Главная страница
Навигация по странице:

  • Объем прибыли/ убытков (млрд.руб.)

  • Список литературы.

  • Отчет по практике(Роженков Андрей). Отчет по производственной практике (практике по получению профессиональных умений и опыта профессиональной деятельности)



    Скачать 331.73 Kb.
    НазваниеОтчет по производственной практике (практике по получению профессиональных умений и опыта профессиональной деятельности)
    Дата31.03.2018
    Размер331.73 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаОтчет по практике(Роженков Андрей).docx.docx
    ТипОтчет
    #32032
    страница4 из 4
    1   2   3   4

    Получил результаты анализа данных.



    А при данном анализе можно заметить, что вторая переменная доверия не вызывает, и только ухудшает расчеты.

    Сравнение прогноза и исходных данных, можно увидеть в нижеприведенном графике.

    Авторегрессия в отношении денежной массы.

    Год

    ВВП (млрд.руб.)

    ВВП - Yt-1 (млрд.руб.)

    Денежная масса (млрд.руб.)

    Денежная масса (млрд.руб.)

     

    Yt

    Yt-1

    Xt

    Xt-1

    2004

    17027

     

    3212,7

     

    2005

    21610

    17027

    4353,9

    3212,7

    2006

    26917

    21610

    6032,1

    4353,9

    2007

    33248

    26917

    8970,7

    6032,1

    2008

    41277

    33248

    12869

    8970,7

    2009

    38807

    41277

    12975,9

    12869

    2010

    46308

    38807

    15267,6

    12975,9

    2011

    55644

    46308

    20011,9

    15267,6

    2012

    61811

    55644

    24483,1

    20011,9

    2013

    66689

    61811

    27405,4

    24483,1

    2014

    71224

    66689

    31404,7

    27405,4

    2015

    76731

    71224

    32110,5

    31404,7

    2016

    82238

    76731

    34207,2

    32110,5

    Результаты расчетов пакет анализа данных привел ниже.



    Соответствующий график.

    Авторегрессия в отношении объема прибыли/ убытков.

    Год

    ВВП (млрд.руб.)

    ВВП - Yt-1 (млрд.руб.)

    Объем прибыли/ убытков (млрд.руб.)

    Объем прибыли/ убытков (млрд.руб.)

     

    Yt

    Yt-1

    Xt

    Xt-1

    2004

    17027

     

     

     

    2005

    21610

    17027

    177,943

    0

    2006

    26917

    21610

    262,097

    177,943

    2007

    33248

    26917

    371,548

    262,097

    2008

    41277

    33248

    507,975

    371,548

    2009

    38807

    41277

    409,186

    507,975

    2010

    46308

    38807

    205,11

    409,186

    2011

    55644

    46308

    573,38

    205,11

    2012

    61811

    55644

    848,217

    573,38

    2013

    66689

    61811

    1011,889

    848,217

    2014

    71224

    66689

    918,172

    1011,889

    2015

    76731

    71224

    1004,754

    918,172

    2016

    82238

    76731

    1091,337

    1004,754

    Получил результаты анализа данных.



    Соответствующий график.

    Авторегрессия в отношении объема прибыли.

    Год

    ВВП (млрд.руб.)

    ВВП - Yt-1 (млрд.руб.)

    Объем прибыли (млрд.руб.)

    Объем прибыли (млрд.руб.)

     

    Yt

    Yt-1

    Xt

    Xt-1

    2004

    17027

     

     

     

    2005

    21610

    17027

    178,494

    0

    2006

    26917

    21610

    269,953

    178,494

    2007

    33248

    26917

    372,382

    269,953

    2008

    41277

    33248

    508,882

    372,382

    2009

    38807

    41277

    446,936

    508,882

    2010

    46308

    38807

    284,939

    446,936

    2011

    55644

    46308

    595,047

    284,939

    2012

    61811

    55644

    853,842

    595,047

    2013

    66689

    61811

    1021,25

    853,842

    2014

    71224

    66689

    948,864

    1021,25

    2015

    76731

    71224

    1037,932

    948,864

    2016

    82238

    76731

    1127,351

    1037,932

    Получил результаты анализа данных.



    Сравнить реальные данные и смоделированные можно с помощью графика .

