Основы построения экономических моделей в Excel

Description

Учебник содержит основные положения по математическим моделям, широко используемых в экономике, менеджменте, социологии, а именно: регрессионные модели и модели временных рядов. Приводятся расчетные соотношения, необходимые для построения и анализа этих моделей. Большое внимание уделяется реализации этих соотношений в табличном процессоре Excel. Издание содержит большое число примеров и копий фрагментов документов Excel, которые позволят студентам хорошо усвоить учебный материал и эффективно использовать Excel при выполнении курсовых и дипломных работ. Учебник предназначен для учащихся средних специальных учебных заведений (колледжей), но оно также будет полезным для бакалавров и магистрантов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика» и «Менеджмент», а также других направлений, учебные планы которых включают дисциплин «Эконометрику» и «Количественные методы в экономике». Введение Тема 1. Основы теории вероятностей и математической статистики 1.1. Виды событий. Вероятность случайного события 1.2. Алгебра событий. Теоремы сложения и умножения вероятностей 1.3. Случайные величины. Числовые характеристики дискретных случайных величин 1.4. Непрерывные случайные величины. Числовые характеристики случайных величин 1.5. Нормальное распределение 1.6. Основные понятия математической статистики. Статистические данные и их представление 1.7. Точечное оценивание параметров распределения 1.8. Понятие квантиля. Распределения математической статистики 1.9. Интервальное оценивание параметров распределения 1.10. Проверка статистических гипотез 1.11. Элементы теории корреляции Тема 2. Парные регрессионные модели 2.1. Есть ли зависимость между переменными исследуемого процесса? 2.2. Основные этапы построения парной регрессии 2.3. Линейная парная регрессия и вычисление ее коэффициентов 2.4. Статистические свойства уравнения регрессии и коэффициентов этого уравнения 2.5. Функции Excel для вычисления коэффициентов парной линейной регрессии 2.6. Интервальные оценки функции регрессии и ее коэффициентов 2.7. Значимость коэффициентов и уравнения регрессии, коэффициент детерминации 2.8. Нелинейная парная регрессия 2.9. Построение нелинейных регрессий в Excel ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2.1. Построение линейной парной регрессии ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2.2. Интервальные оценки для линейной парной регрессии ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2.3. Построение нелинейной парной регрессии Контрольная работа № 2.1. Линейная парная регрессия Контрольная работа № 2.2. Нелинейная парная регрессия КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ Тема 3. Множественные регрессионные модели 3.1. Векторы, матрицы и матричные вычисления 3.2. Классическая линейная модель множественной регрессии 3.3. Оценка коэффициентов линейной модели методом наименьших квадратов 3.4. Свойства оценок метода наименьших квадратов 3.5. Интервальные оценки для коэффициентов функции регрессии 3.6. Значимость множественной регрессии и ее коэффициентов 3.7. Построение линейной множественной регрессии в Excel ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3.1. Построение линейной множественной регрессии КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА № 3.1. Построение линейной множественной регрессии КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ Тема 4. Построение моделей временных рядов 4.1. Временной ряд и его модели 4.2. Числовые характеристики временного ряда 4.3. Выделение детерминированной составляющей временного ряда 4.4. Выделение периодической составляющей временного ряда 4.5. Динамическая модель скользящего среднего (модель с распределенными лагами) ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4.1. Выделение трендовой составляющей временного ряда ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4.2. Построение динамической модели скользящего среднего КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ Заключение Библиографический список Информация об авторах