Курсовая: Применение экономико-статистических методов для определения региональной потребности в материальных ресурсах на стадии предплановых расчетов - текст курсовой. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Курсовая

Применение экономико-статистических методов для определения региональной потребности в материальных ресурсах на стадии предплановых расчетов

Банк рефератов / Экономика и финансы

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Курсовая работа
Язык курсовой: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 305 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникальной курсовой работы

Узнайте стоимость написания уникальной работы

16 Государственная академия сферы быт а и услуг Поволжский техн ологический институт сервиса Кафедра “Экономика и управление” КУРСОВАЯ РА БОТА по предмету “Основы прогнози рования” на тему : “Применение экономико-статистических методов для определения региональной потребности в ма териальных ресурсах на стадии предплановы х расчетов” Подготовил : сту дент группы Э -1В Никифоров П.В. Проверила : Асфяндярова З.Н. Тольятти 1998 Содержание Стр. Введение 2 1. Прогнозирование региональной потребности в материальных ресу рсах 2 2. Выбор методов прогнозирования 4 3. Выбор модел и прогнозирования 7 4. Приме р использования экономико-математических методов прогнозирования 9 5. Адаптирование моделей к изменяющимся условиям развития 13 Заключение 16 1. Список использован ной литературы 17 Введение Сегодня в для любого гражданина России не секрет , что экономика его страны практически пе решла на рыночные рельсы и функционирует исключительно по законам рынка . Каждое п редприятие отвечает за свою работу само и само принимае т решения о даль нейшем развитии . Современные условия рыночного хозяйствования предъявляют к методам прог нозирования очень высокие требования , ввиду все возрастающей важности правильного прогно за для судьбы предприятия , да и экономи ки страны в целом. Именно прогнозирования функционирования экономики регионов или даже страны , на мой взгляд нужно уделять пристальное внимание на данный момент , потому что з а пеленой сиюминутных собственных проблем все почему-то забыли о том , что экономи ка страны тоже должна упр а влят ься , а следовательно и прогнозирование пока зателей ее развития должно быть поставлено на твердую научную основу. Целью данной курсовой работы явилось изучение практического опыта использования э кономико-статистических методов прогнозирования в планиров ании функционирования национального хозяйства России. Для это в работе были затронуты следующие вопросы : Выделение конкретной проблемы в област и определения региональной потребности в м атериальных ресурсах на стадии предплановых расчетов , которую можно реш ить эконо мико-статистическими методами прогнозирования. Подбор наиболее подходящих методов и моделей. Использование конкретных примеров для пояснения процесса прогнозирования. 1. Прогнозирование региональной потребности в материальных р есурсах Важным элем ентом обоснования основных направлений развития и размещения производительных сил является определение перспективной потребност и в материальных ресурсах экономики страны , республики и отдельных регионов . Материаль ные ресурсы выступают важной составной час т ью экономического потенциала , во многом предопределяющей возможности его н аращивания и уровня использования в планир уемом периоде . На их долю приходится ок оло 60% общей величины валового общественного продукта . Данные о потребности экономики и ее подсисте м в материальных ресурсах , используемых , используемые при ра зработке всех видов предплановых документов и планов социально-экономического развития с траны , являются основой определения и плани рования межотраслевых пропорций и темпов п ерспективного развития э кономики , а также размещения производительных сил. Качество плановых и предплановых расче тов по обоснованию экономических потребностей в материальных ресурсах в решающей ст епени предопределяется совершенством применяемых методов . Разработка методов определ ения перспективной потребности как элемента эк ономического планирования производства и потре бления различных видов материальных ресурсов посвящен целый ряд работ ученых-экономистов . Вместе с тем , такие особенности сложи вшейся системы планирования , как при о ритет отраслевого подхода , ориентация н а решение задач текущего социально-экономическо го развития , обусловили преимущественную разраб отку отраслевого и краткосрочного аспектов данной проблемы . В то же время терри ториальный и долгосрочный аспекты определен и я перспективной потребности в материальных ресурсах разрабатывались относитель но слабо. Между тем , как показывает анализ , о пределение региональной потребности в материал ьных ресурсах на долгосрочную перспективу должно основываться не на простейших метод ах экономического прогнозирования , а на разработке и использовании специального мето дического обеспечения , отвечающего целям , задача м и специфике территориальных предплановых расчетов. 