Statistinių analizės metodų taikymas vertinime ūkinė veiklaįmonės kursiniai darbai

ĮVADAS 3

I SKYRIUS. PAGRINDINIŲ ĮMONĖS IŠTEKLIŲ NAUDOJIMO EFEKTYVUMO STATISTINĖ ANALIZĖ

1.1. ILGALAIKIO TURTO SRAUTŲ RODIKLIŲ APSKAIČIAVIMAS IR VERTINIMAS 6

1.2. FINANSINIO KAPITALO NAUDOJIMO RODIKLIŲ APSKAIČIAVIMAS IR VERTINIMAS 9

1.3. ĮMONĖS EFEKTYVUMO SKAIČIAVIMAS IR VERTINIMAS NAUDOJANT INDEKSO RODIKLIUS 12

II SKYRIUS. PELNINGUMO RODIKLIŲ ANALIZĖ 14

III SKYRIUS. ĮMONĖS FINANSINĖS VEIKLOS STATISTINĖ ANALIZĖ 22

IŠVADA 30

NAUDOTŲ NUORODOS SĄRAŠAS 31

NAUDOTŲ NUORODOS SĄRAŠAS

1. Ayvazyan S.A., Mkhitaryan V.S. Taikomoji statistika ir ekonometrijos pagrindai: Vadovėlis universitetams. – M.: VIENYBĖ, 1998 m.

2. Bakanovas M.I., Šeremetas A.D. teorija ekonominė analizė: Vadovėlis. – M.: Finansai ir statistika, 1997 m.

3. Civilinis kodeksas Rusijos Federacija 1 dalis. – M.: Prospektas, 1997.

4. Gusarovas V.M. Statistikos teorija: Vadovėlis universitetams. – M.: Auditas, VIENYBĖ, 1998 m.

5. Eliseeva I.I. Bendroji statistikos teorija: Vadovėlis universitetams. – M.: Finansai ir statistika, 1999 m.

6. Efimova M.R. Seminaras įjungtas bendroji teorija Statistika: Vadovėlis. – M.: Finansai ir statistika, 1999 m.

7. Kotler F. Marketingo pagrindai: Vert. iš anglų kalbos – M.: Pažanga, 1990 m.

8. Maksimovas O. B. Įmonės finansinės būklės analizė. Pagrindinės metodikos nuostatos. – Sankt Peterburgas: IKF „ALT“, 1994 m.

9. Mkhitaryan V.S. statistika. – M.: Ekonomistas, 2005 m.

10. Rusijos Federacijos Vyriausybės 1994 m. gegužės 20 d. dekretas Nr. 498 „Dėl kai kurių priemonių įgyvendinti teisės aktus dėl įmonių nemokumo (bankroto).

11. Rusijos statistikos metraštis: Stat. Šešt./Rusijos Goskomstat. – M.:, 2001 m.

12. Ryabushkin B.T. Finansų statistikos pagrindai: Vadovėlis. – M.: Finstatinform, 1997 m.

13. Finansinė statistika: vadovėlis / Red. Prof. V.N. Salina. – M.: Finansai ir statistika, 2000 m.

15. Finansų ekonomika/ Red. Yu.M. Osipova, V.G. Belolipetskis, E.S. Zotova. – M.: Juristas, 2001 m.

1. 080100 krypties disciplinos „Taikomosios statistikos ir ekonometrijos metodai“ programa (adaptavimo kursas). 68 Magistrantūros studijų programos „Ekonomika“

   Drausmės programa

   Savo tiriamąjį darbą Ekonomistai turi analizuoti įvairius duomenis. Tinkamai naudojami statistiniai duomenų analizės metodai reikšmingai išplečia mokslinių tyrimų galimybes.

