Коммерциялық негізде жұмыс істейтін шаруашылық жүргізуші субъектілердің қаржысы


1. Кіріспе
2. Теориялық негіздер
3. Лабораториялық жұмыстың орындалуын сипаттау
Пайдаланылған әдебиеттер
Лабораториялық жұмыстың мақсаты – эконометрика пәні бойынша алған теориялық білімдерді практика жүзінде көрсету.
Кредит беруші 10 компания көрсеткіштері негізінде көптік сызықтық регрессия теңдеуін құру.
Құрылған теңдеу үшін мыналарды есептеп табу қажет:
1) корреляция коэффициенті
2) детерминация коэффициенті
3) регрессия коэффициенттерінің сенімділік интервалы
4) Фишер статикасы
5) икемділік коэффициенті
6) апроксимацияның орташа қатесі
7) гипотезаны тексеру.
Құрылған модельдің регрессия коэффициенттеріне интерпретация беру. Барлық есептеулерді Excel-де формулаларды және «Талдау пакетін» қолдана отырып жүзеге асыру. Формулалар және «Талдау пакеті» арқылы алынған нәтижелерді өзара салыстыру.

Теориялық негіздер

Регрессия терминін 19 ғасырдың соңында ата-аналары мен балаларының арасындағы бой өсуін бақылау барысында Фрэнсис Галтон енгізген болатын. Галтон өте ұзын ата-анадан сол екеуінің орташа бойынан ұзынырақ бала болады деп көрсетіп кетіпті. Ал балалардың бойы сол аумақта тұратын адамдардың орташа бойына теңеседі. Осыдан, осы тәуелділікті көрсететін термин пайда болса керек.
Қазіргі кезде регрессия термині түсіндірме шартты математикалық күтім мен соған тәуелді түсіндірілетін ауыспалы арасындағы байланысты көрсету ( Яғни Х өзгеруі У өзгерісіне қалай әсер етеді дегендей) дегенді білдіреді.
Көп жағдайларда біз регрессия моделін құрған кезде айнымалыларға әсер ететін көптеген факторларды елемеуіміз мүмкін. Сондықтан да кез келген модельде ауытқу пайда болады. Ал эмпирикалық мәліметтерге және зерттеу мақсаттарымен сай үйлесетін сапалы регрессия теңдеуін құру күрделі әрі сатылы құбылыс. Оны 3 кезеңге бөлуге болады.:
1. Регрессия теңдеуінің формуласын таңдап алу;
2. Таңдап алынған теңдеудің параметрлерін анықтау;
3. Теңдеудің анализінің сапасын анықтау және теңдеуді жетілдіру
Көптік сызықтық регрессия
Экономикалық көрсеткіштердің арасындағы өзара байланыстарды анықтау – экономикадағы негізгі проблемалардың бірі.
1. Реннер А.Г., Зиновьева О.А., Аралбаева Г.Г. Проверка гипотез о характере распределения. – Оренбург: Оренбургский государственный университет, 2002. – 25с.
2. Бородич С.А. Вводный курс эконометрики: Учебное пособие – Мн.: БГУ, 2000. – 354с.
3. Практикум по эконометрике: Учебное пособие/Под ред. И.И.Елисеевой. – М.:Финансы и статистика, 2003. – 192с.
4. http://ru.wikipedia.org/
5. Шанченко Н.И. Эконометрика: Лабораторный практикум. – Ульяновск:УлГТУ, 2004. – 79с.

Пән: Қаржы
Жұмыс түрі: Реферат
Көлемі: 6 бет
Бұл жұмыстың бағасы: 300 теңге




Қазақстан Республикасының Білім және Ғылым министрлігі
Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті
Экономика және бизнес факультеті
Қаржы кафедрасы

Курстық жұмыс
Тақырыбы: КОММЕРЦИЯЛЫҚ НЕГІЗДЕ ЖҰМЫС ІСТЕЙТІН ШАРУАШЫЛЫҚ ЖҮРГІЗУШІ
СУБЪЕКТІЛЕРДІҢ ҚАРЖЫСЫ

Орындаған:ЕштайбековН.Ж.
Тобы: Ф08К4
Тексерген:Керімбекова Н.Н.

