряда.
Под
временным рядом понимается совокупность значений какого-либо показателя за несколько
последовательных моментов или периодов времени. Каждое значение такого ряда
определяется некоторым числом факторов, которые условно разделяются на три
группы:
1) факторы,
формирующие тенденцию ряда (т.н. тренд);
2) факторы,
формирующие циклические колебания ряда (т.н. сезонность);
3) случайные
факторы.
Фактический уровень
временного ряда представляется как сумма или произведение трендовой,
циклической и случайной компонент. В первом случае модель называется аддитивной моделью
временного ряда, а во втором – мультипликативной моделью .
В нашем случае будем
первоначально использовать аддитивную и смешанную модель, т.е. такую
мультипликативную, в которой случайная составляющая представлена в явном виде:
