Моделирование промышленной динамики в условиях переходной экономики (DIPLOM)

Посмотреть архив целиком

Министерство общего и профессионального образования

Российской Федерации

Уральский государственный университет имени А.М.Горького

Математико-механический факультет

Кафедра математической экономики


Моделирование промышленной динамики в условиях переходной экономики


Дипломная работа

студента 5 курса

группы ИС-501

БУНЧУКОВОЙ

ОКСАНЫ

ВИКТОРОВНЫ

Научный руководитель

Кандидат экономических наук,

доцент

ГИМАДИ

ИЛЬЯ

ЭДУАРДОВИЧ







Екатеринбург

1999

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ...........................................................................................

ГЛАВА 1 Теоретические проблемы использования эконометрических моделей..................................................

ГЛАВА 2. Эконометрическая модель по временным рядам продукции, основных фондов и численности занятых ……..


ГЛАВА 3. Практические расчеты по предприятиям города Екатеринбурга………………………………………………………


3.1. Вопросы информационного обеспечения……………

3.2. Вопросы программного обеспечения…………………

3.3. Описание проведенных расчетов и анализ результатов……………………………………………………

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.....................................................................................

ЛИТЕРАТУРА......................................................................................

ПРИЛОЖЕНИЕ.....................................................................................

РЕФЕРАТ

Бунчукова О.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОМЫШЛЕННОЙ ДИНАМИКИ В УСЛОВИЯХ ПЕРЕХОДНОЙ ЭКОНОМИКИ, дипломная работа: стр. , табл. 8, графиков 2.

Объектом исследования …………..

Цель работы разработка эконометрических моделей для анализа, оценки показателей основных фондов различных предприятий региона.

В процессе работы использовались различные эконометрические модели, такие как: регрессионная модель с одним уравнением, многомерная регрессионная модель, модель парной линейной регрессии; так же использовался метод производных функций, который позволяет определять вид производственной функции и оценивать его при помощи эмпирической информации; имитационная модель. Проводились различные статистические расчеты, корреляционный анализ различных показателей основных фондов предприятий региона.

В электронных таблицах EXCEL разработан и приведенный корреляционный анализ показателей основных фондов крупных предприятий региона, который может применяться в различных сферах промышленной деятельности. Корреляционный анализ дает возможность проверить статистическую гипотезу значимости связи между случайными величинами, т. е. провести статистическое исследование и сделать различные выводы.


ВВЕДЕНИЕ

В переходный период предприятия вынуждены менять свою структуру производства в соответствии с изменяющимся спросом, что сопровождается снижением прибыли, а поскольку налоги на предприятие и так высоки, они делают все, чтобы прибыль была минимальна. С объемом производства и со спросом на продукцию также непосредственно связаны цена и затраты. Объем реализации производства характеризует значимость и востребованность отрасли. Однако отрасли могут значительно отличаться фондоемкостью продукции. Чем значительнее основные фонды отрасли, тем необходимы большие капиталовложения для возобновления производственного процесса. Поскольку основные источники капитальных вложений в промышленность находится в руках самих промышленных предприятий, то основой может быть анализ взаимосвязи капиталовложений с основными финансовыми показателями деятельности предприятий. Капитальные вложения имеют также высокую взаимосвязь с величиной дебиторской задолженности. Это связанно с тем, что предприятия “должники” рассчитываются с предприятиями у которых брали в долг в том числе и инвестиционной продукцией. Также высокая взаимосвязь капитальных вложений наблюдается с основными и прочими внеоборотными активами. Без анализа и исследования показателей основных фондов невозможно быстрое становление и улучшение структуры предприятий.

Дипломная работа предполагает исследование о влиянии показателей основных фондов на деятельность крупных предприятий региона.

Целью дипломной работы является разработка моделей промышленной динамики в условиях переходной экономики. Для выполнения данной цели необходимо рассмотреть и решить следующие задачи:

  • рассмотрение и изучение такой науки, как эконометрика, рассмотрение эконометрических моделей;

  • рассмотрение и описание регрессионных моделей различных конфигураций и интерпретаций;

  • обзор эконометрических моделей основных фондов;

  • моделирование различных эконометрических процессов;

  • анализ динамики производства, основных фондов;

  • описание программного обеспечения, позволяющее более точно рассмотреть статистические данные крупных промышленных предприятий региона.

    Дипломная работа содержит: введение, три основных главы, заключение, список литературы и источников, приложение (результаты практических расчетов).

    Глава 1 содержит теоретические проблемы использования эконометрических моделей; рассмотрение различных регрессионных моделей, их описание, зависимость, представление функций, графиков

    этих моделей.

