• Задать вопрос менеджеру

Twitter новости

Обучение письменному иноязычному общению на основе ИКТ http://t.co/IK2NAjncrk

Online-опрос

Антиплагиат онлайнДипломант
Яндекс.Метрика

Экономико–математическая модель зависимости цены жилья на первичном рынке от полной себестоимости строительства домов массового спроса в приволжском федеральном округе

Предмет:Экономика
Тип:Курсовая
Объем, листов:35
Word
Получить полную версию работы
Релевантные слова:республике, жилья, первичном, регрессии, рынке, рублей, линейной, приволжском, строительства, тыс, себестоимости, цены, расчет, парной, параметров
Процент оригинальности:
74 %
Цена:400 руб.
Содержание:

Введение. Анализ рынка жилья в Приволжском федеральном округе ………….

2. 1 Расчет параметров уравнений линейной и нелинейной парной регрессии….

2. 1. 1 Расчет параметров линейной парной регрессии ………………………

2. 1. 2 Расчет параметров степенной парной регрессии ……………………….

2. 1. 3 Расчет параметров показательной парной регрессии …………………. .

2. 2 Дисперсионный анализ линейной и степенной регрессий …………………

2. 3 Оценка тесноты связи между ценами первичного рынка и себестоимостью с помощью показателей корреляции и детерминации ……………………….

2. 4 Оценка ошибки аппроксимации уравнений регрессии ……………………….

2. 5 Сравнительная оценка силы связи с помощью среднего коэффициента эластичности………………………………………………………………………. . .

2. 6 Оценка статистической надежности результатов линейного регрессионного моделирования ………………………………………………………………….

2. 7 Расчет прогнозного значения цен жилья на первичном рынке по линейной модели при увеличении себестоимости строительства ………. ……………. .

2. 8 Реализация решенных задач на компьютере …………………………………

Выводы ……………………………………………………………………………. . .

Вступление:

В настоящее время для решения большого числа практических задач разработаны и широко применяются экономикоматематические модели, в основу которых положены уравнения регрессии.

В настоящей курсовой работе стоит задача обосновать математическую модель цены жилья на первичном рынке в зависимости от полной себестоимости строительства домов массового спроса в Приволжском федеральном округе. Исходными данными для ее расчета являются реальные значения цен на первичном рынке в общих ценах и себестоимости строительства (всего 12 областей и республик). Для обоснования модели в курсовой работе рассматриваются линейные и нелинейные парные функции регрессии. В работе на основе полученных функций регрессии выполнен выбор математической модели, позволяющей прогнозировать цену жилья на первичном рынке.

В 2008 г. в Приволжском федеральном округе введено в эксплуатацию жилья общей площадью 13,55 млн. кв. метров, что составило 110,2% к предыдущему году (в 2007 г. было введено 12,29 млн. кв. метров, 122,7% к 2006г. ). На рис. 1 – рис. 4 приведены основные сведения по строительству жилья в Приволжском федеральном округе.

Заключение:

1. В настоящей курсовой работе решена задача разработки математической модели цен жилья на первичном рынке в зависимости от себестоимости строительства. Исходными данными для ее расчета явились реальные значения цен жилья на первичном рынке и себестоимости в 12 областях (республиках), расположенных на территории Приволжского федерального округа РФ. Для выбора и обоснования модели в курсовой работе рассмотрены линейная, степенная и показательная математические модели.

2. Выполнена оценка тесноты связи цены жилья и себестоимости строительства с помощью показателей корреляции и детерминации. Сравнение показателей степени связи между ценами жилья и себестоимостями показывают, что для практических целей целесообразно использовать линейную модель, поскольку она обладает высоким коэффициентом детерминации и простотой.

3. Анализ ошибки аппроксимации функций регрессии позволяет заключить, что она находится в допустимых для практического использования пределах и средняя ее величина равна:

для линейной функции: А = 100,529• 100% / 12 = 8,377 %;

для степенной функции: А = 100,209/12 = 8,351%;

для показательной функции: А = 88,077/12 = 7,340%.

4. Осуществлена сравнительная оценка силы связи фактора (себестоимость строительства) с результатом (цены жилья на первичном рынке) с помощью среднего коэффициента эластичности. Из анализа разработанных математических моделей следует, что изменение на 1% себестоимости приводит к увеличению на 1,766 …1,879% стоимости жилья на первичном рынке. При этом по линейной модели это увеличение составляет 1,879%, по степенной функции регрессии – 1,778%, по показательной функции регрессии – 1,766%.

5. Полученные значения Fкритерия Фишера при анализе качества линейного уравнения регрессии указывают, что Fтабл < Fфакт (4,97 < 27,924), что позволяет заключить о значимости выбранного для практического использования значит линейной функции регрессии.

6. Выполненный прогнозный расчет по линейной регрессионной модели показал, что при достаточной надежности (вероятность 0,95) линейная модель имеет приемлемую точность, так как отношение значений верхней и нижней границ доверительного интервала составляет 1,569.

?xp min = 40,681; ?xp max = 63,807.

7. Сравнение результатов расчетов, выполненных на основе пакетов прикладных программ Excel и согласно разработанным в курсовой работе алгоритмам (в соответствии с изученными методами в дисциплине «Экономико–математические модели»), показало высокую степень их совпадения.

Список литературы:

1. Герасименко П. В. Специальные разделы высшей математики для экономических специальностей, ч. 1: Учебное пособие – СПб. : Петербургский государственный университет, 2005. – 40 с.

2. Герасименко П. В. Специальные разделы высшей математики для экономических специальностей, ч. 2: Учебное пособие – СПб. : Петербургский государственный университет, 2006. – 48 с.

3. Герасименко П. В. Специальные разделы высшей математики для экономических специальностей, ч. 3: Учебное пособие – СПб. : Петербургский государственный университет, 2005. – 43 с.

4. Замков О. О. , Толстопятенко А. В. , Черемных Ю. Н. Математиче-ские методы в экономике. – М. : МГУ, 2001. – 368 с.

5. Кремер Н. Ш. , Путко Б. А. Эконометрика. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 311 с.

6. Эконометрика: Учебник /Под ред. И. И. Елисеевой. – М. : Финансы и статистика, 2002. – 344 с.

Бесплатные работы:

Готовые работы:

Рекомендованные документы: