Петербургский государственный университет путей сообщения

Кафедра «Экономика и менеджмент в строительстве»

Курсовая работа по дисциплине «экономико-математические методы»

Тема работы:

«ЭКОНОМИКО–МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЗАВИСИМОСТИ ЦЕНЫ ЖИЛЬЯ НА ПЕРВИЧНОМ РЫНКЕ ОТ ПОЛНОЙ СЕБЕСТОИМОСТИ СТРОИТЕЛЬСТВА ДОМОВ МАССОВОГО СПРОСА В ПРИВОЛЖСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ»

Выполнила: Студент учебной группы ЭУС - 601	С.В. Егоров
Проверил: Руководитель профессор	П. В. Герасименко

Санкт-Петербург

2010

«УТВЕРЖДАЮ»

Заведующий кафедрой «Экономика и менеджмент в строительстве»

профессор С. Г. Опарин

« » сентября 2009 г.

З А Д А Н И Е на КУРСОВУЮ РАБОТУ

по дисциплине «ЭКОНОМИКО–МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ»

Студенту ЭУС - 701 учебной группы С.В.Егорову

Выдано……. сентября 2010 г. Срок защиты…...декабря 2010 г.

Руководитель: профессор П. В. Герасименко

Тема работы: «ЭКОНОМИКО–МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЗАВИСИМОСТИ ЦЕНЫ ЖИЛЬЯ НА ПЕРВИЧНОМ РЫНКЕ ОТ ПОЛНОЙ СЕБЕСТОИМОСТИ СТРОИТЕЛЬСТВА ДОМОВ МАССОВОГО СПРОСА В ПРИВОЛЖСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ»

Цель работы

Целью курсовой работы является освоение и отработка навыков использования основных экономико-математических моделей и стандартных компьютерных процедур их анализа в процессе решения прикладной задачи статистического анализа цены квадратного метра жилья на первичном рынке от полной себестоимости квадратного метра строительства домов массового спроса в Приволжском Федеральном Округе (12 областей).

Этапы и требования к выполнению разделов работы

1. Подготовительный – подбор и ознакомление с литературой, обоснование актуальности исследования, изучение подходов к решению поставленной задачи.

2. Моделирования – обоснование применения методов математического моделирования решения задачи; осмысливаются все понятия и зависимости, на которых базируется модель, преимущества выбранного метода по сравнению с другими и производится описание метода.

3. Алгоритмизации и программирования – изучение алгоритмов и программ расчетов на ПЭВМ. При выборе программного обеспечения можно остановиться на прикладных пакетах программ или создать собственный программный продукт.

4. Расчетный – применение алгоритма и программы для вычислений статистических параметров, коэффициентов функций регрессии и прогнозирования.

5. Анализа – оценка погрешности вычислений и раскрытие сущности полученных результатов, их взаимосвязи с исходными данными. Для проведения анализа рекомендуется использовать различные виды наглядности: схемы, графики, диаграммы, таблицы и т. п.

6. Заключительный – оформление расчетно-пояснительной записки и подготовка к защите.

Основные задачи

Рассчитать методом наименьших квадратов параметры уравнений линейной и нелинейной парной регрессии.

Оценить тесноту связи цен жилья на первичном рынке и себестоимости строительства с помощью показателей корреляции и детерминации.

Выполнить дисперсионный анализ линейной и степенной регрессий.

Провести сравнительную оценку силы связи фактора (полная себестоимость) с результатом (средняя рыночная цена) с помощью среднего коэффициента эластичности.

Оценить с помощью ошибки аппроксимации качество уравнения регрессии средний рыночной цены от полной себестоимости.

Оценить с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов линейного регрессионного моделирования.

Рассчитать прогнозное значение средний рыночной цены в предположении увеличения значения полной себестоимости на 10% от ее среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости 0,05.