Применение экономико-статистических методов для определения региональной потребности в материальных ресурсах на стадии предплановых расчетов

Государственная академия сферы быта и услуг Поволжский технологический институт сервиса Кафедра Экономика и управление КУРСОВАЯ РАБОТА по предмету Основы прогнозирования на тему Применение экономико-статистических методов для определения региональной потребности в материальных ресурсах на стадии предплановых расчетов Подготовил студент группы Э-1В Никифоров П.В. Проверила Асфяндярова З.Н. Тольятти 1998 Введение21. Прогнозирование региональной потребности в материальных ресурсах22. Выбор методов прогнозирования43. Выбор модели прогнозирования74. Пример использования экономико-математических методов прогнозирования95. Адаптирование моделей к изменяющимся условиям развития13Заключение161. Список использованной литературы17 Введение Сегодня в для любого гражданина России не секрет, что экономика его страны практически перешла на рыночные рельсы и функционирует исключительно по законам рынка.

Каждое предприятие отвечает за свою работу само и само принимает решения о дальнейшем развитии.

Современные условия рыночного хозяйствования предъявляют к методам прогнозирования очень высокие требования, ввиду все возрастающей важности правильного прогноза для судьбы предприятия, да и экономики страны в целом. Именно прогнозирования функционирования экономики регионов или даже страны, на мой взгляд нужно уделять пристальное внимание на данный момент, потому что за пеленой сиюминутных собственных проблем все почему-то забыли о том, что экономика страны тоже должна управляться, а следовательно и прогнозирование показателей ее развития должно быть поставлено на твердую научную основу.

Целью данной курсовой работы явилось изучение практического опыта использования экономико-статистических методов прогнозирования в планировании функционирования национального хозяйства России. Для это в работе были затронуты следующие вопросы Выделение конкретной проблемы в области определения региональной потребности в материальных ресурсах на стадии предплановых расчетов, которую можно решить экономико-статистическими методами прогнозирования.

Подбор наиболее подходящих методов и моделей. Использование конкретных примеров для пояснения процесса прогнозирования. 1.

Прогнозирование региональной потребности в материальных ресурсах

Прогнозирование региональной потребности в материальных ресурсах. Важным элементом обоснования основных направлений развития и размещени... На их долю приходится около 60 общей величины валового общественного п... Качество плановых и предплановых расчетов по обоснованию экономических... В то же время территориальный и долгосрочный аспекты определения персп...

Выбор методов прогнозирования

Принятые для решения рассматриваемой задачи методы и модели при опреде... Преимущества модельных прогнозов потребности в материальных ресурсах з... Для прогнозирования перспективной потребности в материальных ресурсах ... Более того, значения таких параметров нередко сами являются результато... 3.

Выбор модели прогнозирования

4.. Эти преимущества заключаются в возможности использования в модели знач... Модели же пространственного типа до настоящего времени не получили ни ... Применение микроэкономического подхода целесообразно при определении п... Выбор модели прогнозирования.

Пример использования экономико-математических методов прогнозирования

Пример использования экономико-математических методов прогнозирования. Примером такой регионально-отраслевой модели может служить разработанн... м. указанного жилого фонда х3 - продолжительность отопительного периода с... 5.

Адаптирование моделей к изменяющимся условиям развития

Адаптирование моделей к изменяющимся условиям развития. Долгосрочное прогнозирование потребности в материальных ресурсах как э... путем статистического описания взаимосвязей между наиболее вероятными ... путем включения в модель фактора времени, отражающего структурные изме... Следует отметить, что для динамической пространственной модели потребл...

Заключение

Заключение Изучив результаты работы можно признать цель работы в основном достигнутой.

В нынешней ситуации, когда топливно-энергетический комплекс является естественным монополистом, без жесткого государственного контроля и планирования этой отрасли нормальное функционирование национальной экономики практически невозможно.

Поэтому нельзя не признать актуальность решаемых в курсовой работе задач.

Список использованной литературы

Список использованной литературы 1. Экономико-статистические методы в прогнозировании. М. Наука, 1994 2. Статистическое моделирование и прогнозирование. Учебное пособие для ВУЗов. Г.М. Гамбаров и др. Под. ред. А.Г. Гранберга. М. Финансы и статистика. 1990 Приложение 1 Результаты многошагового регрессионного анализа факторов, влияющих на уровень потребления котельно-печного топлива в экономике регионов России итераНезависимые переменные Параметры уравнения регрессии Значения коэффициентов регрессиициимоделиln A0A1A2A3A4A5A6A7A8A9R21. х1, х2, х3, х4, х5, х6, х7, х8, х94,25400,18980,09170,06630,33900,00010, 0502-0,02550,20820,00640,89772. х1, х2, х3, х4, х6, х7, х8, х94,24260,19030,09180,06650,33810,0506-0 ,02190,20510,0073 0,89773. х1, х2, х3, х4, х6, х7, х84,27190,19080,09200,06670,33840,0533-0 ,02500,2079 0,89764. х1, х2, х3, х4, х6, х84,21650,18740,09240,06710,32590,04540, 2070 0,89755. х1, х2, х3, х4, х84,28990,18690,10070,06590,33650,2335 0,89636. х1, х2, х3, х4,4,93900,21520,10370,07240,4585 0,89137. Приложение 2 Параметры и статистические характеристики различных вариантов модели потребления котельно-печного топлива на коммунально-бытовые нужды регионов России уравненияНезависимые переменные уравнения регресииln AА1А2А3А4А5RR21.Хie, Х3, Х4-6,23110,93350,53060,4778 0,99260,98520,842.Хie, Х2, Х3, Х4, Х5-14,7212095360,61850,2410,80480,83950, 99430,98870,753.Хie, Х3, Х4Для районов европейской части России-6,29560,96570,70110,0975 0,99560,99120,59Для районов Урала, Сибири и Дальнего Востока-5,6015 0,91000,60200,2541 0,99680,99370,604.Х1, Х3, Х4-6,38270,88980,75020,3490 0,98380,96791,275.Х1, Х2, Х3, Х4, Х5-20,11930,92450,32330,92560,04191,3092 0,98830,97671,18.