Регрессия коэффициентінің экономикалық түсіндірмесі



Кіріспе
Негізгі бөлім
1. Экономикалық . статистикалық мәліметтердің регрессиялық талдауы

2. Регрессия коэффициентінің экономикалық түсіндірмесін мысал арқылы көрсету

Қорытынды
Пайдаланылған әдебиеттер тізімі
Экономика, статистика сияқты ғылымдар өздік ғылым болып қалыптасқаннан бері зерттеушілер экономикалық-статистикалық дамудың болжамдарын көрсету арқылы экономикалық жағдайларға ықпал етуге тырысты. Бір түрлі экономикалық жағдай дәл солай екінші рет қайталанбайды деп айтуға болады, себебі бір шартта екі стратегияны қолдану мүмкін емес. Сондықтан экономикалық-статистикалық талдаудың негізгі міндеттерінің бірі экономикалық объектінің дамуын болжау. Кез-келген экономикалық-статистикалық көрсеткіш көптеген факторларға тәуелді. Экономикалық модель құруда олардың бәрін қамту мүмкін емес. Әдетте зерттелетін экономикалық-статистикалық көрсеткішке нақты әсер ететін шектелген факторлар алынады, ал ескерілмеген факторлар экономикалық-статистикалық көрсеткіштерге ауытқулар енгізбейді.
1 Рахметова Р.У. Эконометрика Алматы. 2009. -226с.
2 Мухамедиев Б.М. Эконометрика и эконометрические прогнозирование. –Алматы: Қазақ университеті. 2007. -250с.
3 К. Доугерти Введение в эконометрику. Пер. с англ. Москва-1997.
4 Просветов Г.И. Эконометрика: задачи и решения. Уч. Методическое пособие. Москва 2004г.
5 Брейли Р. Принципы корпоративных финансов: Пер. с англ.-М.:ЗАО «Олимп-Бизнес», 1997
6 Ә.Ж. Сапарбаев, А.Т. Мақұлова. Эконометрика. Алматы: Бастау, 2007ж.
7 Бухвалов А.В. Самоучитель по финансовым расчетам.- М.: Мир,Пресс-сервис, 1997
8 Қаржы-экономика сөздігі. - Алматы: ҚР Білім және ғылым министрлігінің Экономика институты, "Зияткер" ЖШС, 2007
9 Елисеева И.И Эконометрика. –М.: Финансы и статистика, 2005. -576с.

Пән: Экономика
Жұмыс түрі:  Реферат
Тегін:  Антиплагиат
Көлемі: 9 бет
Таңдаулыға:   
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНЫҢ БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ
СЕМЕЙ ҚАЛАСЫНЫҢ ШӘКӘРІМ АТЫНДАҒЫ МЕМЛЕКЕТТІК УНИВЕРСИТЕТІ

ОӨЖ

Регрессия коэффициентінің экономикалық түсіндірмесі

Орындаған: Қадырова Ж.Р.
Тобы: УА-303
Тексерген: Жаксыгулова Д.Д

Семей 2015 жыл
Жоспар
Кіріспе
Негізгі бөлім
1. Экономикалық - статистикалық мәліметтердің регрессиялық талдауы