2. Выбор метод ов прогнозирования Принятые для решения рассматриваемой зад ачи методы и модели при определении перспективной потребности в материальных ресурсах должны обеспечивать учет долгосрочных целей и основных параметров социально-экономического развит ия , тенденций и результатов научно-технического прогресса в сфере конечн о го и промежуточного потребления материальных ресурсов , территориальной дифференциации факторов и условий воспроизводства , региональной сп ецифики процессов потребления материальных рес урсов , а также возможность проведения расче тов в условиях существенной н е определенности , отсутствия детальной технико-экономи ческой информации. Важное место в комплексном методологич еском обеспечении задачи определения перспекти вной региональной потребности в материальных ресурсах , на наш взгляд , должны занять экономико-статист ические методы . Это обус лавливается рядом преимуществ данной группы методов по сравнению с другими методами , которые могут применяться для решения рассматриваемой задачи . Например , метод межот раслевого баланса может быть использован д ля определения перспе к тивной потре бности в материальных ресурсах , во-первых , л ишь по хозяйству региона в целом , так как в разрезе отдельных регионов перс пективные межотраслевые балансы в составе комплексной программы научно-технического прогресса и схемы развития и размещения п роизводительных сил региона в настояще е время не разрабатываются , во-вторых , в сильно укрупненной номенклатуре , поскольку п родукция выделенных в перспективных межотрасле вых балансов отраслей , как правило , представ ляет собой определенную совокупность разли ч ных видов материальных ресурсов. Определение же перспективной потребности в материальных ресурсах нормативным методом часто требует большого объема достаточно детализированной информации , получение которой на стадии предплановых расчетов бывает весьма затр уднительным , а порой и невозможным . Кроме того , использование большо го числа показателей существенно повышает затраты времени на сбор и подготовку и сходных данных , трудоемкость расчетов , что д алеко не всегда является оправданным . В ряде случаев использова н ие боль шого количества показателей может даже сни жать точность перспективных расчетов из-за накапливающейся погрешности в определении знач ений самих исходных показателей. Данные обстоятельства существенно ограничи вают возможности использования нормативного метода при проведении расчетов на долгосрочную перспективу и обуславливают цел есообразность и необходимость применения для перспективной потребности в материальных рес урсах различных методов статистического прогно зирования. Существенная инерционность пока зателей регионального потребления материальных ресурс ов обуславливает целесообразность использования на первых этапах предплановых расчетов метода статистической экстраполяции . Однако с точки зрения долгосрочной перспективы прогно зирование потребности в м а териальн ых ресурсах этим методом имеет ряд сер ьезных недостатков , основным из которых явл яется автономность изменения величины потребно сти без учета многосторонних внутренних и внешних связей исследуемой экономической системы . Изменение потребности связыв а ется в данном случае исключительно с фактором времени , выражающим сконцентриров анное влияние всех основных факторов . Вслед ствие этого трендовые модели дают описание процессов потребления материальных ресурсов как неуправляемых , не раскрывая структуры связ е й между переменными , что не позволяет оценить воздействие на вел ичину потребности различных влияющих факторов , параметров развития экономики страны. Как показали проведенные нами исследов ания , более эффективным инструментом прогнозиро вания региональной пот ребности в матер иальных ресурсах являются многофакторные регре ссионные экономико-статистическое модели . Преимущест ва модельных прогнозов потребности в матер иальных ресурсах заключаются в непротиворечиво сти системы прогностических оценок , прямом выражении с вязи прогнозируемого показ ателя с основными влияющими факторами , а также в возможности получения обоснованных вариантов прогноза для различных значений определяющих факторов , гипотез развития эк ономики . Использование экономико-статистических моде лей регио н ального ресурсопотребления расширяет прогнозно-аналитические возможности , св язанные с реализацией нормативного метода , позволяет осуществлять аналитические расчеты в условиях неопределенности , с меньшим объем ом