Алматы 2010

Жоспар:
1. Кіріспе
2. Теориялық негіздер
3. Лабораториялық жұмыстың орындалуын сипаттау
Пайдаланылған әдебиеттер

Кіріспе

Лабораториялық жұмыстың мақсаты – эконометрика пәні бойынша алған
теориялық білімдерді практика жүзінде көрсету.
Кредит беруші 10 компания көрсеткіштері негізінде көптік сызықтық
регрессия теңдеуін құру.
Құрылған теңдеу үшін мыналарды есептеп табу қажет:
1) корреляция коэффициенті
2) детерминация коэффициенті
3) регрессия коэффициенттерінің сенімділік интервалы
4) Фишер статикасы
5) икемділік коэффициенті
6) апроксимацияның орташа қатесі
7) гипотезаны тексеру.
Құрылған модельдің регрессия коэффициенттеріне интерпретация беру.
Барлық есептеулерді Excel-де формулаларды және Талдау пакетін қолдана
отырып жүзеге асыру. Формулалар және Талдау пакеті арқылы алынған
нәтижелерді өзара салыстыру.

Теориялық негіздер

Регрессия терминін 19 ғасырдың соңында ата-аналары мен балаларының
арасындағы бой өсуін бақылау барысында Фрэнсис Галтон енгізген болатын.
Галтон өте ұзын ата-анадан сол екеуінің орташа бойынан ұзынырақ бала болады
деп көрсетіп кетіпті. Ал балалардың бойы сол аумақта тұратын адамдардың
орташа бойына теңеседі. Осыдан, осы тәуелділікті көрсететін термин пайда
болса керек.
Қазіргі кезде регрессия термині түсіндірме шартты математикалық күтім
мен соған тәуелді түсіндірілетін ауыспалы арасындағы байланысты көрсету (
Яғни Х өзгеруі У өзгерісіне қалай әсер етеді дегендей) дегенді білдіреді.
Көп жағдайларда біз регрессия моделін құрған кезде айнымалыларға әсер
ететін көптеген факторларды елемеуіміз мүмкін. Сондықтан да кез келген
модельде ауытқу пайда болады. Ал эмпирикалық мәліметтерге және зерттеу
мақсаттарымен сай үйлесетін сапалы регрессия теңдеуін құру күрделі әрі
сатылы құбылыс. Оны 3 кезеңге бөлуге болады.:[1]
1. Регрессия теңдеуінің формуласын таңдап алу;
2. Таңдап алынған теңдеудің параметрлерін анықтау;
3. Теңдеудің анализінің сапасын анықтау және теңдеуді жетілдіру
Көптік сызықтық регрессия
Экономикалық көрсеткіштердің арасындағы өзара байланыстарды анықтау –
экономикадағы негізгі проблемалардың бірі. Кез келген экономикалық
политиканың негізі – ол экономикалық айнымалыларды реттеү, демек, бұл
айнымалылардың басқа айнымалыларға қалай әсер етүін білүдің маңызы өте зор.

Анықтама: екі айнымалы арасындағы статистикалық байланыс формуласы
жұптық регрессия, ал көп айнымалылар арасындағы формула көптік регрессия
болады.
S(a,b) =∑Ei = ∑(yi – yxi)² →min
Мұндағы yxi=a+bxi регрессия теңдеүі бойыеша есептелген мәндер; xi, yi –
бақылау деректері; a,b – белгісіз параметрлер.
S(a,b) функциясы үздіксіз, дөнес және төменгі жағынан нөлмен
шектелген, яғни минимумы бар функция түрінде көрсетілген әдісті ең кіші
квадраттар әдісі деп атайды.
Кез келген экономикалық көрсеткішке бір ғана емес, көбінесе бірнеше
факторлар әсер етеді. Мысалы кейбір тауарға сураныс тауар бағасымен ғана
емес, басқа оны алмастыратын және толықтыратын тауарлармен, тутынушы
табысымен және көптеген басқа факторлармен анықталады.
Бұл жағдайда екі айнымалының сызықтық регрессияның заңды жалғасы
– көптік регрессия моделі қарастырылады:
yi=β0+β1xi1+β2xi2+ ... +βjxji+...βmxmi+£
yi – тәуелді айнымалы (предикатор) - і –ші бақылаудың қорытынды
белгісінің мәні.
хjі – і-ші бақылауға сәйкес j-ші фактордың мәні.
£I – i-ші бақылауға сәйкес қорытынды белгінің кездейсоқ құраушысы.
β0- бос мүше, ол х1=х2=...=хп=0 болғандағы у-тің формальді мәнін
көрсетеді.
1) Теңдеуі: ;
ỹ = a + b1x1+b2x2

