Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных

Министерство образования Российской Федерации Ивановский государственный университет Физический факультет Кафедра теоретической физики, математического и компьютерного моделирования КУРСОВАЯ РАБОТА на тему Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных Выполнил студент 3 курса Одинокий А.В. Научный руководитель доцент Озерова В.М. Иваново 2002 СОДЕРЖАНИЕ 1. Введение 2. Роль корреляцонно-регрессионного анализа в обработке экономических данных 3. Корреляционно-регрессионный анализ и его возможности 4. Предпосылки корреляционного и регрессионного анализа 5. Пакет анализа Microsoft Excel 6. Заключение 7. Литература Введение Обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности.

Вообще говоря, трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась. Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой исключительно большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов информации о социально-экономических явлениях и процессах.

Всесторонний и глубокий анализ этой информации, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессионный анализы обработки статистических данных.

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного и регрессионного анализа. Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого.

Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи. Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами, поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической информации на ЭВМ, делает практически осуществимым оперативное решение задач изучения взаимосвязи показателей биржевых ставок методами корреляционно-регрессионного анализа. При машинной обработке исходной информации на ЭВМ, оснащенных пакетами стандартных программ ведения анализов, вычисление параметров применяемых математических функций является быстро выполняемой счетной операцией.

Данная работа посвящена изучению возможности обработки статистических данных биржевых ставок методами корреляционного и регрессионного анализа с использованием пакета прикладных программ Microsoft Excel.

Роль корреляцонно-регрессионного анализа в обработке экономических данных

Корреляционно-регрессионный анализ считается одним из главных методов ... Электронные таблицы делают такой анализ легко доступным. Представления и гипотезы о причинной связи должны быть привнесены из н... вычислены по заранее известным формулам. математически смоделировать явления или процессы.

Корреляционно-регрессионный анализ и его возможности

1. 3. Величина коэффициентов корреляции служит также оценкой соответствия ур... Первоначально исследования корреляции проводились в биологии, а поздне... Корреляция и регрессия тесно связаны между собой первая оценивает силу...

Предпосылки корреляционного и регрессионного анализа

Причем выполнение этих условий необходимо только при вероятностной оце... При между двумя переменными существует функциональная связь, при - пря... резко выделяющихся из массива данных, наблюдений. Эта процедура выполн... Если, то значение Х и У в выборке некоррелированы в случае, если систе... Следует отметить, что значение коэффициента корреляции не зависит от е...

Пакет анализа Microsoft Excel

Графические изображения используются прежде всего для наглядного предс... Графическое же представление статистических данных помогает легко и бы... ВремяЦена сделкив рублях11164599,4511215399,411230999,3111 233799, ,61... Например, используя результаты таблицы 1, можно с помощью регрессии пр... НаблюдениеПредсказанная цена сделки в рубляхОстатки172,2201527,2298527...

Заключение

Заключение Наиболее сложным этапом, завершающим регрессионный анализ, является интерпретация полученных результатов, т.е. перевод их с языка статистики и математики на язык экономики.

Интерпретация моделей регрессии осуществляется методами той отрасли знаний, к которой относятся исследуемые явления. Всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных признаков, т.е. с изучения, как они влияют на величину результативного признака.

Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние данного признака на моделируемую обработку биржевых ставок. Особое значение при этом имеет знак перед коэффициентом регрессии. Знаки коэффициентов регрессии говорят о характере влияния на результативный признак статистической обработки биржевых ставок. Если факторный признак имеет плюс, то с увеличением данного фактора результативный признак возрастает если факторный признак со знаком минус, то с его увеличением результативный признак уменьшается.

Интерпретация этих знаков полностью определяется социально-экономическим

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ м моделируемого признака. Если его величина изменяется в сторону увеличения, то плюсовые знаки факторных признаков имеют положительное влияние. При изменении результативного признака в сторону снижения положительные значения имеют минусовые знаки факторных признаков.

Если экономическая теория подсказывает, что факторный признак должен иметь положительное значение, а он со знаком минус, то необходимо проверить расчеты параметров уравнения регрессии. Корреляционный и регрессионный анализ позволяет определить зависимость между факторами, а так же проследить влияние задействованных факторов. Эти показатели имеют широкое применение в обработке статистических данных для достижения наилучших показателей биржевых ставок. Литература 1. В.А. Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский Теория вероятностей и математическая сатистика М 1991. 2. Теория Статистики под редакцией Р.А. Шмойловой ФиС, 1998. 3. Многомерный статистический анализ на ЭBM с использованием пакета Microsoft Excel М 1997. 4. А.А. Френкель, Е.В. Адамова Корреляционно регрессионный анализ в экономических приложениях М 1987. 5. И.Д.Одинцов Теория статистики М 1998. 6. А.Н. Кленин, К.К. Шевченко Математическая статистика для экономистов-статистиков М 1990.