исходной информации в более короткие сроки. Д ля прогнозирования перспективной потребности в материальных ресурсах по хоз яйству страны и ее регионов целесообразно использование двух различных подходов , кот орые могут быть определены как макро - и микроэкономический . В первом случае прогно зирование осущ е ствляется исходя из целевых установок (показателей ) развития эк ономики в целом или агрегированных отрасле й , а также на основе показателей потреб ности по территориально-хозяйственной системе б олее высокого уровня , во втором случае - путем раздельного прогн о зирования и последующего суммирования частных (отраслевых ) показателей потребности в материальных ре сурсах исходя из перспектив технического и экономического развития отдельных отраслей (сфер ) экономики. Ориентация при прогнозировании потребности в материа льных ресурсах на укрупн енные (агрегированные ) показатели развития эконо мики целесообразна на начальных этапах пре дплановых расчетов , характеризующихся , с одной стороны , наличием укрупненных (макроэкономическ их ) показателей , с другой стороны , отсутстви ем д етальной информации о технич еском и экономическом развитии отдельных о траслей , регионов и сфер экономики . Более того , значения таких параметров нередко сами являются результатом рассматриваемых расч етов и определяются на последующих этапах предплановых ис с ледований исходя из необходимости обеспечения достижения з адаваемых контрольных показателей . В этих у словиях укрупненный макроэкономический подход обеспечивает возможность проведения расчетов п ри существенной неопределенности , отсутствии де тальной технико- экономической информации , а также увязку показателей перспективной по требности с основными показателями развития хозяйства страны , республики и отдельных регионов. 3. Выбор модел и прогнозирования Применение мик роэкономического подхода целесообразно при оп ределении показателей перспективной потреб ности в материальных ресурсах по определен ным направлениям их расхода . В качестве инструментов макро и микроэкономического про гнозирования могут быть применены статистическ ие регрессионные модели двух типов : 1) Модели , использ ующие в качестве исходной информации време нные ряды темпов роста соответствующих пок азателей ; 2) Модели , использ ующие в качестве исходной информации значе ние показателей экономического и социального развития по различным регионам в опреде ленный фиксированный момент времени (та кие модели могут быть определены как п ространственные ). Вопросы пос троения и использования для прогнозирования региональной потребности в материальных ресу рсах моделей регрессии на динамических ряд ах достаточно хорошо разработаны в э кономической литературе . Модели же пространстве нного типа до настоящего времени не по лучили ни должной разработки в экономическ ой литературе , ни практического применения в сфере территориальных предплановых расчетов. В то же время , как пока зал и исследования , пространственные регрессивные м одели могут быть весьма эффективным инстру ментом прогнозирования региональной потребности в материальных ресурсах на уровне эконо мики такого региона , как Урал или Запад ная Сибирь . При этом важно отметить , ч то экономико-статистические модели пространственного типа имеют ряд преимуществ при решении задач прогнозирования региона льной потребности в материальных ресурсах по хозяйству края по сравнению с модел ями регрессии на динамических рядах . Эти преимущества з аключаются в возможн ости использования в модели значительно бо льшего числа независимых переменных (факторов ), в возможности использования для построения многофакторных динамических моделей коротких временных рядов , в возможности фиксации взаимосвязей иссл е дуемых переменных только на последние годы (год ) ретросп ективного периода , а такое а удобстве и х практического использования. Как показал анализ , правосторонняя асим метрия распределений показателей территориального потребления материальных ресурсов в эконо мике России и различных характеристик регионального экономического развития , а т акже наличие сильно выделяющихся единиц в совокупности регионов обусловливает эффективн ость применения при построении пространственны х моделей потребления материальных ресурсо в логарифмически линейных форм с вязи , позволяющих приблизить эмпирические распр еделения значений признаков к нормальному , а также смягчить влияние на результаты моделирования сильно выделяющихся единиц сов окупности , так как в этом случае при применении мет о да наименьших кв адратов они не получают столь больших удельных весов , как в случае линейной р егрессии. 4.