    Глава 2 содержит имитационную модель взаимосвязи основных фондов и инвестиционных потоков; производится анализ основных фондов и капитальных вложений в промышленности региона; также производится анализ продукции, основных фондов и численности занятых с учетом взаимосвязи между различными показателями; проводится корреляционный анализ с различными экономическими и финансовыми показателями.

    Глава 3 содержит описание статистической оценки между показателями основных фондов и другими показателями, рассчитанные в электронных таблицах EXCEL. Эта глава включает следующее:

  • подготовку входных данных о всех показателях основных фондов в виде таблиц с помощью бухгалтерского баланса предприятия;

  • анализ, прогнозирование показателей основных фондов на начало и конец года, таблицы приведены в приложении к дипломной работе.


ГЛАВА 1. Теоретические проблемы использования эконометрических моделей

Эконометрика (наряду с микроэкономикой и макроэкономикой) входит в число базовых дисциплин экономического образования. Эконометрика как наука расположена где-то между экономикой, статистикой и математикой. Эконометрика – это наука, связанная с эмпирическим выводом экономических законов, также формулирует экономические модели, основываясь на экономической теории или на эмпирических данных, оценивает неизвестные величины (параметры) в этих моделях, делает прогнозы (и оценивает их точность).

Во всей этой деятельности существенным является использование моделей. Математические модели широко применяются в бизнесе, экономике, общественных науках, исследование экономической активности и даже в исследовании политических процессов. Существуют несколько классов моделей, которые применяются для анализа и/или прогноза.

Регрессионные модели с одним уравнением.

В таких моделях зависимая (объясняемая) переменная у представляется в виде функции – независимые (объясняющие) переменные, а – параметры. В зависимости от вида функции модели делятся на линейные и нелинейные. Например, можно использовать спрос на мороженое как функцию от времени, температуру воздуха, среднего уровня доходов или зависимость зарплаты от возраста, пола, уровня образования, стажа работы и т.п.

Область применения таких моделей, даже линейных, значительно шире, чем моделей временных рядов. Проблемам теории оценивания, верификации, отбора значимых параметров и другим посвящен огромный объем литературы. Эта тема является, пожалуй, стержневой в эконометрики и основной в данном курсе.

Многомерная регрессионная модель.

Естественным обобщением линейной регрессионной модели с двумя переменными является многомерная регрессионная модель(multiple regression model) или модель множественной регрессии:

или

(1.1)

где– значения регрессора в наблюдение t, а через обозначен вектор, состоящий из одних единиц . С участием этого замечания мы не будем далее различать модели вида (1.1) со свободным членом или без свободного члена.

Рассмотрим пример исследования, использующего многомерную регрессионную модель.

Пример. Рынок квартир в Москве. Данные для этого исследования собраны студентами РЭШ в 1994 и 1996 гг.

После проведенного анализа были выбрана логарифмическая форма модели, как более соответствующая данным:

Здесь LOGPRICE – логарифм цены квартиры (в долл. США), LOGLIVSP – логарифм жилой площади (в кв. м.), LOGPLAN – логарифм площади нежилых помещений (в кв. м), LOGKITSP – логарифм площади кухни (в кв. м.), LOGDIST – логарифм расстояния от центра Москвы (в км). Включены также бинарные, “фиктивные” переменные, принимающие значения 0 или 1: FLOOR – принимает значение 1, если квартира расположена на первом или последнем этаже, BRICK – принимает значение 1, если квартира находится в кирпичном доме, BAL – принимает значение 1, если в доме есть лифт, R1 – принимает значение 1 для однокомнатных квартир и 0 для всех остальных, R2, R3, R4 – аналогичные переменные для двух-, трех- и четырехкомнатных квартир.

Результаты оценивания уравнения (*) для 464 наблюдений, относящихся к 1996 г., приведены в таблице 1.

Таблица 1.

Переменная

Коэффициент

Стандартная ошибка

t статистика

Р – значение

CONST

7.106

0.290

24.5

0.0000

LOGLIVSP

0.670

0.069

9.65

0.0000

LOGPLAN

0.431

0.049

8.71

0.0000

LOGKITSP

0.147

0.060

2.45

0.0148

LOGDIST

-0.114

0.016

-7.11

0.0000

BRICK

0.134

0.024

5.67

0.0000

FLOOR

-0.0686

0.021

-3.21

0.0014

LIFT

0.114

0.024

4.79

0.0000

BAL

0.042

0.020

2.08

0.0385

R1

0.214

0.109

1.957

0.0510

R2

0.140

0.080

1.75

0.0809

R3

0.164

0.060

2.74

0.0065

R4

0.169

0.054

3.11

0.0020


Случайные файлы

Файл
10281-1.rtf
539.doc
50328.rtf
Д3-07.doc
35556.rtf




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.