2) Кіші квадраттар әдісі. Сызықтық регрессия теңдеуін бағалау үшін
осы әдіс қолданылады.
3) Гаусс-Марковтың шарттары Кіші квадраттар әдісіне негізделген
регрессиялық талдау ең жақсы нәтиже беру үшін Гаусс Марковтың келесідей
төрт шарттары орындалуы керек.Себебі,регрессия коэффициенттерінің
қасиеттері кездейсоқ құраушы коэффициентіне тікелей байлан ысты.
І.Е=0.Кез келген байқау үшін кездейсоқ мүшенің математикалық
күтімі Оге тең.
II.D=σ² .Дисперсия тұрақты.
III.cov()=0. Е()=0
IV.cov()=0.E()=0.Кездейсоқ мүше түсіндіруші айнымалыдан
тәуелсіз таралады.
Егерде төрт шарт орындалған жағдайда теңдеудің дұрыс шешім
қабылдағанын көреміз.Гаусс Марков шарттары орындалса,а және в жұптық
сызықтық регрессия коэффициентінің бағалары ығыспаған және тиімді
болады.Яғни сызықтық ығыспаған бағалар ішінде ең кіші дисперсияға ие
болады.
4)Гипотезанытексеру:
Регрессия коэффициенттеріне қатысты гипотезаны тексеру
Коэффициенттер мен оның бағасы b-ны қарастырайық. 2 гипотезаны ұсынуға
болады:
1) нольдік гипотеза Н0: b=β0
2) альтернативті гипотеза H1: b≠ β0
Егер Н0 ақиқат болса b~N (β0 ; ) орындалады. Яғни, қалыпты
үлестіруінің ықтимал тығыздығының графигі

β1 β0 β2

γ мәнділік деңгейін беріп, оның мәні β1-ң сол жағында, β2-ң оң
жағында жату ықтималдығы γ болатындай β0 –ге қатысты симметриялы [β1;β2]
интервалды құрайды.
γ әдетте 1% және 5% мәндер деңгейіне сәйкес 0,01 және 0,05 деп
алынады.
2 жағдай мүмкін болады:
1) Бағаланған b [β1;β2] интервалдан тыс жатуы мүмкін, оның ықтималдығы γ.
Н0 бағалау нәтижесіне қайшы, Н0 қабылданбайды.
2) b[β1;β2] жатса, Н0 қабылданады.
Бұл гипотезаны тексеру үшін Стьюденттің t-статистикасын қолданамыз:
Н0: b=β0
tb=
tb tкр Н0 қабылданады
tb tкр Н0 қабылданбайды
Коэффициенттердің мәндерін бағалау
;

;
;

Коэффициенттер мәндерін тексеру:
1) H0: bi=0 i = 0,k

Жұптық регрессиядан айырмашылығы – еркіндік дәрежесі саны n–k–1-мен
анықталады.
tbi tкр болса, H0 қабылданады, коэффициенттері сәйкес, мәнсіз
tbi tкр болса, H0 қабылданбайды, коэффициенттері сәйкес емес, мәнді

5) Сенімділік интервалдары

b0: [b0-c.k(b0)*tkr; b0+c.k(b0)*tkr]

b1: [b1-c.k(b1)*tkr; b1+c.k(b1)*tkr]

b2: [b2-c.k(b2) *tkr; b2+c.k(b2)*tkr]
6) Детерминация коэффиценті ;
7) Фишер статистикасы
Жалпы сапасын тексеру үшін:
H0: R2=0

k1 – тәуелсіз айнымалылар саны.
k2 – еркіндік дәрежелік саны.
R1 = k1 – жалпы жағдайда
Fкр = (k1, n–k–1)

Қорытынды:
Fст Fкр болса, H0 қабылданады, ... жалғасы
Ұқсас жұмыстар
Коммерциялық негізде жұмыс істейтін шаруашылық жүргізуші субъектілер қаржысы
Шаруашылық жүргізуші субъектілердің қаржысы
Коммерциялық негіздерде жұмыс істейтін шаруашылық жүргізуші субъектілер қаржысы
Шаруашылық жүргізуші субъектілердің қаржысы туралы түсінік
Шаруашылық жүрпзуші субъектілердің қаржысы
Шаруашылық жүргізуші субъектілер қаржысы
Шаруашылық жүргізуші субъектілердің сыныптамасы
Шаруашылық жүргізуші субъектілердің қаржысын басқару
Шаруашылық жүргізуші субьектілердің қаржы жүйесі
Шаруашылық жүргізуші субъектілердің есеп саясаты
Пәндер

Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор №1 болып табылады.

Байланыс

Qazaqstan
Phone: 777 614 50 20
WhatsApp: 777 614 50 20
Email: info@stud.kz
Көмек / Помощь
Арайлым
Біз міндетті түрде жауап береміз!
Мы обязательно ответим!
Жіберу / Отправить

Рахмет!
Хабарлама жіберілді. / Сообщение отправлено.

Email: info@stud.kz

Phone: 777 614 50 20
Жабу / Закрыть

Көмек / Помощь