Оценка качества моделей.

Введение Целью данной работы является анализ качества вложенных регрессионных моделей. С этой целью в теоретической части работы рассматриваются основные положения регрессионного анализа. Здесь дается понятие регрессионной модели, а также понятие тесноты связи. Приведены характеристики качества модели. Рассмотрен критерий Фишера как мера оценки качества регрессионной модели. В практической части рассматривается пример построения регрессионной модели вида . Определяются значимые факторы. Далее характеризуется ее качество с помощью средней ошибки аппроксимации и критерия Фишера. Затем строится множественная регрессия за счет значимых факторов и анализируется ее качество с помощью коэффициентов эластичности, а также β- и ∆-коэффициентов. Выбирается лучшая модель. 1. Теоретические основы регрессионного анализа Относительно формы зависимости различают: - линейную регрессию; - нелинейную регрессию. В зависимости от характера регрессии различают: 1) прямую регрессию. Она имеет место, если с увеличением или уменьшением значений факторных переменных значения результативной переменной также увеличиваются или уменьшаются; 2) обратную регрессию. В этом случае с увеличением или уменьшением значений факторного признака результативный признак уменьшается или увеличивается. Относительно типа соединений явлений различают: 1) непосредственную регрессию. В этом случае явления соединены непосредственно между собой (прибыль затраты); 2) косвенную регрессию. Она имеет место тогда, если факторная и результативная переменная не состоят непосредственно в причинно-следственных отношениях и факторная переменная через какую-то другую переменную действует на результативную переменную (число пожаров и урожайность зерновых (метеорологические условия)); 3) ложная или абсурдная регрессия. Она возникает при формальном подходе к исследуемым явлениям. В результате можно придти к ложным и даже бессмысленным зависимостям (число импортируемых фруктов и рост дорожно-транспортных происшествий со смертельным исходом). Изучение взаимозависимостей в экономике имеет большое значение. Статистика не только отвечает на вопрос о реальном существовании связи между явлениями, но и дает количественную характеристику этой зависимости. Зная характер зависимости одного явления от другого, можно объяснить причины и размеры изменений в явлении, а также планировать

Содержание

Введение 2
1. Теоретические основы регрессионного анализа 3
2. Практическое применение регрессионного анализа 11
Заключение 27
Список литературы 30

Список литературы

1. Голуб Л. А. Социально-экономическая статистика. 2005.
2. Бурцева С. А. Статистика финансов. 2006.
3. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. М.: Финансы и статистика, 2006.
4. Елисеева И.И., Курышева С.В., Гордеенко Н.М., Бабаева И.В., Костеева Т.В., Михайлов Б.А., «Практикум по эконометрике», Изд-во «ФИНАНСЫ И СТАТИСКИКА», Москва, 2005.
5. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2005.
6. Ефимова М. Р., Бычкова С. Г. Практикум по социальной статистике. 2005.
7. Иванов Ю.Н. Экономическая статистика. - М.: Инфра-М, 2007.
8. Кремер Н.Ш., Путко Б.А., «Эконометрика: Учебник для вузов», ЮНИТИ-ДАНА, Москва, 2006.
9. Липсиц И.В. «Экономика: учебник для вузов». М.: Омега-Л, 2006.
10. Салин В.П., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. - М.: Юрист, 2006.
11. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю., «Учебно-методическое пособие по дисциплине «Эконометрика», Изд-во Рос. экон. акад., Москва, 2007.
12. Чепурин М.Н., Киселева Е.А. «Курс экономической теории: учебник». 5-е исправленное, дополненное и переработанное издание Киров: «АСА», 2005.