2. „Ekonometrija-2“ disciplinos programa krypčiai

   Drausmės programa

3. Pavyzdinės programos disciplinos pavadinimas Ekonometrija Rekomenduojama mokymo krypčiai 080200 „Vadyba“

   Programos pavyzdys

   „Ekonometrijos“ disciplinos tikslas – mokyti studentus ekonometrinių modelių konstravimo ir taikymo metodikos bei technikos analizuoti būklę ir įvertinti ekonomikos ir ekonomikos plėtros perspektyvas. socialines sistemas tarpusavyje susijusioje aplinkoje

4. Dalykos „Kompiuteriniai sociologinių duomenų analizės metodai (matematinės statistikos ir duomenų analizės įvadas)“ programa 040100 krypčiai. 68 „Sociologija“ magistro rengimui Rusijos Federacijos Vyriausybė

   Drausmės programa

Ayvazyan S.A., Mkhitaryan V.S., Zekhin V.A. Seminaras apie daugiamatiškumą statistiniais metodais(vadovėlis)/ Maskvos valstybinis ekonomikos, statistikos ir informatikos universitetas. M., 2012 (2 leidimas) – 77 psl.

Vadovėlis buvo parengtas remti praktinius užsiėmimus disciplinoje „Daugiamatis statistikos metodai“, dėstomas MESI ir Maskvos valstybinio universiteto Ekonomikos fakultete. M.V. Lomonosovas. Vadovas orientuotas į S.A. vadovėlį. Ayvazyan, V.S. Mkhitaryan "Taikomoji statistika ir ekonometrijos pagrindai", M., UNITI, 1998; (2-asis leidimas) 2001 m.

Vadovėlyje kiekvienai temai pateikiamas gana didelis užduočių ir pratimų rinkinys bei testas.

Mokiniams bus naudingas baigiamasis testas, kai ruošiasi egzaminams ir įskaitoms.

Vadovėlis skirtas ekonomikos studentams ir gali būti įdomus dėstytojams, magistrantams ir specialistams, susijusiems su statistinių metodų taikymu socialiniuose ir ekonominiuose tyrimuose.

Darbe panaudota MESI Matematinės statistikos ir ekonometrijos katedros mokslinių tyrimų medžiaga.

Il. - 7, stalas. - 47, bibliografija - 11 pavadinimų.

Recenzentai: Ph.D., prof. Kalinina V.N.,

Ph.D., docentas Gorchakova N.F.

Ayvazyan S.A., 2012 m

Mkhitaryan V.S., 2012 m

Zekhin V.A., 2012 m

 Maskvos valstybinis ekonomikos, statistikos ir informatikos universitetas 2012 m

S.A. Ayvazyan

V.S.Mkhitarjanas

V.A.Zekhinas

PRAKTIKAS

daugiamačiais statistiniais metodais

Maskva, 2012 m

4 pratarmė

1 skyrius. Koreliacinė analizė 5

1.1. Veiklos rodiklių koreliacinė analizė

smėlio duobės 5

1.2. Problemos ir pratimai 8

1.3. 11 testas

2 skyrius. Regresinė analizė (klasikinis modelis) 13

2.1. Darbo našumo regresinis modelis 13

2.2. Grūdų derlingumo regresinis modelis

pasėliai 16

2.3.Užduotys ir pratimai 20

2.4. 23 testas

3 skyrius. Komponentų analizė 25

3.1. Statybinių organizacijų veiklos analizė 25

3.2. Komponentų veiklos analizė

žemės ūkio paskirties plotai 28

3.3. Problemos ir pratimai 31

3.4. 34 testas

4 skyrius. Klasterinė ir diskriminacinė analizė 36

4.1. Šeimų klasifikacija pagal analizuojamą struktūrą

išlaidos 36

4.2. Šalių klasifikacija pagal gyvenimo lygį 43

4.3. Buitinių variklių-kompresorių klasifikacija

šaldytuvai pagal kokybės lygį 45

4.4. Diskriminacinė UAB veiklos analizė 48

4.5. Problemos ir pratimai 49

4.6. 56 testas

5 skyrius. Baigiamasis testas 58

Literatūra 61

Paraiškos 62

P 1. Užduočių savarankiškam kompiuteriui parinktys

tyrimai. Pradinė statistika 63

P 2. Matematinės ir statistinės lentelės 65

PRATARMĖ

Vadovėlis parengtas disciplinos „Daugiamatis statistikos metodai“ praktiniams užsiėmimams paremti.

