Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Июня 2013 в 19:06, курсовая работа
Эконометрика - это наука, дающая количественную взаимосвязь между различными экономическими величинами и процессами.
В эконометрике связь между различными величинами устанавливается с помощью уравнений зависимости, носящих название эконометрических моделей.
В зависимости от вида моделей им можно дать следующую классификацию:
1. по количеству независимых переменных:
- простая модель (одна переменная),
- множественная модель.
2. по виду зависимости:
- линейные (все независимые линейные в 1-ой степени)
- не линейные
Введение 3
Глава 1. Теоретические подходы к анализу влияния валютного курса на темпы экономического роста. 5
1.1. Сущность и понятия экономического роста. 5
1.2. Понятия валютного курса и его виды. 9
Глава 2. Эконометрический анализ влияния валютного курса на темпы экономического роста. 17
2.1. Описание методологии. 17
2.2. Теоретические расчеты по фактическим данным. 25
Заключение 31
Список использованных источников 32
А=4,677-3,555b,
24,887(4,677-3,555b)+88,604b=
116,396-88,473b+88,604b=116,
0,131b=-0005,
b=-0,038.
А=4,677-3,555(-0,038),
А=4,812.
А=4,812,
b=-0,038.
А=еА=е4,812=222,977
ỹ=222,977*x-0,038
Найдём R
x |
26,14 |
36,82 |
37,81 |
34,19 |
34,70 |
35,93 |
41,44 |
y |
110,0 |
107,3 |
107,2 |
106,4 |
107,7 |
108,1 |
105,6 |
ỹ |
196,889 |
194,436 |
194,213 |
194,882 |
194,882 |
194,659 |
193,544 |
(110-196,889)2+(107,3-194,436) |
|
(110-107,47)2+(107,3-107,47)2+ |
R=√1-
+(106,4-194,882)2+(107,7-194, | |
+(107,7-107,47)2+(108,01-107, |
=
= => модель не работает.
3. Показательная модель
ỹ=a*bx
ln ỹ= ln (a * bx)
ln ỹ= ln a + x * ln b
Пусть ln y= Y, lna=A, х*lnb=Вх, тогда
Y=А+ Bx
x |
26,14 |
36,82 |
37,81 |
34,19 |
34,70 |
35,93 |
41,44 |
Y |
4,70 |
4,676 |
4,675 |
4,667 |
4,679 |
4,683 |
4,66 |
n=7;
∑x=26,14+36,82+37,81+34,19+34,
∑Y=4,70+4,676+4,675+4,667+4,
∑x2=683,3+1355,712+1429,596+
=8849,893;
∑xY=122,858+172,17+176,762+
nА+∑xB=∑Y, 7А+247,03B=32,74,
∑xА+∑x2B=∑xY; 247,03А+8849,893B=1155,086;
A=4,677-35,29В,
247,03(4,677-35,29В)+8849,
1155,359-8717,689В+8849,893В=
132,204В=-0,273,
В=-0,0021.
А=4,677-35,29(-0,0021),
А=4,751.
А=4,751,
В=-0,0021.
А=еА=е4,751=115,7;
В=еВ=е-0,0021=0,998.