Пример испо льзования экономико-математических методов прогнози рования Рассмотрим в качестве примеров пространственных прогнозно-анал итических моделей регионального потребления материальных ресурсов две разработанные н ами экономико-статистические модели : модель реги онального потребления котельно-печного топлива в экономике России и модель регионального потребления котельно-печного топлива на ко ммунально- бытовые нужды. Моделирование регионального потребления ко тельно-печного топлива в экономике России о сновывалось на анализе взаимосвязей данного показателя с показателями развитая отраслей материального производства в регионах . В качестве независимых переме нных модел и использовались показатели производства товар ной продукции основных топливопотребляющих отр аслей промышленности , а также показатели об ъема строительно-монтажных работ и производства валовой продукции сельского хозяйства . Пос троение модели осуще с твлялось с помощью процедуры многошагового регрессионного анализа . В качестве исходного использовало сь девятифакторное регрессионное уравнение вид а : ln y = ln a0 + a1*ln x1 + a2*ln x2 + a3*ln x3+ a4*ln x4+a5*ln x5+ +a6*ln x6+a7*ln x7+a8*ln x8+a9*ln x9 где y - общий объем потребления котельно-печного топлива в регио не ; а 1 - свободный член уравнения регрессии ; а 1...а 9 - коэффициенты эластичности , каждый из которых показывает средний процент изменения общей величины потребности при изменении значения i -го факто ра на 1%; х 1 - объем производства товарной продукц ии электроэнергетики ; х 2 - объем производства товарной продукц ии черной металлургии ; х 3 - объем производства товарной продукц ии топливной промышленности ; х 4 - объем производства товарной продукц ии промышлен ности строительных материалов ; х 5 - объем производства товарной продукц ии химической и нефтехимической промышленности ; х 6 - объем производства товарной продукц ии машиностроения и металлообработки ; х 7 - объем производства товарной продукц ии остальных отрасл ей промышленности ; х 8 - объем строительно-монтажных работ ; х 9 - объем производства валовой продукци и сельского хозяйства. Результаты проведенного многошагового регрессивного анализа приведены в таблице· 1. Как видно из п риведенных данных , все коэффициенты р ег рессии становятся значимыми ухе на второй итерации (после исключения из уравнения фактора х 5). В то же время последоват ельное исключение из уравнения регрессии ф акторов , имеющих минимальное значение t -критерия , позвол яет без существенных потерь в аппрок симирующей способности получить более простые модели , требующие относительно меньшего объема экзогенно задаваемой информации. Проведенный анализ позволил выделить ч етыре основных показателя , достаточно полно описывающих общую вариацию зависимой перемен ной, а именно показателя производства товарной продукции электроэнергетики , черной металлургии , топливной промышленности и промышл енности строительных материалов . Существенность данных факторов подтверждается экономическим анализом , так как перечисленные пока з атели характеризуют развитие четырех наиболее крупных отраслей - потребителей котельн о-печного топлива в экономике России. Таким образом , в результате многошагово го регрессионного анализа было получено сл едующее уравнение : ln y = 4.9390+0.2152*ln x1+0.1037 *ln x2+0.0724*ln x3+0.4585*ln x4 R=0.9441; R 2 =0.8913; =2.79 где R - множественный к оэффициент корреляции ; R 2 - коэффициент мн ожественной детерминации ; - средняя ошибка аппроксимации. Полученн ое сравнение имеет достато чно-высокие статистические характеристики , соответст вует данным качественного (теоретико-экономического ) анализа и является достаточно общим с точки зрения степени детализации использу емых независимых переменных . Перечисленные св о йства позволяют использовать прив еденную форму модели в прогнозно-аналитических расчетах по определению общих объемов потребности в котельно-печной топливе эконом ики областей , краев и автономных республик России. Описанная модель позволяет на основе достат очно общих данных определять потребность в котельно-печном топливе по эк ономике в целом того или иного региона . Для определения ее потребности в мате риальных ресурсах по различным направлениям их расхода необходимы разработка и испо льзование более детализ и рованных м оделей , учитывающих параметры технического л экономического развития отдельных отраслей ( сфер ) народного хозяйства регионов республики . Примером такой регионально-отраслевой модели может служить разработанная нами модель потребления котельно-печ н ого топлива на коммунально-бытовые нужды областей , краев и автономных республик России. На первом этапе построения данной модели было осуществлено выделение основных влияющих факторов , отражавших важнейшие зако номерности формирования моделируемого показате ля . В результате теоретического , корреля ционного и регрессионного анализа из больш ого набора различных факторов , влияющих на уровень регионального потребления котельно-печ ного топлива на коммунально-бытовые нужды ( y ), были выд елены шесть наиболее существ еных показ ателей : х 1е - общая площадь децентрализовано отапливаемого жилого и обобществленного нежи лого фонда в регионе ; х 1 - общая площадь децентрализовано отап ливаемого жилого фонда в регионе ; х 2 - средний часовой расход тепловой энергии на отопление 1 к в.