Прогнозирование банкротства компаний горнодобывающей отрасли
Зарегистрируйся в два клика и получи неограниченный доступ к материалам,а также
промокод
на новый заказ в Автор24. Это бесплатно.
Введение
Сегодня деятельность в любой области экономики (управлении, финансово-кредитной сфере, маркетинге, аудите) требует от специалиста применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли и понимания научного языка. Большинство новых методов основано на эконометрических моделях, концепциях и приемах. Специфической особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Центральной проблемой эконометрики являются построение эконометрической модели и определение возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов. Эконометрика — это наука, в которой с помощью статистических методов устанавливаются количественные взаимосвязи между экономическими переменными. То есть под эконометрикой следует понимать определенный набор математико-статистических средств, позволяющих проверять модельные соотношения между анализируемыми экономическими показателями и оценивать неизвестные значения параметров в этих соотношениях на основе исходных экономических данных. Для изучения различных экономических процессов экономисты используют их упрощенные формальные описания, называемые экономическими моделями. Примерами таких моделей могут служить модели потребительского выбора, модели фирмы, модели экономического роста, модели равновесия на товарных и финансовых рынках и многие другие. Строя модели, экономисты выявляют существенные факторы, определяющие исследуемое явление и отбрасывают детали, несущественные для решения поставленной цели. Экономические модели позволяют выявить особенности функционирования экономического объекта и на основе этого предсказать будущее поведение объекта при изменении каких-либо параметров. В модели все взаимосвязи переменных могут быть оценены количественно, что позволяет получить более качественный и надежный прогноз. Применяемые в эконометрике методы базируются на разделах регрессионного, дисперсионного и корреляционного анализов. Однако специфичность задач, с которыми здесь сталкиваются, вызывает необходимость особых изменений в принятых подходах и разработке специальных приемов. Выделяется три основных класса моделей, которые применяются для анализа и/или прогноза явлений и процессов в экономике: модели временных рядов, регрессионные модели с одним уравнением, системы одновременных уравнений. Цель курсовой работы состоит в изучении теоретико-методологического подхода к рассмотрению статистического оценивания, используемых при решении прикладных задач. В соответствии с поставленной целью были определены следующие задачи исследования: рассмотреть точечные оценки: линейность, несмещенность и эффективность; изучить принцип максимального правдоподобия; оценить параметры парной линейной модели; оценить на практическом примере нйдем методом максимального правдоподобия оценки параметров a и σ нормального распределения. Предмет и объект исследования. Предметом настоящего исследования являются вопросы теории и методологии, относящиеся к статистическому оцениванию, применяемому в анализе производственного процесса и социально-экономических отношений. В качестве объекта исследования в курсовой работе рассматриваются эконометрические модели.
Точечные оценки; линейность, несмещенность, эффективность и состоятельность оценок
При осуществлении выборки возможны ошибки наблюдения: ошибки регистрации и ошибки репрезентативности. Ошибки регистрации возникают из-за неточностей, погрешностей при получении сведений о единицах совокупности, когда истинное значение изучаемого приз...
Прогнозирование банкротства компании горнодобывающей отрасли
Целью исследования является выявление факторов, влияющих на добыче сырой нефти и природного газа, предоставление услуг в этих областях, а также установление характера взаимосвязи. В качестве факторов рассматриваются: долгосрочные обязательства, оборо...
Открыть главуЗаключение
Цель данной курсовой работы была в целом достигнута, так как интересуемая закономерность влияния различных факторов на прибыль (убыток) выявлена. Модель в целом является значимой. Исследования показали, что основное влияние на результативный показатель оказывают оборотные активы, основные средства и дебиторская задолженность (краткосрочная). Остальные факторы вносят несущественный вклад. Выборочное уравнение регрессии: . Интерпретируя полученные параметры модели можно утверждать, при изменении на один процентный пункт, измениться в направлении увеличения на 0,405 ед; при изменении на один процентный пункт, измениться в направлении увеличения на 0,056 ед; при изменении на один процентный пункт изменится в направлении снижения на 0,347 ед Связь между Y и Х2 и Y и Х6 не значима, поэтому его Х2 и Х6 не целесообразно включать в модель. Проверка значимости параметров в показала следующие результаты: по критерию Стьюдента – модель значима по принятым параметрам, на тест Голдфельда-Квандта - наблюдается повышенная гетероскедантичность, по тесту Дарбина-Уотсона - подтверждает гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках. Значение коэффициентов детерминации и множественной корреляции можно найти по таблице Регрессионная статистика. Коэффициент детерминации: Он показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. В нашем случае коэффициент детерминации равен 0,965. Следовательно, около 96,5% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов. Коэффициент множественной корреляции R: = 0, 982. Он показывает весьма тесноту зависимости переменной с тремя включенными в модель объясняющими факторами. Связь между факторами весьма высокая. Проверка значимости уравнения регрессии на основе вычисления F-критерия Фишера. Значение F-критерия Фишера: Fфакт= 419,05. Для определения табличного значения F-критерия при доверительной вероятности 0,05 и при и воспользуемся функцией FРАСПОБР. В результате получаем значение F-критерия, равное 2,807. Поскольку Fфакт > Fтабл , то уравнение регрессии следует признать адекватным. Тест на наличие гетероскедастичности показал её наличие, тест Дарбина - Уотсона показал отсутствие автокорреляции в остатках. На прибыль более сильное влияние оказывает фактор оборотные активы. Общий вывод: разработанная автором модель значима в целом и может быть предложена для целей прогнозирования.
Список литературы
1. Бабешко, Л.О. Основы эконометрического моделирования: учеб. пособие. Изд. 2-е. испр. / Л.О. Бабешко. – М.: КомКнига, 2006, -432 с. 2. Бывшев, В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М.: Финансы и статистика, 2008. -480 с. 3. Доугерти, К. Введение в эконометрику: Учебник, -перевод с англ./ К. Доугерти. – М.: Инфра-М, 2009. 4. Елисеева, И.И. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордиенко и др./ Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика. 2005. -192 с. 5. Кремер, Н.Ш. Эконометрика: Учебник / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко, Под ред. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. – 328 с. 6. Овчаренко, Е.К. Финансово-экономические расчеты в EXCEL. Изд. 3-е, перераб. и допол. /Е.К. Овчаренко, О.Л. Ильина, Е.В. Балыбердин. – М.: Инф.-изд. дом «ФилинЪ», 1999.-180 с. 7. Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник, - 2-е изд., перераб. и доп. - 2-е изд., / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др. / под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика. 2007. – 576 с 8. Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. – М.: ЮНИТИ, 1998.- 1022 с. 9. Новак Эдвард. Введение в методы эконометрики. Сборник задач: Пер. с польск./ Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика. 2004 10. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие./ И.В. Орлова, В.А. Половников. - М.: Вузовский учебник, 2014. -389 с. 11. Катышев П.К. Сборник задач к начальному курсу эконометрики: Учеб. пособие. - 4-е изд., перераб. и доп. / П.К. Катышев, Я.Р. Магнус, А.А. Пересецкий, С.В Головань. - М.: Дело, 2007. - 368 с. 12. Балдин К.В.Эконометрика: Учебник /Балдин К.В., Башлыков В.Н., Брызгалов Н.А., Мартынов В.В., Уткин В.Б./ под ред. В.Б. Уткина–М.: Дашков и К, 2015. - 562 с. 13. Новиков А.И.Эконометрика: Учеб. пособие/А.И. Новиков . –М: Дашков и К, 2013. - 224 с 14. Берндт Э.Р.Практика эконометрики: классика и современность: Учебник / Э.Р. Бернд. –М.: Юнити-Дана, 2012.- 867 с. 15. Носко В. Эконометрика. Книга 1. Ч. 1,2 / В. Носко. – М.: Дело, 2012. – 672 с. 16. Яновский Л.П.Введение в эконометрику: Учеб. пособие / Л.П. Яновский, А.Г. Буховец.– М.: Кнорус, 2010. - 256 с. 17. Эконометрика: учебник для магистров / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Издательство «Юрайт», 2012. – 453 с. 18. Костромин А.В. Эконометрика: Учеб. пособие / А.В. Костромин, Р.М. Кундакчян – М.: Кнорус, 2015. - 228 с. 19. Орлов А.И. Эконометрика: Учеб. пособ. для вузов / А.И. Орлов. – М.: Издательство «Экзамен», 2002. – 576 с.
