Принципы и методы построения линейных, нелинейных моделей спроса, применение эконометрических моделей на практике. Эконометрическое моделирование спроса на автомобили в РФ, проверка значимости коэффициентов, автокорреляции, наличия гетероскедастичности.
Аннотация к работе
Глава 1. Проблематика прогнозирования спроса 1.1 Теоретическая модель 1.2 Построение модели спроса 1.2.1 Основные этапы построения модели спроса 1.2.2 Принципы и методы построения линейных, нелинейных моделей спроса 1.3 Применение эконометрических моделей на практике 1.3.1 Моделирование экономики на основе эконометрической модели LAM 1.3.2 Оценивание ценовой функции для картин Глава 2. Эконометрическое моделирование спроса на автомобили в России 2.1 Сбор статистических данных 2.2 Анализ эконометрической модели 2.2.1 Проверка значимости коэффициентов модели 2.2.2 Проверка автокорреляции 2.2.3 Проверка на наличие гетероскедастичности 2.2.4 Проверка качества модели 2.3 Программное обеспечение для анализа модели 2.3.1 Статистические пакеты для анализа данных 2.3.2 Пакет SPSS Глава 3. Построенные эконометрические модели спроса на зарубежные и отечественные автомобили в России 3.1 Анализ парных корреляций 3.2 Модель общего спроса на автомобили в России 3.2.1 Построение модели 3.2.2 Ретроспективный прогноз 3.2.3 Качественные выводы из построенной модели 3.3 Модель спроса на отечественных автомобилей 3.3.1 Построение модели 3.3.2 Ретроспективный прогноз 3.3.3 Качественные выводы из построенной модели 3.4 Модель спроса на зарубежных автомобилей 3.4.1 Построение модели 3.4.2 Ретроспективный прогноз 3.4.3 Качественные выводы из построенной модели Заключение Литература Приложения Введение Анализ объема и динамики продаж - один из основных этапов в управлении продажами. Наибольшую актуальность оно приобретает в момент развития рыночных отношений, поскольку функционирование компаний с учетом конкурентной среды так или иначе оценивается как работа в условиях неопределенности, которая предполагает присутствие различного рода возмущений, которые непосредственно влияют на объясняемые переменные. Величина у называется результативным признаком или объясняющей (зависимой) переменной, она характеризует уровень исследуемого явления. Формулы для вычисления величин tb,факт, ta,факт: где Sa и Sb - стандартные ошибки коэффициентов регрессии, которые вычисляются по формулам: где yi - вычисленные значения зависимой переменной, yi - фактические значения объясняемой переменной, n - объем выборки, xi - фактические значения предикатора, - средняя величина фактических значений предикаторов. 2.2.2 Проверка автокорреляции Для тестирования автокорреляции первого порядка элементов исследуемой последовательности используется статистический критерий, известный как критерий Дарбина-Уотсона (или DW-критерий). В 2009 году, после поглощения компанией IBM, название пакета включает в свое название аббревиатуру IBM (IBM SPSS Statistics).