Autoriai rėmėsi tuo, kad šioje disciplinoje pusė praktinių užsiėmimų vyksta įprastose auditorijose, kita pusė – kompiuterių klasėse. Klasėse sprendžiami uždaviniai ir pratimai yra skirti pačių statistinių metodų ir algoritmų studijoms. Kompiuterinių užsiėmimų tikslas – atlikti savarankiškus socialinius-ekonominius tyrimus, naudojant statistinius kompiuteriams skirtus programinės įrangos paketus. Tyrimas apima problemos formulavimą, skaičiavimų atlikimą kompiuteriu, prasmingą gautų rezultatų interpretavimą ir išvadas.

Šiuo atžvilgiu į vadovėlis Nagrinėjamų taikomosios statistikos metodų algoritmai detaliai išanalizuoti naudojant ekonominius pavyzdžius, dalis išspręsta mikroskaičiuotuvu (skirta į auditoriją), dalis – kompiuteriu. Autoriai siekė parodyti daugiamačių sprendimų gavimo galimybes ir galutinio modelio bei rezultato parinkimo techniką, paremtą ne tik statistiniais metodais, bet iš esmės apriorine (preliminariąja) informacija, kurią paprastai turi ekonomikos tyrinėtojas.

Savarankiškam tyrimui siūlomos užduotys yra gana skaidrios ekonomine prasme, o tai leidžia studentui veikti kaip specialistui, kuris, atlikdamas kompiuterinį statistinį tyrimą, visada turi bendrą supratimą, ko jis gali tikėtis iš kompiuterio, įgyvendindamas konkretų metodą. .

Autoriai nuoširdžiai dėkoja Matematinės statistikos ir ekonometrijos katedros Taikomosios statistikos ir ekonometrinio modeliavimo laboratorijos vedėjui N.Ya. už pagalbą atliekant kompiuterinius skaičiavimus ir ruošiant originalų rankraščio maketą.

Pagaminimo metai: 1998

Žanras: Ekonometrija, statistika

Leidėjas: Vienybė

Formatas: DjVu

Kokybė: Nuskaityti puslapiai

Puslapių skaičius: 1000

Aprašymas: Vadovėlis apima visus tikimybinio-statistinio modeliavimo ir duomenų analizės klausimus ekonomikoje – nuo pradiniai kursai tikimybių teorija ir matematinė statistikaį pažangius daugiamatės statistikos metodus, laiko eilučių analizę ir pačią ekonometriją. Visų šių pagrindinių ekonometrinių disciplinų derinys ir tarpusavyje susijęs pristatymas viename vadovėlyje daro jį savaip unikaliu ne tik buityje, bet ir pasaulyje. mokomoji literatūraŠio profilio, leidžia struktūrizuoti ugdymo procesą taip, kad būtų pasiektas holistinis sisteminis viso šių disciplinų bloko suvokimas.

