Дисперсия

Количество степеней свободы 23. Критическое значение статистики Стьюдента . Уровень доверия 95%

Доверительный интервал для

равен Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу т.к. НЕ попадает в доверительный интервал.

Доверительный интервал для

равен Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу т.к. НЕ попадает в доверительный интервал.

Доверительный интервал для

равен Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу т.к. НЕ попадает в доверительный интервал.

Заключение

В процессе математического моделирования экономических явлений и объектов часто возникает необходимость оценки существующих колебательных процессов. Под сезонными колебаниями понимают более или менее устойчивую закономерность внутригодовой динамики социально-экономических явлений[2]. Практическое значение изучения сезонных колебаний состоит в том, что получаемые при анализе рядов внутригодовой динамики количественные характеристики отображают специфику развития изучаемых явлений по месяцам (кварталам) годового цикла [1].

В условиях сменяемости сезонов деятельность экономических объектов сопровождается изменениями интенсивности динамики социально-экономических процессов. Это может проявляться в виде чередований подъемов и спадов различных показателей деятельности организации (выпуска продукции, себестоимости, производительности труда, прибыли и других), а также приостановкой производственных процессов в определенные периоды (строительство автодорог).

Учет сезонных колебаний приводит к снижению ошибки при расчете теоретических значений показателей деятельности организации и при их прогнозировании. Использование более точных величин позволит приблизить разрабатываемую модель экономического объекта к действительности, что является одной из задач при ее создании. Таким образом, частью задачи прогнозирования должна являться задача оценки колебательных процессов, которые могут в значительной степени влиять на получаемую картину прогнозируемого состояния объекта [11].

В работе были построены 3 динамические модели для ВВП РФ. Вторая модель, учитывающая сезонность с помощью фиктивных переменных оказалась лучше остальных. Она и может быть использована для прогнозирования ВВП.

Список использованных источников

1. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики, М.: Инфра-Н, 2000г.

2. Елисеева И.И. Юзбашев М.М. Общая теория статистики. Москва, «Финансы и статиска» 2005.

3. А.О.Крыштановский. Методы анализа временных рядов // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2000. № 2 (46). С. 44-51. [Статья]

4. Шмойлова Р. А. Теория статистики, М.: Финансы и статистика, 1996г.

5. Теория статистики. Учебник./Под ред. Шмойлова Р. А. 3-е изд., перераб.-М.: Финансы и статистика, 2002

6. Гусаров В.М. Теория статистики. – М.: Аудит, 2001. – 248 с.

7. Кильдишев Г.С., Овсиенко В.Е., Рабинович П.М., Рябушкин Т.В. Общая теория статистики. – М.: Статистика, 2001. – 423 с.

8. Практикум по статистике: Учебное пособие для вузов (Под ред. В.М. Симчеры). ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 2001. – 259 с.

9. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. (1998) Прикладная статистика и основы эконометрии. – М.: ЮНИТИ, 1998.

10. Сайт Минфина http://www.economy.gov.ru/wps/portal

11. А. М. Трофимов. Ускорение темпов роста ВВП и роль государства в экономике (к дискуссии об уровне участия государства в экономике в журнале «Вопросы экономики» 2002-2003 гг.)

12. NEWSru.com // Экономика // 23 марта 2006 г.

13. С. Дробышевский, В. Носко, Р. Энтов. А. Юдин. Институт экономики переходного периода. Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей

14. [электронный ресурс] http: //www.gks.ru

15. [электронный ресурс] http://www.cbr.ru

16. [электронный ресурс] http://www.opec.ru

[1] Это относится, например, к таким компонентам ряда, как тренд и циклы, сезонные колебания [2].

[2] Их причинами являются особенности товарного предложения, покупательского спроса, изменения затрат в зависимости от изменения климатических условий в разные временные промежутки рассматриваемого периода и т.д.