Одним из инструментов, позволяющих анализировать и прогнозировать экономические показатели в динамике, являются экономико-статистические методы. Экономико-статистические модели широко применяются при анализе экономических систем, исследовании их реакции на изменение внешних и внутренних условий функционирования, а также при прогнозировании сценариев будущего развития.
Одним из основных классов математических моделей, полезных для более полного понимания сущности и анализа (и/или прогноза) происходящих экономических процессов являются модели временных рядов.
Даже если нужно заказать отчет по практике производственной во Владивостоке , Work5 справится.
К этому классу относятся модели тренда и сезонности, а также более сложные модели адаптивного прогноза, авторегрессии, скользящего среднего и др. Их общей чертой является то, что они объясняют поведение временного ряда исходя только из его предыдущих значений.
Теория анализа и прогнозирования экономических временных рядов к настоящему времени сформировалась в самостоятельное направление статистического исследования динамики дискретных эволюционных процессов. Существующие методы, как статистические, так и относящиеся к нелинейной динамике, весьма убедительно демонстрируют эффективность [6, с. 13]. Однако эта эффективность обеспечивается при выполнении одного непременного условия – рассматриваемые временные ряды должны быть достаточно длинными, т.е. количество уровней, составляющих тот или другой ряд, составляет несколько сотен или как минимум несколько десятков.
Для проведения количественной оценки взаимосвязи между двух и более социально-экономических показателей применяют корреляционно-регрессионный анализ. Классификация корреляционных связей делается по направлению (прямая и обратная); по форме (линейная и нелинейная);по числу факторных признаков — парная (один факторный признак) и множественная (два и более)[9, с.1034].
Актуальность работы заключается в том, что использование эконометрических методов в статистическом анализе временных рядов дает возможность выполнять более глубокие исследования социально-экономического развития страны и выбирать оптимальные варианты прогнозирования.
Целью работы является изучение методов анализа динамических характеристик временных рядов с дальнейшимпрактического применения некоторых инструментов их анализа.
Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:
- рассмотреть сущность и виды временных рядов;
- изучить показатели изменения временных рядов;
- рассмотреть методы анализа временных рядов;
- провести анализ статистических данных с построением эконометрических моделей.
Объектом работы является временные ряды, предметом работы – методы анализа временных рядов.
Методологическая основа курсовой работы включает анализ, синтез, обобщение, математическое моделирование.
Практическая значимость работы заключается в изучении с использованием метода корреляционно-регрессионного анализавзаимосвязи показателей динамики валового внутреннего продукта (ВВП) и прироста населения.
Информационной базой данной работы являются материалы: учебная и методическая литература, материалы периодической печати, интернет-источники, а также данные официальной государственной статистики.
Структура курсового проекта включает две главы, 10 таблиц и 10 использованных источников.
В первой главе «Теоретическая часть» рассмотрены понятие и виды временных рядов, показатели оценки показателей динамики временных рядов, основные методы анализа временных рядов: метод скользящей средней и метод аналитического сглаживания.
Во второй главе «Практическая часть» на основе данных государственной статистики за 2011-2022 г. выполнена оценка взаимной зависимости ВВП на душу населения и общего коэффициента рождаемости с использованием нелинейных эконометрических моделей, установлена наиболее оптимальная модель, пригодная для прогнозирования.
28 страниц
87% уникальность
2023 год
8 просмотров