Siūlomas vadovėlis atspindi ekonometrijos matematinių ir statistinių priemonių turinio supratimą, kuris šiek tiek skiriasi nuo visuotinai priimto. Mūsų nuomone, šiuolaikiniai pasiekimai matematikos ir statistikos mokslas (ypač daugiamatėje statistinėje analizėje), viena vertus, ir reikšmingas apskritimo išplėtimas ūkinius uždavinius Kita vertus, reikalaujantis ekonometrinių sprendimo metodų, reikėjo plačiau pažvelgti į matematinius ir statistinius ekonometrijos įrankius ir ypač įtraukti į juos, be tradicinių regresijos modelių, laiko eilučių analizės ir sistemų vienalaikės lygtys, tokie daugiamatės statistinės analizės skyriai , Kaip Markovo grandinės, daugiamačių stebėjimų klasifikavimas ir analizuojamos faktorių erdvės dimensijos mažinimas. Kalbėdami apie daugybę ekonominių problemų, kurioms reikia sprendimų, kurie peržengia tradicinius ekonometrinių metodų rėmus, visų pirma turėjome omenyje statistinį dinamikos tyrimą. struktūrinius pokyčius(demografijoje, visuomenės stratifikacinėje struktūroje ir kt.), identifikuojant paslėptus (latentinius) veiksnius, lemiančius konkretaus socialinio-ekonominio proceso eigą, konstruojant vientisus socialinės ir ekonominės sistemos funkcionavimo kokybės ar efektyvumo rodiklius. , socialinių ir ekonominių objektų tipologija ir kt.
Antra, per ilgametę patirtį dėstant įvairias tikimybinio ir statistinio profilio disciplinas ekonomikos universitetai ir toliau ekonomikos fakultetai universitetų, įsitikinome, kad ugdymo procesą būtina struktūrizuoti taip, kad būtų pasiektas holistinis, sisteminis viso šių disciplinų bloko suvokimas. Tai apie, ypač apie kursus elementarūs metodai statistinis apdorojimas duomenų mokslas (arba aprašomoji statistika), tikimybių teorija, matematinė statistika, daugiamatė statistinė analizė (arba daugiamačiai statistiniai metodai), laiko eilučių analizė ir galiausiai ekonometrija. Akivaizdu, kad prie šio tikslo įgyvendinimo turėtų prisidėti ir vadovėlis, kuriame kartu būtų tarpusavyje susiję visų šių kursų pristatymai.
Kitaip tariant, stengėmės parašyti tokią knygą, kokią norėtume turėti po ranka mokymo veikla. Deja, tarp daugybės puikių užsienio knygų apie ekonometriją nebuvo nė vienos knygos, kuri turėtų dvi aukščiau išvardytas savybes.
Atkreipkite dėmesį, kad nepaisant daugybės iliustruojančių pavyzdžių ir užduočių, siūlomas vadovėlis neišsprendžia ekonometrijos uždavinių knygos problemos. Todėl norint atlikti pilną ugdymo procesas jį reikėtų papildyti ekonometrinių uždavinių ir pratimų rinkiniu (pavyzdžiui, pagal knygos dvasią).
Vadovėlio medžiaga ir atsakomybė tarp autorių pasiskirsto taip. V. S. Mkhitaryanas dalyvavo rašant 6, 7, 8 ir 13 skyrius, taip pat pasiūlė dauguma vadovėlio skyriuose įtrauktos problemos. Likusią medžiagą (įskaitant minėtus skyrius) parašė S.A. Ayvazyan. Jis taip pat atliko bendrą mokslinį vadovėlio redagavimą.

Mes ir toliau užsiimame kokybės vadyba ir susijusiomis sritimis.
Šį kartą siūloma žinynas apie taikomąją statistiką 3 tomuose.

Šio nuostabaus leidinio autorius profesorius Sergejus Artemjevičius Ayvazyanas kartu su A.I. Orlovas pirmą kartą SSRS pristatė „taikomosios statistikos“ sąvoką, kuri sukėlė tikrą pasipiktinimo audrą tarp partijų bosų ir Valstybinio statistikos komiteto viršūnių: statistika visada buvo politinis reikalas. Per perestroiką ginčai išplito į specializuotų žurnalų puslapius.

1 tomas. Modeliavimo ir pirminio duomenų apdorojimo pagrindai

Knyga skirta preliminarios statistinės duomenų analizės ir modelių kūrimo metodams tikras reiškinys pasižymi šiais duomenimis. Pateikiama informacija apie tikimybių teoriją ir matematinę statistiką, aptariami programinės įrangos diegimo klausimai.
pateiktus metodus.

