ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Кафедра высшей математики

КУРСОВАЯ РАБОТА

ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭКОНОМЕТРИКА»

Тема работы:

«ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПАССАЖИРООБОРОТА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПЕРЕВОЗОК ОТ ДЛИНЫ ДОРОГИ»

ВЫПОЛНИЛА: Студент 2курса

Группа ЭББ

Шифр 11-ЭББц-205

Степанова Ю.В.

ПРОВЕРИЛ: Руководитель профессор П.В. Герасименко

Санкт-Петербург – 2012г.

ЗАДАНИЕ НА КУРСОВУЮ РАБОТУ

по дисциплине «ЭКОНОМЕТРИКА»

Тема работы: «ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПАССАЖИРООБОРОТА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПЕРЕВОЗОК ОТ ДЛИНЫ ДОРОГИ»

Цель работы

Целью курсовой работы является освоение и отработка навыков использования основных эконометрических методов, алгоритмизации и программирования в процессе решения прикладной задачи статистического анализа пассажирооборота железнодорожных перевозок от длины дороги (всего дорог 16) за 1997 год.

Этапы и требования к выполнению разделов работы

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

2. Моделирования – обосновывается применение тех или иных методов математического моделирования решения задачи, осмысливается 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. Алгоритм вычисления должен быть представлен в виде блок-схемы. При выборе программного обеспечения можно остановиться на прикладных пакетах программ или создать собственный программный продукт. Программа должна обеспечивать не только расчет с требуемой точностью, но и предусматривать их наглядное представление в виде таблиц, графиков и т.п.

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

5. Анализа – заключается в оценке погрешности вычислений и раскрытии 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 – включает в себя оформление расчетно-пояснительной записки и подготовку к защите.

Основные задачи

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

Оценить тесноту связи пассажирооборота железнодорожных перевозок и длины дороги с помощью показателей корреляции и детерминации.

Выполнить дисперсионный анализ линейной и степенной регрессий.

Провести сравнительную оценку силы связи фактора (длина дороги) с результатом (пассажирооборот железнодорожных перевозок) с помощью среднего коэффициента эластичности.

Оценить с помощью ошибки аппроксимации качество уравнения регрессии пассажирооборота железнодорожных перевозок от длины дороги.

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

Рассчитать прогнозное значение пассажирооборота железнодорожных перевозок в предположении увеличения значения длины дороги на 10% от ее среднего уровня. Определить доверительный интервал прогноза для уровня значимости 0,05.

Исходные данные

Для разработки математической модели используются опытные данные, представленные в таблице 1.1

Таблица 1.1

Наименование дороги	Длина дороги, км., х	Пассажирооборот, млрд. руб., y
1. Октябрьская	10147	20653
2. Московская	9177	39063
3. Свердловская	7167	14188
4. Северо-Кавказская	6499	9307
5. Западно-Сибирская	6061	12544
6. Дальневосточная	6031	4105
7. Северная	6004	9472
8. Горьковская	5747	13252
9. Куйбышевская	4846	10212
10. Южно-Уральская	4807	7149
11. Юго-Восточная	4308	10428
12. Приволжская	4203	4757
13. Восточно-Сибирская	3824	6504
14. Забайкальская	3407	4547
15. Красноярская	3161	3547
16. Сахалинская	957	232
17. Калининградская	662	-