Эконометрическое исследование мирового рынка нефти

  • 11 апр. 2013 г.
  • 5458 Слова
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РФ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО
ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ ЭКОНОМИКИ, УПРАВЛЕНИЯ И ПРАВА
































КУРСОВАЯ РАБОТА


по дисциплине: «Методы социально-экономического прогнозирования»


натему: «Эконометрическое исследование мирового рынка нефти»




















Выполнила: студентка гр.3271-72 Лобанова Е.В.
Работа защищена «__» _____ г
Руководитель: Валеев Н.Н.


















Казань 2011


СодержаниеВведение…………………………………………………………….3
Глава 1. Полное изучение заданного временного ряда
1.1. Автокорреляционная функция и коррелограмма
1.2. Моделирование тенденции временного ряда
1.3. Моделирование сезонных и циклических колебаний
1.4. Применение фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний
1.5. Моделирование тенденциивременного ряда при наличии структурных изменений
Глава 2. Изучение взаимосвязи временных рядов
2.1. Метод отклонения от тренда
2.2. Метод последовательных разностей
2.3. Включение в модель регрессии фактора времени
2.4. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
Глава 3. Изучение взаимосвязи 3-х заданных временных рядов сэндогенной переменной
Глава 4. Прогноз по всем 3-м исследованиям на 2008-2010 годы
Глава 5. Выводы и экономическая интерпретация полученных результатов
Заключение…………………………………………………………………………..22





















Введение
В условиях перехода экономики на рыночные отношения возрастает роль прогнозов для руководителей различных уровней в принятии научно обоснованныхуправленческих решений. В связи с этим статистические методы прогнозирования стали важным инструментом в деятельности плановых, аналитических, маркетинговых отделов производственных предприятий и объединений, торговых, страховых компаний, банков, правительственных учреждений.
Широкому внедрению статистических методов анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов способствовало стремительноераспространение эконометрического программного обеспечения.
Использование современных статистических пакетов прикладных программ превратило статистическую обработку данных в увлекательное исследование, позволило сделать доступными и наглядными современные методы и подходы статистического прогнозирования. Теперь пользователь освобождается от всей черновой работы (от проведения трудоемкихрасчетов, построения таблиц и графиков), на его долю приходится лишь творческая: постановка задачи, выбор методов прогнозирования, оценка качества полученных моделей, интерпретация результатов. Для выполнения такой работы необходимо иметь определенную подготовку в области прикладной статистики, знать методы и подходы статистического анализа и прогнозирования временных рядов.
Эконометрическую модельможно построить, используя два типа исходных данных:
– данные, характеризующие совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени;
– данные, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени.
Модели, построенные по данным первого типа, называются пространственными моделями. Модели, построенные по данным второго типа, называются моделямивременных рядов.
Временной ряд – это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени. Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием большого числа факторов, которые условно можно подразделить на три группы:
– факторы, формирующие тенденцию ряда;
– факторы, формирующие циклические...
tracking img