2 tomas: Priklausomybių tyrimas

Knygoje aptariami koreliacijos, regresijos ir dispersijos analizė. Pateikiami jų algoritmai ir programinės įrangos apžvalga.

3 tomas. Klasifikavimas ir matmenų mažinimas

Nagrinėjamos objektų klasifikavimo ir matmenų mažinimo problemos. Didelis
dėmesys skiriamas tiriamajai statistinei analizei.

NATA: knygos yra aukščiausios kokybės, nereikia atsarginės kopijos

Temos žymos:
Statistika

Leidėjas: Finansai ir statistika

Išleidimo metai: 1983 m

Puslapiai: 472

Kalba: rusų

Kokybė: gera

Ekonometriniai metodai. Ayvazyan S.A.

M.: 2010 - 512 p.

Vadovėlio turinys atitinka galiojančius ugdymo standartus ir mokymo programa ekonominio profilio aukštosios mokyklos disciplinos „Ekonometrija“. Šio leidinio ypatumas yra tas, kad jo aprašyme tradiciniais metodais ekonometrinių problemų sprendimai organiškai integruojami pirmą kartą (kai tai leidžia padidinti analizės tikslumą ir gylį) šiuolaikiniai metodai daugiamatė statistinė analizė, kuri anksčiau nebuvo įtraukta į ekonometrijos priemones (ypač diskriminacinės ir klasterinės analizės, pagrindinių komponentų analizė ir kt.). Regresinės analizės metodai ir modeliai, dvejetainės ir keli pasirinkimai, laiko eilučių analizė gali sudaryti vieno ar dviejų pagrindinių semestro ekonometrijos kursų turinį kaip bakalauro studijų programos dalį. Bakalaurams, magistrantams, mokytojams, taip pat taikomosios ekonomikos ir ekonometrijos specialistams.