    Опираясь на анализ данных хочу отметить, что при появлении еще одной x переменной можно отметить ухудшение прогноза. Вторая переменная мешает и вносит ошибки, так как если Р-значение для соответствующего коэффициента в уравнении регрессии больше чем 0,05, то он не вызывает должного доверия и гипотеза равенства 0 этого коэффициента не отрицается. Таким образом, значимы в целом уравнения авторегресии динамического ряда ВВП, в которых независимыми переменными являются компоненты денежной массы. Результаты исследований также указывают на то, что модель с инструментальной переменной является исключительно полезной для изучения годовых временных рядов ВВП, что позволяет получать среднесрочные прогнозы.

    Вывод.

    В данной работе мною было изучено оценивание параметров динамических моделей ВВП России в среде MC Excel.

    Так же MC Excel помог мне в понимании методики анализа данных, более детального освоения теории мат. моделирования, что в дальнейшем пригодится мне в создании программного обеспечения обработки данных в таких средах как RStudio, Visual C и подобных. В течении практики исследовал множество интернет ресурсов, а так же статей предоставленных научным руководителем. Освоил работу с пакетом Анализа данных, в частности с помощью инструмента регрессии, изучил теорию об анализе временных рядов и математических методах моделирования. Построенная математическая модель ВВП России с высокой надежностью описывает имеющиеся статистические данные и может быть использована в практической деятельности.

    Список литературы.

    1.  Демидов О. Индексы прогнозирования экономической активности. // Квантиль. 2008. № 5. С. 83-102.

    2.  Эконометрика: учеб. / под ред. И. И. Елисеевой.  М.: Проспект, 2011. – 288 с.

    3. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс].  Режим доступа: http:// www.gks.ru/  Загл. с экрана.

    4.  Вадзинский Р. Статистические вычисления в среде Excel. Библиотека пользователя.  СПб.: Питер, 2008. – 608 с.

    5. Дорохов, Е.В. Статистический подход к изучению прогнозирования индекса РТС на основе методов векторной авторегрессии и коинтеграции / Е.В. Дорохов // Финансы и бизнес. – 2008 - №1. – С.85-110.

    6. Канторович, Г.Г.   Анализ временных рядов // Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2003. - Т.7,N1. - С.79-103. - Оконч.Начало: 2002.-N1.
    7. Банников, В.А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков (Eviews) / В.А. Банников // Прикладная эконометрика. 2006. № 3. С. 96-129.
    8. Матвеев, М.Г. Параметрическая идентификация моделей векторной авторегрессии / М.Г. Матвеев // Современная экономика: проблемы и решения. - 2010. - № 5. С. - 133-142.
    9. Canova, F. VAR Models: Specification, Estimation, Inference and Forecasting // Pesaran H., Wickens V (Eds) Handbook of Applied Econometrics. Basil Blackwell, 1994.
    10. Enders, W. Applied Econometric Time Series. New York, 1992.
    11. Ковалевский, В.П. Анализ и моделирование демографических и миграционных процессов в контексте национальной безопасности (региональный аспект) / В.П. Ковалевский и др. Под редакцией А.Г. Реннера -Самара: Изд во СамНЦ РАН, 2009. -226 с.
    12. Математические методы моделирования социально-экономических процессов (региональный аспект)/А. Г. Реннер [и др.]. -Самара: Изд-во СамНЦ РАН, 2008. -182 с. -Библиогр.: с. 179-181. 
    13. Реннер, А.Г. Методы прогнозирования экономических показателей на основе временных рядов с учетом пространственной неоднородности данных и нелинейной взаимосвязи между факторами / А.Г. Реннер, Е.Н. Седова // Вестник Оренбургского государственного университета: Научно-практический журнал. – 2007 – №4. – С. 104–111.
    14. Бантикова, О. И. Статистический анализ демографической безопасности (на примере Оренбургской области):автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук / О. И. Бантикова; Оренбургский государственный аграрный университет. Оренбург, 2007 - 22 с.
    15. Математическое моделирование: исследование социальных, экономических и экологических процессов (региональный аспект) : учебное пособие / Бантикова О. И., Васянина В. И., Жемчужникова Ю. А., Реннер А. Г., Седова Е. Н., Стебунова О. И., Туктамышева Л. М., Чудинова О. С. / под ред. А.Г. Реннера; Оренбургский гос. ун-т . – Оренбург: ОГУ.-  2012. -366с.


    1   2   3   4
    написать администратору сайта