Введение. 3

Глава 1  Корреляционно-регрессионный анализ: сущность и возможности применения  5

1.1 Сущность корреляционно-регрессионного анализа. 5

1.2 Пример использования корреляционно-регрессионного анализа. 12

Глава 2  Прикладная часть. 19

Заключение. 39

Список использованных источников. 40



Фрагмент работы:

Раздел математической статистики, посвященный изучению взаимосвязей между случайными величинами, называется корреляционным анализом (от лат. correlatio соотношение, соответствие). Основная задача корреляционного анализа – это установление характера и тесноты связи между результативными (зависимыми) и факторными (независимыми) показателями (признаками) в данном явлении или процессе.

Корреляционную связь можно обнаружить только при массовом сопоставлении фактов. Характер связи между показателями определяется по корреляционному полю. Если Y зависимый признак, а Х независимый, то, отметив каждый случай Х(i) с координатами Xi и Yi, получим корреляционное поле [4, с. 326].

...

Глава 2
ПРИКЛАДНАЯ ЧАСТЬ

 

 

Изменчивость биржевого рынка часто требуется измерить. Для этого используют модель простой линейной регрессии, считая зависимой переменной процентное изменение курсов анализируемых акций, а независимой переменной – процентное изменение рыночного индекса. В качестве рыночного индекса, как правило, применяется фондовый индекс 500 наиболее активно покупаемых акций на Нью-Йоркской фондовой бирже, публикуемый агентством Standard and Poor (S&P 500).

Динамика индекса S&P 500 и курсов акций компаний содержит данные, которые регистрировались каждую неделю с 14 мая  по 14 ноября. Недельные колебания индекса S&P 500 и курсов акций четырех избранных компаний представляют собой процентное изменение по отношению к курсу акций на предыдущей неделе, зафиксированному на момент закрытия последних торгов.

В Таблице 2.1 содержатся значения следующих переменных:

Неделя – текущая неделя;

SP500 – недельное колебание индекса S&P 500;

IAL   - недельное колебание биржевой стоимости акций компании International Aluminium;

SEARS - недельное колебание биржевой стоимости акций компании SEARS;

BancONE - недельное колебание биржевой стоимости акций компании BancONE;

GM  - недельное колебание биржевой стоимости акций компании  General Motors.

Постройте диаграмму разброса, считая, что зависимой переменной У является недельное колебание биржевой стоимости акций компании Первой (У1), а независимой Х – колебание индекса S&P 500.

Предполагая, что между переменными существует линейная зависимость, примените метод наименьших квадратов и вычислите параметры линейной зависимости а0 и а1. Расчеты выполнить по формулам. Результаты проверить с помощью Пакета анализа.

 Таблица 2.1 – Динамика индекса S&P 500 и курсов акций компаний

Объясните смысл полученных параметров. Рассчитать теоретические уровни колебаний биржевой стоимости акций соответствующей компании по полученному уравнению регрессии. Исследуйте параметры полученного уравнения регрессии на типичность с помощью t- критерия Стьюдента (для уровня значимости 0,05 или 5% и числа степеней свободы более 20 критическое значение t-критерия, полученное по таблице Стьюдента, равно 1,960). Построить график полученного уравнения регрессии. Оценить практическую значимость синтезированной модели с помощью линейного коэффициента корреляции. Проверить существенность линейного коэффициента корреляции с помощью t-критерия Стьюдента (для уровня значимости 0,05 или 5% и числа степеней свободы более 20 критическое значение t-критерия, полученное по таблице Стьюдента, равно 1,960). Повторите решение заданий 1-8, считая зависимой переменной У2 – недельное колебание биржевой стоимости акций компании Второй (У2). Исследуйте какая из составленных моделей наиболее адекватна? Для ответа исчислите средние ошибки аппроксимации каждой модели и сравните их между собой. Вычислите линейный коэффициент корреляции для двух компаний, представленных Вам для исследования (Y1 и Y2). Объясните смысл вычисленного коэффициента. Целесообразно ли включать в портфель только акции компаний, связанных между собой сильной положительной корреляцией? Обоснуйте свой ответ, используя результаты вычисления линейного коэффициента корреляции. Обобщив и сопоставив всю полученную информацию, сделайте практические выводы



Список использованной литературы:

Аббакумов, В.Л. Бизнес-анализ информации. Статистические методы: Учебник / В.Л. Аббакумов, Т.А. Лезина – М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2009. – 374 с.  Абчук, В. Н. Экономико-математическое моделирование / В. Н. Абчук.– Санкт-Петербург, 1999. – 310 с. Белько, И.В. Эконометрика. Практикум. / И.В. Белько, Е.В. Криштапович. – Минск, 2013. – 224 с. Общая теория статистики: учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев М.М. – М.: Финансы и статистика, 2000. Микроэкономическая статистика: Учебник / Под ред. С.Д. Ильенковой – М.: Финансы и статистика, 2004 – 544 с.   Всего: 12 источников.


Цена сегодня: 25.00 бел.руб.

Вы находитесь на сайте как незарегистрированный пользователь.
Для покупки работы Вам необходимо авторизоваться на сайте через социальную сеть
Либо Вы может заполнить все поля ниже, тогда кабинет пользователя будет создан автоматически
Ваше имя :
Придумайте логин :
Ваш e-mail :
Ваш телефон :
Параметры выбора
Дисциплина
Вид работ
Цена
от 
до 
Год сдачи
от 
до 
Минимальный балл
Страниц не менее
Слова в названии
Слова в описании


ИП Глухов Руслан Алексеевич, Свид-во о гос. рег. № 190616554 от от 07.04.2005 г., Мингорисполком.
Юр. адрес: 220020, Республика Беларусь, г. Минск, пр-т Победителей, 125-185
Разработка сайта 3D.BY

Оставьте свои данные и мы перезвоним!