2. Регрессия коэффициентінің экономикалық түсіндірмесін мысал арқылы көрсету

Қорытынды
Пайдаланылған әдебиеттер тізімі

1. Экономикалық - статистикалық мәліметтердің регрессиялық талдауы

Экономика, статистика сияқты ғылымдар өздік ғылым болып қалыптасқаннан бері зерттеушілер экономикалық-статистикалық дамудың болжамдарын көрсету арқылы экономикалық жағдайларға ықпал етуге тырысты. Бір түрлі экономикалық жағдай дәл солай екінші рет қайталанбайды деп айтуға болады, себебі бір шартта екі стратегияны қолдану мүмкін емес. Сондықтан экономикалық-статистикалық талдаудың негізгі міндеттерінің бірі экономикалық объектінің дамуын болжау. Кез-келген экономикалық-статистикалық көрсеткіш көптеген факторларға тәуелді. Экономикалық модель құруда олардың бәрін қамту мүмкін емес. Әдетте зерттелетін экономикалық-статистикалық көрсеткішке нақты әсер ететін шектелген факторлар алынады, ал ескерілмеген факторлар экономикалық-статистикалық көрсеткіштерге ауытқулар енгізбейді.
Регрессиялық талдау экономикалық-статистикалық талдаудың келесі қадамы болып табылады және бір немесе бірнеше кездейсоқ шамалардың мәндеріне негізделетін кездейсоқ шаманың мәнін алдын ала айтуға мүмкіндік береді. Бұл мақсатқа Y тәуелді кездейсоқ шамасының (оны бұл жағдайда нәтижелік белгісі деп атайды) Х 1 , Х2, ..., Х М тәуелсіз кездейсоқ шамаларымен (оларды факторлар деп атайды) байланысын сипаттайтын аналитикалық өрнектің түрін анықтау арқылы ғана жетуге мүмкін болады. Y нәтижелік белгісінің Х 1 , Х2, ..., ХМ факторларымен байланыс формасын регрессия теңдеуі деп атайды. Таңдалған теңдеудің типіне байланысты сызықтық және сызықтық емес регрессияны ажыратады (мысалы, квадраттық, логарифмдік, экспоненциалдық және т.б.). Регрессия жұптық (қарапайым) және жиынтықтық болуы мүмкін, бұл өзара байланысқан белгілердің санымен анықталады. Егер екі белгілердің (нәтижелік және факторлық) арасындағы байланыс зерттелетін болса, онда регрессия жұптық деп аталады; бұл типке, мысалы, сату мен жарнамаға кететін шығын арасындағы байланысты зерттеу жатады. Егер үш немесе одан да көп белгілердің арасындағы байланыс зерттелсе, онда регрессия жиынтықтық (көпфакторлы) деп аталады, мысалы, егер тұтыну деңгейі, пайда, қаржылық жағдай және жанұя мөлшері арасындағы байланыс зерттелетін болса.

Регрессиялық талдау кезінде келесі негізгі мәселелер шешіледі:
1. Регрессия теңдеуінің жалпы түрін таңдау және регрессия параметрлерін анықтау.
2. Регрессия ішіндегі нәтижелік белгі мен факторлар арасындағы өзара байланыс дәрежесін анықтау, регрессия теңдеуінің жалпы сапасын тексеру.
3. Регрессия теңдеуінің әр коэффициентінің статистикалық маңыздылығын тексеру және олардың сенімділік аралықтарын анықтау.

Қарапайым сызықтық регрессия. Регрессия теңдеуінің жалпы түрін таңдау негізгі мәселе болып табылады, өйткені байланыс формасы Y тәуелді кездейсоқ айнымалысының мәндерін алудың механизмін айқындайды. Байланыс формасы сызықтық немесе сызықтық емес болуы мүмкін. Сызықтық байланыс сызықтық теңдеумен сипатталады.
Регрессиялық талдау - регрессия теңдеуін анықтау және оның параметрлеріне статистикалық бағалауды енгізу. Регрессиялық талдау олардың параметрлеріне статистикалық бағалауды қосқанда регрессия теңдеуін анықтау нәтижесіне ие. Егер тәуелсіз шама немесе тәуелсіз айнымалылар белгілі болса, онда регрессия теңдеуі тәу елді айнымалының мәнін табады.
Графиктегі көп нүктені талдау қажеттілігінен (көптеген статистикалық деректер), сызықты табу, яғни мүмкіншілікке байланысты осы көп заңдылыққа тікелей әсерін тигізетін (тренд, қарқын) - регрессия сызығын табу қажет. Регрессия теңдеуіне енетін факторлардың санына байланысты регрессияны қарапайым (қос) және көпмүшелді деп бөлуге болады. Бірфакторлы регрессия теңдеуі байланыс сипаттамасы бойынша келесідей бөлінеді:
а) сызықтық: у = а + bх,
мұнда х -- тәуелсіз (факторлы) айнымалы, у -- тәуелді (нәтижелі) айнымалы, a, b -- параметрлер;
б) дәрежелі: у=ахn
в) көрсеткішті: y=abx және басқалары.

Жай регрессия - у және х айнымалылары арасындағы модель түрі y= f (x) мұндағы y- тәуелді айнымалы (шешуші фактор ); x -тәуелсіз айнымалы (белгі-фактор)
Көптік регрессия - қабырғалы гипербола ;
Параметр арқылы бағаланатын регрессия теңдеуі :
::дәрежелі
:: көрсеткішті ;
:: экспоненциальді
Регрессия теңдеуін құру үшін оның параметрлерін анықтау керек. Ол үшін ең кіші квадраттар әдісі қолданылады. Ең кіші квадраттар әдісі бойынша шешуші белгінің нақты мәндерінің тәжірибелік мәндерден ауытқуының қосындысының квадраты минимальді болуы керек, яғни

Сызықты теңдеуге келтірілетін сызықты және сызықты емес теңдеулер үшін а және b-ға қатысты мынадай жүйе шешіледі:

Мына формулаларды қолданамыз.

Анықталатын құбылыстардың байланыс тығыздығын анықтау үшін жұп корреляцияның сызықты регрессия үшін сызықты коэффициентін анықтау керек.(-1 r 1):

және сызықты емес регрессия үшін корреляция индексін -(0 p 1):

Құрылған модельдің сапасын детерминация коэффициенті арқылы және орташа аппроксимациялық қателік арқылы анықтауға болады
Детерминация коэффициенті - бұл сызықты функцияны таңдап алудың сапасын бағалау үшін қолданылатын сызықты коэффициент. Былай өрнектеледі: мұндағы түсіндірілетін регрессия , шешуші белгінің жалпы жалпы дисперсиясы, ал - модельге кірмейтін фактордың дисперсия бөлігі
Корреляция коэффициентінің мәні -1 r 1 . Регрессия теңдеуі бойынша болжамдық есептеулер нақты болжам болуы керек. Кейде нақты болжам әруақытта дұрыс болмайды. Сондықтан ол стандартты қателікпен толықтырылады , және болжамның интервальдық бағаларымен анықталады. .

Стандартты қателік регрессия коэффициентінің қателігі мен қателігіне байланысты.
-регрессия мәнінің стандартты қателігінің формуласы. Экономикалық құбылыстар арасында сызықты емес қатыстар болса, онда олар сызықты емес функциялармен анықталады. Мысалы, тең қабырғалы гипербола , екінші дәрежелі парабола т.б

2. Регрессия коэффициентінің экономикалық түсіндірмесін мысал а рқылы көрсету

Болжам жасау аймақ экономикасындағы мүмкін болатын сандық өзгерістерді ғылыми негіздеуге, аймақ дамуының стратегиялық, ағымдағы және индикативтік жоспарларын құру үшін базаны құруға мүмкіндік береді. Болжамдық бағалау ықтимал түрде болады, себебі онда болжанатын құбылыстардың кездейсоқтық табиғаты сипатталады.
Болжамдар болжанатын объектінің ерекшелігіне байланысты экономикалық, ғылыми-техникалық, демографиялық, әлеуметтік және басқа болады. Пайдаланатын ақпараттың көзі, болжам құрудың механизмі, соңғы нәтижелердің анықтығы бойынша ажыратылатын алдын-ала болжаудың жүзден аса әдістері мен арнайы процедуралары бар.
Экономикалық болжамдау әдістерін екі топқа бөлуге болады. Бірінші топқа - зерттелетін объектінің заңдылықтарын модельдеу және экстрополяцияға негізделетін әдістер жатады; екінші топқа - талданатын құбылысты сараптауға негізделген әдістер жатады.
Елдегі агроөнеркәсіптік өндіріс дамуының аймақтық ерекшеліктерін зерттеу барысында болжамдау әдісін дұрыс қолданылуы өте маңызды болжамдау процесінің дұрыс жүргізілуі өз кезегінде кездесетін экономикалық қиыншылықтыр, әлеуметтік жағдайлар және т.б. маңызды факторларды ескерумен ерекшеленеді. Осыған сәйкес факторлы талдаудың негізгі міндеттері:
-- Зерттелетін нәтижелік көрсеткіштерді анықтайтын факторларды жинақтау;
-- Факторлар әсерін кешенді және жүйелі түрде зерттеуді қамтамасыз ету мақсатымен факторларды жіктеу және жүйелендіру;
-- Факторлар және нәтижелік көрсеткіштер арасындағы байланыс формасын анықтау;
-- Нәтижелі және факторлы көрсеткіш арасындағы өзара байланысты модельдеу;
-- Факторлар әсерін ... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.
Ұқсас жұмыстар
Банктік ісінің дамуын болжамдаудың түрлері мен модельдері
Корреляция коэффициентін экономикалық құбылыстарды зерттеуде пайдалану
Көпөлшемді талдау
Эконометрика - экономика мамандықтарына арналған оқу - әдістемелік құрал
Икемділік коэффициенті
Сызықтық регрессия моделі
Регрессиялық талдаудың мақсаты мен есептері
Коммерциялық негізде жұмыс істейтін шаруашылық жүргізуші субъектілердің қаржысы
Құбылыстар арасындағы байланыстарды статистикалық әдістермен зерттеу
Тамақ өнеркәсібінің дамуы
Пәндер