Formatas: pdf

Dydis: 5,8 MB

Parsisiųsti: Rghost

TURINYS
9 pratarmė
1 skyrius. Įvadas 13
1.1. Ekonometrija: apibrėžimo ir tikrovės raida 13
1.2. Ekonometrijos matematinio aparato nuskurdimas 16
1.3. Ekonometrijos vieta tarp matematikos, statistikos ir ekonomikos disciplinų 19
1.4. Ekonometrinis modelis ir ekonometrinio modeliavimo problemos 22
Išvados 30
2 skyrius. Įvadas į regresinė analizė 33
2.1. Bendra problemos formuluotė statistiniai tyrimai priklausomybės 33
2.2. Koks galutinis taikomas statistinės priklausomybės tyrimo tikslas? 42
2.3. Kai kurie tipinės užduotys ekonometrinio modeliavimo praktika 45
2.4. Pagrindiniai kiekybinių kintamųjų priklausomybių tipai 50
2.5. Apie pasirinkimą bendras vaizdas Regresijos funkcijos 55
65 išvados
3 skyrius. Koreliacinės analizės įvadas 67
3.1. Koreliacinės analizės paskirtis ir vieta statistiniuose tyrimuose 67
3.2. Kiekybinių charakteristikų koreliacinė analizė 69
3.3. Rango (eilės) kintamųjų koreliacinė analizė: rangų koreliacija 96
3.4. Į kategorijas suskirstytų kintamųjų koreliacinė analizė: nenumatytų atvejų lentelės 111
117 išvados
4 skyrius. Klasikinis tiesinis modelis daugybinė regresija(KLMMR) 121
4.1. KLMMR aprašymas. Pagrindinės modelio 121 prielaidos
4.2. Įvertinimas nežinomi parametrai KLMMR: metodas mažiausių kvadratų ir didžiausios tikimybės metodas 126
4.3. Gauto rodiklio y kitimo ir mėginio nustatymo koeficiento Shx 140 analizė
4.4. Daugiakolinisiškumas ir svarbiausių KLMMR aiškinamųjų kintamųjų pasirinkimas 145
4.5. KLMMR su linijiniais apribojimais parametrams 162
4.6. Bendras požiūris į statistinį hipotezių apie tiesinių ryšių tarp CLMMR parametrų buvimą tikrinimą 167
176 išvados
5 skyrius. Apibendrintas tiesinės daugkartinės regresijos modelis 179
5.1. Apibendrinto tiesinės daugkartinės regresijos modelio (GLMMR) aprašymas 179
5.2. GLMMR parametrų įverčiai taikant apibendrintą mažiausių kvadratų metodą (GLS-įverčiai) 183
5.3. GLMMR su heteroskedastiniais likučiais 188
5.4. GLMMR su autokoreliuotais likučiais 198
5.5. Praktinis AKM įgyvendinimas ( bendras požiūris) 207
210 išvados
6 skyrius. Prognozavimas remiantis tiesiniais daugialypės regresijos modeliais 213
6.1. Įvertinto LMMR (teorinis prognozavimo uždavinių sprendimo pagrindas) tikslumo analizė 214
6.2. Geriausia taško prognozė y(X) ir f(X) = E(y|X), remiantis OLMMR 216
6.3. Intervalo prognozė y(X) ir f(X) = E(y|X), remiantis OLMMR 220
6.4. Regresijos modelio tikslumo analizė ir prognozavimas realioje situacijoje 226
230 išvados
7 skyrius. Tiesinės regresijos modeliai su stochastiniais aiškinamaisiais kintamaisiais 233
7.1. Atsitiktiniai likučiai e nepriklauso nuo prognozių X ir apskaičiuotų regresijos koeficientų 235 m.
7.2. Bendras atvejis: stochastiniai prognozuotojai X koreliuojami su regresijos liekanomis e Instrumentinio kintamojo metodas 238
7.3. Atsitiktinės klaidos matuojant 243 aiškinamųjų kintamųjų reikšmes
249 išvados
8 skyrius. Linijinis regresijos modeliai su kintama struktūra 251
8.1. Heterogeninių (regresijos prasme) duomenų problema 251
8.2. „Manekenų“ (manomųjų kintamųjų) įtraukimas į tiesinės regresijos modelį 254
8.3. Dviejų stebėjimų grupių regresijos homogeniškumo tikrinimas (G. Chow testas) 263
8.4. KLMMR konstravimas iš nevienalyčių duomenų sąlygomis, kai susijusių kintamųjų reikšmės nežinomos 265
269 ​​išvados
9 skyrius. Modeliai su diskretiniais ir diskretiniais nepertraukiamais kintamaisiais 271
9.1. Dvejetainio pasirinkimo modeliai 273
9.2. Kelių pasirinkimų modeliai 282
9.3. Ryšys tarp dvejetainių ir kelių pasirinkimų modelių ir diskriminacinės analizės 285
9.4. Modelis su diskrečiu-nepertraukiamu priklausomu kintamuoju (Tobit modelis) 287
291 išvados
10 skyrius. Vienamatė laiko eilučių analizė (modeliai ir prognozės) 293
10.1. Laiko eilutė: apibrėžimai, pavyzdžiai, pagrindinių uždavinių formulavimas 295
10.2. Stacionarios laiko eilutės ir jų pagrindinės charakteristikos 302
10.3. Neatsitiktinis laiko eilutės komponentas ir jos išlyginimo metodai 314
10.4. Stacionarių laiko eilučių modeliai ir jų identifikavimas 336
10.5. Nestacionarių laiko eilučių modeliai ir jų identifikavimas 378
10.6. Prognozavimas ekonominiai rodikliai, remiantis laiko eilučių modelių naudojimu 395
409 išvados
1 priedas. Matematinės statistikos lentelės 413
2 priedas. Reikalinga informacija iš matricos algebra.. 433
Priedas 3. Daugiamatis statistinė analizė 455
Literatūra 493
Abėcėlinė dalykinė rodyklė 497