+7(996)961-96-66
+7(964)869-96-66
+7(996)961-96-66
Заказать помощь

Контрольная работа на тему Методы бюджетного планирования и прогнозирования 2

ОПИСАНИЕ РАБОТЫ:

Предмет:
БЮДЖЕТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Тема:
Методы бюджетного планирования и прогнозирования 2
Тип:
Контрольная работа
Объем:
19 с.
Дата:
05.03.2013
Идентификатор:
idr_1909__0001398
ЦЕНА:
285 руб.

228
руб.
Внимание!!!
Ниже представлен фрагмент данной работы для ознакомления.
Вы можете купить данную работу прямо сейчас!
Просто нажмите кнопку "Купить" справа.

Оплата онлайн возможна с Яндекс.Кошелька, с банковской карты или со счета мобильного телефона (выберите, пожалуйста).
ЕСЛИ такие варианты Вам не удобны - Отправьте нам запрос данной работы, указав свой электронный адрес.
Мы оперативно ответим и предложим Вам более 20 способов оплаты.
Все подробности можно будет обсудить по электронной почте, или в Viber, WhatsApp и т.п.
 

Методы бюджетного планирования и прогнозирования 2 - работа из нашего списка "ГОТОВЫЕ РАБОТЫ". Мы помогли с ее выполнением и она была сдана на Отлично! Работа абсолютно эксклюзивная, нигде в Интернете не засвечена и Вашим преподавателям точно не знакома! Если Вы ищете уникальную, грамотно выполненную курсовую работу, контрольную, реферат и т.п. - Вы можете получить их на нашем ресурсе.
Вы можете заказать контрольную Методы бюджетного планирования и прогнозирования 2 у нас, написав на адрес ready@referatshop.ru.
Обращаем ваше внимание на то, что скачать контрольную Методы бюджетного планирования и прогнозирования 2 по предмету БЮДЖЕТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ с сайта нельзя! Здесь представлено лишь несколько первых страниц и содержание этой эксклюзивной работы - для ознакомления. Если Вы хотите получить контрольную Методы бюджетного планирования и прогнозирования 2 (предмет - БЮДЖЕТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ) - пишите.

Фрагмент работы:





Содержание


Практикум №1 3
Список используемой литературы 18
Практикум №1
Таблица 1.1 – Итоговая таблица
Показатель
Значение

G(n)
11

Lmax
11

n – длина временного ряда
12

Присутствие (отсутствие) тенденции


а0
23.21

aj
134.57

tao
4,1

tal
4,4

Значимость параметров уравнения регрессии


индекс корреляции
0,32

Характеристика силы связи


R2
0.0997


48,92

Таблица 1.2 – Итоговая таблица
Порядковый номер месяца прогнозного периода (t)
Прогноз


значения факторного признака
доходов бюджета

49
-0,01
134,34

50
-0,15
131,09

51
-0,29
127,84

52
-0,43
124,59

53
-0,57
121,34

54
-0,71
118,09

55
-0,85
114,84

56
-0,99
111,59

57
-1,13
108,34

58
-1,27
105,09

59
-1,41
101,84

60
-1,55
98,59

61
-1,69
95,35


1. На основании поля корреляции можно выдвинуть гипотезу (для генеральной совокупности) о том, что связь между всеми возможными значениями X и Y носит линейный характер.
Линейное уравнение регрессии имеет вид y = bx + a + ?
Здесь ? – случайная ошибка (отклонение, возмущение).
Причины существования случайной ошибки:
1. Невключение в регрессионную модель значимых объясняющих переменных;
2. Агрегирование переменных. Например, функция суммарного потребления – это попытка общего выражения совокупности решений отдельных индивидов о расходах. Это лишь аппроксимация отдельных соотношений, которые имеют разные параметры.
3. Неправильное описание структуры модели;
4. Неправильная функциональная спецификация;
5. Ошибки измерения.
Так как отклонения ?i для каждого конкретного наблюдения i – случайны и их значения в выборке неизвестны, то:
1) по наблюдениям xi и yi можно получить только оценки параметров ? и ?
2) Оценками параметров ? и ? регрессионной модели являются соответственно величины а и b, которые носят случайный характер, т.к. соответствуют случайной выборке;
Тогда оценочное уравнение регрессии (построенное по выборочным данным) будет иметь вид y = bx + a + ?, где ei – наблюдаемые значения (оценки) ошибок ?i, а и b соответственно оценки параметров ? и ? регрессионной модели, которые следует найти. Для оценки параметров ? и ? – используют МНК (метод наименьших квадратов). Метод наименьших квадратов дает наилучшие (состоятельные, эффективные и несмещенные) оценки параметров уравнения регрессии.
Но только в том случае, если выполняются определенные предпосылки относительно случайного члена (?) и независимой переменной (x). Формально критерий МНК можно записать так:
S = ?(yi – y*i)2 > min
Система нормальных уравнений.
a•n + b?x = ?y
a?x + b?x2 = ?y•x
Для наших данных система уравнений имеет вид
12a + 76.2 b = 3383.5
76.2 a + 522.26 b = 22376.31
з первого уравнения выражаем а и подставим