ỹ=115,7*0,998х
Найдём R
x |
26,14 |
36,82 |
37,81 |
34,19 |
34,70 |
35,93 |
41,44 |
y |
110,0 |
107,3 |
107,2 |
106,4 |
107,7 |
108,1 |
105,6 |
ỹ |
109,801 |
107,478 |
107,265 |
108,045 |
107,935 |
107,67 |
106,489 |
(110-109,801)2+(107,3-107,478) |
(110-107,47)2+(107,3-107,47)2+ |
R=√1−
+(106,4-108,045)2+(107,7-107, |
+(106,4-107,47)2+(107,7-107, |
=
4. Гиперболическая модель
ỹ=a+b/x
ỹ=a+b×t
t=1/x
t |
0,0382 |
0,0272 |
0,0264 |
0,0292 |
0,0288 |
0,0278 |
0,0241 |
y |
110,0 |
107,3 |
107,2 |
106,4 |
107,7 |
108,1 |
105,6 |
n=7;
∑t=0,0382+0,0272+0,0264+0,
∑y=110,0+107,3+107,2+106,4+
∑t2=0,001459+0,00074+0,000697+
=0,005932;
∑ty=4,202+2,9186+2,8301+3,
na+∑tb=∑y, 7a+0,2017b=752,3,
∑ta+∑t2b=∑ty; 0,2017a+0,005932b=21,7096;
а=107,4714-0,0288b,
0,2017(107,4714-0,0288b)+0,
21,677-0,0058b+0,005932b=21,
-0,0001b=0,0326,
b=-326.
а=107,4714-0,0288(-326),
а=-116,86.
а=-116,86,
b=-326.
ỹ=-116,86-326/х
Найдём R
x |
26,14 |
36,82 |
37,81 |
34,19 |
34,70 |
35,93 |
41,44 |
y |
110,0 |
107,3 |
107,2 |
106,4 |
107,7 |
108,1 |
105,6 |
ỹ |
-129,33 |
-125,71 |
-125,48 |
-125,4 |
-126,26 |
-125,93 |
-124,73 |
(110+129,33)2+(107,3+125,71)2+ |
(110-107,47)2+(107,3-107,47)2+ |
R=√1−
+(106,4+126,4)2+(107,7+126,26) |
+(106,4-107,47)2+(107,7-107, |
=
=> модель не работает.
Вывод: Сравнивая между собой индексы корреляции R, для всех моделей приходим к выводу, что линейная модель наиболее хорошо описывает исходные данные.
Так как, степенная и гиперболическая модели не работают, то проверим статистическую значимость линейной и показательной моделей с помощью F критерия Фишера:
Линейная модель
Показательная модель
Находим по таблице Fтабл. для значений α=0,05, k1=m=1, k2=n-m-1=5.
Fтабл.= 6,61
Сравнивая вычисленные значения F моделей с Fтабл. можно прийти к выводу, что не только линейная, но и показательная модель может быть использована для вычислений влияния валютного курса на экономический рост национального хозяйства.
Так как F>Fтабл., следовательно, обе модели является статистически значимыми.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной курсовой работе рассмотрены две главы. Первая глава посвящена теоретическим подходам к анализу влияния валютного курса на темпы экономического роста. В этой главе были рассмотрены основные понятия, виды, системы и классификации валютного курса, а так же сущность и понятия экономического роста.
Сделав вывод можно сказать, что экономический рост (ВВП) не является независимой составляющей, которая может изменяться сама по себе. Однако в целом те факторы, которые заставляют его изменяться, имеют большое воздействие на валютный курс. Так, увеличение предложения продуктов повышает курс валюты, а увеличение внутреннего спроса понижает ее курс. В долгосрочном периоде более высокий ВВП означает и более высокую стоимость валюты страны. Тенденция является обратной при рассмотрении краткосрочного интервала времени воздействия, увеличивающегося экономического роста на величину валютного курса.
Во второй главе были представлены фактические данные: динамика официальных курсов евро по отношения к рублю (на конец года) и значения ВВП за 2000, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007 и 2008 годы. По этим данным были произведен расчеты, которые показали, что гиперболическая и степенная модели не могут быть использованы для вычислений, следовательно, эти модели не являются статистически значимыми для выявления влияния валютного курса на экономический рост национального хозяйства. Сравнивая между собой индексы корреляции R, для всех моделей приходим к выводу, что линейная модель наиболее хорошо описывает исходные данные. А если сравнить вычисленные значения критерия Фишера F моделей с Fтабл., то можно прийти к выводу, что не только линейная, но и показательная модель являются статистически значимыми.
Список использованных источников