Содержание

Содержание. 2

Введение. 3

Глава 1. Объем производства трикотажных изделий. 4

Глава 2. Объем производства сахара. 10

2.1. Линейная регрессия. 10

2.2. Гиперболическая регрессия. 15

Глава 3. Производство хлебобулочных изделий. 21

3.1. Степенная модель. 21

3.2. Параболическая модель. 26

Заключение. 34

Литература. 35

Введение

Чаще всего необходимо знать будущие значения таких показателей, как цена товара на рынке, объем спроса, объемы собственных продаж, объемы производства и продаж конкурентов, рыночная конъюнктура, структура товарного ассортимента конкурентов. Ценность таких знаний существенно возрастает в агрессивной рыночной среде с изменчивым характером спроса, в условиях сезонности и цикличности.

Прогноз может быть экспертным, а может быть рассчитан математически с помощью прогнозных моделей. Математический прогноз является объективным, открытым и научно обоснованным. Только математические прогнозные модели позволяют осуществлять многовариантное моделирование. Математическая прогнозная модель — это математическая модель экономической системы: рынка в целом, отдельного предприятия или группы взаимосвязанных предприятий. Такая модель разрабатывается для расчета прогнозных значений одного или нескольких показателей исследуемой систем.

Применение прогнозных моделей допустимо в условиях стационарности исследуемой системы. Это значит, что должны быть известны правила игры на рынке и эти правила не должны сильно изменяться с течением времени. По своей сути, прогнозная модель — это модель правил игры на рынке. Изменяться могут факторы и стратегии рыночных игроков. Эти изменения учитываются моделью, что и позволяет ей рассчитывать точные прогнозы.

Математическая прогнозная модель представляет собой набор формул с коэффициентами, которые формируются в процессе разработки модели, на стадии численного моделирования. В формулы подставляются факторы, отобранные в процессе разработки модели, на стадии качественного моделирования.

Цель работы: выявить закономерность и получить прогноз на объемы производства некоторых товаров с помощью эконометрических моделей.

В работе используются данные, представленные в таблице ниже.

Таблица 1. Данные к работе

Глава 1. Объем производства трикотажных изделий

Обозначим ln(f)=y, ln(a)=alpha, ln(b)=beta. Получим [2]

Оценим линейную регрессию. Для регрессии вида

найдем коэффициенты по формулам

Вычислим

Тогда

Откуда [4]

Тогда линейная регрессия будет иметь вид

Смысл коэффициента beta заключается в том, что при изменении значения X на 1 единицу Y меняется на -0,019 единиц

Параметры показательной регрессии