м . указанног о жилого фонда ; х 3 - продолжительность отопительного периода со средней суточной температурой воздуха 8°С и ниже в данной местности , сут ки , х 4·-·разность между расчетной температу рой внутреннего воздуха отапливаемых помещений и средней темпе ратурой наружного воздуха за отопительный период ; х 5 - удельный расход условного топлива на выработку тепла при децентрализованной системе теплоснабжения. Процесс построения модели заключался в разработке альтернативных вариантов регрессио нных уравнений на основе использования различных комбинаций исходного набора фактор ов и форм связи . Количественный и качес твенный анализ альтернативных вариантов модели регионального потребления котельно-печного топ лива на коммунально-бытовые нужды позволял выделить как н а иболее адекватные и отвечающие Целям исследования пять ре грессионных уравнений , параметры и статистическ ие характеристики которых приведены в прил ожении 2. Полученные уравнения обладают высокими аппроксимирующими свойствами и не противореч ат данным качеств енного (теоретико-экономиче ского ) анализа . В то же время приведенн ые уравнения существенно различаются по св оим прогнозно-аналитическим возможностям , Так , ур авнения 1-3, хотя и обладают наибольшей точнос тью описания моделируемого показателя , более приемле м ы для краткосрочного пр огнозирования , поскольку включают в себя по казатель общей площади обобществленного нежило го фонда , значение которого на перспективу не планируется. Для долгосрочного же прогнозирования н аиболее приемлемо уравнение 5: ln y = -20.1198+ 0.9245*ln x1+1.3233*ln x2+0.9256ln x3+0.419*ln x4+ +1.3092*ln x5; R=0.9883; R 2 =0.9767; =1.18 Данное урав нение обладает более высокой точностью по сравнению с уравнением 4, а главное - поз воляет учесть влияние на моделируем ый показатель факторов научно-технического прогре сса (в качестве независимых переменных , отра жающих влияние научно-технического прогресса , в уравнении выступают показатель х 2, характер изующий уровень теплотехнической эффективности жилого фонда , и показате л ь х 5, характеризующий степень технического совершенст ва применяемых теплогенерирующих установок ). 5. Адаптирование моделей к изменяющимся условиям развития Необходимой пр едпосылкой обеспечения достоверности и качеств а прогноза в современных условиях должн о выступать обеспечение адаптации стат истических моделей к изменяющимся условиям развития . Долгосрочное прогнозирование потребност и в материальных ресурсах как элемент обоснования основных направлений и показателей перспективного развития и размещения отр а слей экономики не может отрои ться лишь на основе славившихся инерционны х тенденций . Такое прогнозирование требует учета не столько ретроспективных , сколько п ерспективных направлений развития материального производства и непроизводственной сферы . Дан ное об с тоятельство особенно сущест венно в условиях планируемого ускорения на учно-технического прогресса , серьезных структурных перестроек в экономике , повышения общих темпов экономического роста Придание статистическим моделям свойства адаптации , приспособления к изменяющимся условиям развития может быть осуществлено путем использования при построении моделей планируемых (прогнозируемых ) на перспективу значений исследуемых показателей , т.е . путем статистического описания взаимосвязей между наиболее вероятными в п е рспекти ве значениями основных влияющих факторов и показателями перспективной потребности в материальных ресурсах . При этом для определ ения показателей перспективной потребности мож ет быть использован негативный метод , позво ляющий учесть влияние на ее вели ч ину основных параметров социально-экономиче ского развития и результатов научно-техническог о прогресса. Построение обобщенных , адаптированных эконо мико-статистических моделей пространственного типа может быть осуществлено на основе дин амизации параметров ре грессионного уравнен ия , т.е . путем включения в модель фактор а времени , отражающего структурные изменения в общественном производстве и потреблении материальных ресурсов , а также влияние ф акторов научно-технического прогресса . Так описа ние тенденций измене н ия параметров модели потребления котельно-печного топлива на коммунально-бытовые нужды областей , краев и других регионов России с помощью уравнений полиномов первой степени позволило перейти от статической к динамической форме модели , выражаемой уравнение м : ln y = -19.4957-0.285t+(0.899+0.0125t)*ln x1+(1.5437-0.1055t)*ln x2+ +(0.9573-0.015t)*ln x3+(0.0207+0.011t)*ln x4+(1.0203+0.135t)*ln x5 R=0.988 R 2 =0.977; = 1,18 где t - фактор времени (для 1990 г . t =1, для 19 93 г . t=2 и т.