Міністерство освіти і науки україни кременчуцький державний політехнічний університет

Методичні вказівки

ЩОДО ВИКОНАННЯ ЛАБОРАТОРНИХ РОБІТ З КУРСУ

«ЕКОНОМЕТРІЯ»

на тему “парна регресія “

ДЛЯ СТУДЕНТІВ ДЕННОЇ ТА ЗАОЧНОЇ ФОРМ НАВЧАННЯ з усіх СПЕЦІАЛЬНОСТЕЙ ФАКУЛЬТЕТів управління і ЕКОНОМІКИ

Кременчук 2004

Методичні вказівки щодо виконання лабораторних робіт з курсу «Економетрія» на тему “Парна регресія” для студентів денної та заочної форм навчання з усіх спеціальностей факультетів управління і економіки

Укладач доцент В.Є. Черніченко

Кафедра економіки

Затверджено методичною радою КДПУ

Протокол № від « » 2004 р.

Голова методичної ради КДПУ проф. В.В. Костін

ВСТУП

В умовах ринкової економіки, в яких знаходиться народне господарство України, для підвищення ефективності виробництва не обійтися без оптимального управління економічними процесами. Розв’язанню цієї проблеми сприяє використання економетричних методів моделювання.

Економетрія – фундаментальна економіко-математична наука, яка на основі статистичних даних про соціально-економічні процеси вивчає методику побудови економічних моделей для відображення закономірностей, кількісних зв’язків, динаміки цих процесів у економічному просторі з метою прогнозування, аналізу взаємного впливу явищ та прийняття оптимальних рішень щодо планування, розподілу матеріальних, трудових, фінансових ресурсів.

У цих методичних вказівках розглядається відповідно навчальному плану з дисципліни “Економетрія” тема “Парна регресія” з метою:

• ознайомлення студентів з відповідними поняттями, моделями та алгоритмами їх побудови;

• набуття практичних навичок вирішення конкретних завдань з використанням комп’ютера;

- прищеплення вміння творчого пошуку напрямків та резервів удосконалення діяльності підприємств на основі побудованих моделей. Для досягнення поставленої мети розглядаються та вирішуються дві конкретні виробничі задачі побудови парних регресійних моделей, які є типовими в дипломних роботах студентів зі спеціальності “Економіка підприємства”.

У результаті вивчення теми “Парна регресія” студенти повинні:

• ознайомитися з відповідними поняттями, моделями та алгоритмами їх побудови;

• - уміти для свого варіанта даних з використанням комп’ютера побудувати модель економічного процесу та провести за отриманою моделллю економічний аналіз виробництва з метою прогнозування.

2 Парний регресійний аналіз

Об’єктами дослідження стохастичної залежності соціально-економічних процесів можуть бути різні статистичні показники. Статистичний показник – це узагальнена характеристика певної властивості сукупності, групи. До статистичних показників у економіці належать: обсяг реалізованої продукції, собівартість продукції, прибуток підприємства та інше. На макроекономічному рівні показниками можуть бути: валовий внутрішній продукт, суспільний продукт та інше.

Зв’язок між різними явищами в економіці складний і різноманітний. На рівень розвитку одного показника можуть впливати багато факторів, рівень впливу яких різний. Ці закономірності потрібно враховувати під час планування, прогнозування і проведення економічного аналізу. Для вивчення форми зв’язку між показником і факторами на основі статистичних даних використовується регресійний аналіз.

Серед парних регресій найбільш поширеною, вивченою і простою в практиці моделювання є парна лінійна регресія.

Парною лінійною регресією Y на X називається одностороння стохастична лінійна залежність між випадковими величинами показника Y і фактора X, які знаходяться в причинно-наслідкових відношеннях, причому зміна фактора викликає зміну показника. Слід відрізняти стохастичну залежність від функціональної. При стохастичній залежності одному значенню фактора може відповідати декілька значень показника. При функціональній залежності одному значенню аргументу відповідає лише одне значення функції. Між аргументом і функцією існує взаємооднозначна відповідь.

Розглянемо модель лінійної регресії. Припустимо, що маємо результати n пар незалежних спостережень, зображених у вигляді множини точок у декартовій системі координат. Припустимо гіпотезу, що між показником Y і фактором X існує стохастична лінійна залежність. Суть задачі полягає в тому, щоб у декартовій системі координат знайти згладжувальну лінію, яка “найкращим” чином проходить через задану множину точок.