д .) Следует отметить , что для динамической пространственной модели потребления материаль ных ресурсов имеется возможность получения дополнительных , уточненных вариантов прогноза на основе учета систематических отклонений фактических (плановых , прогнозных ) знач ений результативного признака от теоретических (расчетных ), определенных по построенным (ст атистическим ) уравнениям регрессии . Для этого достаточно использовать средние отклонения ф актических (плановых , прогнозных ) значений потреб ности от расчетных , в ычисленные п о отклонениям тех дет , по данным которы х построена динамическая модель. При решении задачи увязки прогнозов региональной потребности , полученных с испол ьзованием различных статистических методов и моделей , наиболее подходящим , на наш взгл яд , яв ляется подход , при котором дл я всех прогнозов рассчитываются доверительные интервалы и на основе анализа последн их принимается окончательное решение . При э том прогнозы можно считать тождественными , если доверительные интервалы совпадают или входят один в д ругой . Если же доверительные интервалы перекрываются , то можно считать , что прогнозы непротиворечив ы а том случае , когда зона перекрытия превышает половину доверительного интервала. Сопоставление результатов , получаемых разли чными методами , дает возможност ь скорре ктировать границы зоны неопределенности значен ия прогнозируемого показателя и отдельные управляемые параметры системы , обосновать с учетом привлечения дополнительных экспертных оценок выбор наиболее вероятного варианта реализации показателя потреб н ости в прогнозном периоде. Заключение Изучив результ аты работы можно признать цель работы в основном достигнутой . В нынешней ситуации , когда топливно-энергетический комплекс являетс я естественным монополистом , без жесткого г осударственного контроля и план ирования этой отрасли нормальное функционирование нац иональной экономики практически невозможно . Поэ тому нельзя не признать актуальность решае мых в курсовой работе задач. Список использ ованной литературы : 1. Экономико-статистические методы в прогнозиро вании . М .: Наука , 1994 2. Статистическое модел ирование и прогнозирование . Учебное пособие для ВУЗов . / Г.М . Гамбаров и др . Под . ред . А.Г . Гранберга . М .: Финансы и стат истика . 1990 Приложение 1 Результаты многошагового регрессионного ан ализа факторов , в лияющих на уровень потребления котельно-печного топлива в эконо мике регионов России № итера Независимые переменные Парамет ры уравнения регрессии Значения коэффициентов регрессии ции модели ln A0 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 R 2 1. х 1, х 2, х 3, х 4, х 5, х 6, х 7, х 8, х 9 4,2540 0,1898 0,0917 0,0663 0,3390 0,0001 0,0502 -0,0255 0,2082 0,0064 0,8977 2. х 1, х 2, х 3, х 4, х 6, х 7, х 8, х 9 4,2426 0,1903 0,0918 0,0665 0,3381 0,0506 -0,0219 0,2051 0,0073 -- 0,8977 3. х 1, х 2, х 3, х 4, х 6, х 7, х 8 4,2719 0,1908 0,0920 0,0667 0,3384 0,0533 -0,0250 0,2079 -- -- 0,8976 4. х 1, х 2, х 3, х 4, х 6, х 8 4,2165 0,1874 0,0924 0,0671 0,3259 0,0454 0,2070 -- -- -- 0,8975 5. х 1, х 2, х 3, х 4, х 8 4,2899 0,1869 0,1007 0,0659 0,3365 0,2335 -- -- -- -- 0,8963 6. х 1, х 2, х 3, х 4, 4,9390 0,2152 0,1037 0,0724 0,4585 -- -- -- -- -- 0,8913 7. Приложение 2 Параметры и статистические характеристики различных вариантов модели потребления ко тельно-печного топлива на коммунально-бытовые ну жды регионов России № уравнения Н езависимые переменные уравнения р егресии ln A А 1 А 2 А 3 А 4 А 5 R R 2 1. Х ie , Х 3, Х 4 -6 ,2311 0,9335 0,5306 0,4778 --- --- 0,9926 0,9852 0,84 2. Х ie , Х 2, Х 3, Х 4, Х 5 -14,7212 09536 0,6185 0,241 0,8048 0,8395 0,9943 0,9887 0,75 3. Х ie , Х 3, Х 4 Для районов европейской части Р оссии -6,2956 0,9657 0,7011 0,0975 --- --- 0,9956 0,9912 0,59 Для районов Урала , Сибири и Дальнег о Востока -5,6015 0,9100 0,6020 0,2541 --- --- 0,9968 0,9937 0,60 4. Х 1, Х 3, Х 4 -6,3827 0,8898 0,7502 0,3490 --- --- 0,9838 0,9679 1,27 5. Х 1, Х 2, Х 3, Х 4, Х 5 -20,1193 0,9245 0,3233 0,9256 0,0419 1,3092 0,9883 0,9767 1,18
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Жить надо так, чтобы на социальные сети не хватало времени.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, курсовая по экономике и финансам "Применение экономико-статистических методов для определения региональной потребности в материальных ресурсах на стадии предплановых расчетов", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru