Студенттердің өзіндік жұмысының әдістемелік нұсқаулығы мен тапсырмалары
1. Сөж мақсаты мен міндеттері:
Мақсаты: ғылыми-теориялық білімнің сандық көрсеткіштерінің статистикалық байланысын экономикалық көрсеткіштер мен процестер арқылы тереңірек формальдау. Экономикалық анализ бен ЭЕМ-де тәжірибелік білімнің арқасында талдау жасай білу және болашақта кәсіби деңгейде көрсете білу.
Міндеті:
Логикалық ойлау қабілетін дамыту және эконометриканы экономикалық теория, статистикалық және математикалық әдіс ретінде толық қабылдау
Қосалқы және көптік регрессия, корреляцияны толық зерттеу
Уақыт қатары және эконометрикалық әдістер арасындағы байланысты зерттеу
Математико-ақпараттық мәдениетті тәрбиелеу және арнайы әдебиеттермен өзіндік жұмыс істей білу.
1.1. СӨЖ түрлері
1. Лекцияға дайындық
2. Негізгі әдебиетпен өткен лекциялық материалдармен жұмыс істеу
3. Тәжірибелік сабақтарға дайындық
4. Тәжірибелік сабақтарды қорғау
5. Бақылау жұмысына дайындық
6. Аралық бақылауға дайындық
7. Оқытушының консультациясы
8. СӨЖ-1 орындау
9. СӨЖ-2 орындау
2. СӨЖ жасау және қорғауға арналған талаптар
Индивидуальдық тапсырмалар А4 форматындағы парақта орындалады, олар міндетті түрде электрондық және баспаға шығарылған күйінде көрсетілуі керек. Парақ параметрлері (жоғарғы, төмен жиектер – 2 см, сол жағы – 3 см, оң жағы – 1,5 см), шрифт - 14, интервал 1,5, екі шетімен түзулеу. Титулдық беттің түрі стандартты
СӨЖ тапсырмалары
№1 СӨЖ
Экономикалық регрессиялық модельге экспоненциялды квадраттық тегістеу жүргізу.
Тапсырма: Шарап зауытында 2004 жылдың сәуір және мамыр айларында қоймада мүмкін болатын шөлмек санын есептеу модельдің параметрлерін Exel ҚПП арқылы анықтап, квадраттық экспоненциялды тегістеу жүргізу арқылы көрсеткішке талдау және болжау жасаңыз.
Тапсырма варианттары:
1-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
17 20 18 21 23 21 24 25 22 25 24 |
24 21 22 |
2-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
28 31 29 32 34 32 35 36 33 36 35 |
35 32 33 |
3-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
19 22 20 23 25 23 26 27 24 27 26 |
26 23 24 |
4-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
22 25 23 26 28 26 29 30 27 30 29 |
29 26 27 |
5-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
18 21 19 22 24 22 25 26 23 26 25 |
25 22 23 |
6-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
23 26 24 27 29 27 30 31 28 31 30 |
30 27 28 |
7-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
27 30 28 31 33 31 34 35 32 35 34 |
34 31 32 |
8-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
20 23 21 24 26 24 27 28 25 28 27 |
27 24 25 |
9-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
21 24 22 25 27 25 28 29 26 29 28 |
28 25 26 |
10-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
12 15 13 16 18 16 19 20 17 20 19 |
19 16 17 |
11-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
25 28 26 29 31 29 32 33 30 33 32 |
32 29 30 |
12-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
14 17 15 18 20 18 21 22 19 22 21 |
21 18 19 |
13-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
11 14 12 15 17 15 18 19 16 19 18 |
18 15 16 |
14-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
15 18 16 19 21 19 22 23 20 23 22 |
22 19 20 |
15-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
24 27 25 28 30 28 31 32 29 32 31 |
31 28 29 |
16-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
13 16 14 17 19 17 20 21 18 21 20 |
20 17 18 |
17-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
16 19 17 20 22 20 23 24 21 24 23 |
23 20 21 |
18-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
26 29 27 30 32 30 33 34 31 34 33 |
33 30 31 |
19-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
29 32 30 33 35 33 36 37 34 37 36 |
36 33 34 |
20-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
32 35 33 36 38 36 39 40 37 40 39 |
39 36 37 |
21-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
39 42 40 43 45 43 46 47 44 47 46 |
46 43 44 |
22-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
30 33 31 34 36 34 37 38 35 38 37 |
37 34 35 |
23-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
34 37 35 38 40 38 41 42 39 42 41 |
41 38 39 |
24-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
31 34 32 35 37 35 38 39 36 39 38 |
38 35 36 |
25-вариант
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
33 36 34 37 39 37 40 41 38 41 40 |
40 37 38 |
Орындау үлгісі: Параболалық экспоненциялды модельдің параметрлерін есептеу ретін келесі мысалда қарастырамыз. №1 кестеде шарап зауытындағы шөлмектердің орташа қалдығы туралы ақпарат берілген. Мұнда теңдеулер параметрін анықтау керек және 2004 жылдың сәуір және мамыр айларындағы қоймадағы мүмкін болатын шөлмек санын есептеу керек.
№1.1 кесте.
Жыл |
2003 |
2004 |
Айлар |
II III IV V VI VII VIII IX X XI XII |
I II III |
Шартты айлар |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
12 13 14 |
Қоймадағы қалдық шөлмектер, мың. дана. |
10 13 11 14 16 14 17 18 15 18 17 |
17 16 15 |
Белгінің өзгеру тенденциясы параболалық заңға бағынады және оны Excel ҚПП көмегімен алуға болады:
(1.1)
Алты айға тең (m=6) тегістеу интервалын таңдап аламыз. Сонда тегістеу константасы а мынаны құрайды:
а=2/(m+1)=2/(6+1)=0,2857. (1.2)
Мына (1.2)-формуланы қолдана отырып, бастапқы орташа экспоненциялды мәндерді есептейміз:
(1.3)
(1.3)-формула бойынша t=1 үшін болжау функциясының парамертін анықтаймыз:
(1.4)
(1.5)
теңдеуі бойынша l=1 үшін өндірістегі шөлмектер санын есептейміз:
Белгілі S11 , S12 , S13 бойынша t=2 үшін орташа экспоненциялды табамыз. Есептеуді мына формула бойынша жүргіземіз:
(1.6)
(1.4) өрнекті қолдана отырып t=2 үшін болжау функциясының параметрін анықтаймыз:
теңдеуі
бойынша 2003 жылдың (t=2+l,
l=1)
сәуір
айындағы шыныыдыстардың жағдайын
анықтаймыз:
Ұсынылған бағыт бойынша экспоненциялды орталар және барлық қалған t мәндері үшін болжау функциясының параметрлері анықтаймыз. Есептеу нәтижелері №2 және №3 кестеде көрсетілген.
№1.2 кесте.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
15,51 |
15,48 |
15,54 |
0,03 |
|
|
|
|
2 |
15,755 |
15,63 |
15,88 |
0,125 |
15,57 |
16 |
0,43 |
0,185 |
3 |
14,38 |
15,01 |
13,75 |
-0,63 |
16,01 |
13 |
-1,01 |
1,020 |
4 |
14,19 |
14,60 |
13,78 |
-0,41 |
13,12 |
14 |
0,86 |
0,740 |
5 |
14,095 |
14,35 |
13,84 |
-0,26 |
13,37 |
14 |
0,63 |
0,397 |
6 |
15,05 |
14,70 |
15,40 |
0,35 |
13,58 |
16 |
2,42 |
5,856 |
7 |
16,03 |
15,37 |
16,69 |
0,66 |
15,75 |
17 |
1,25 |
1,563 |
8 |
17,02 |
16,20 |
17,84 |
0,82 |
17,35 |
18 |
0,65 |
0,423 |
9 |
17,01 |
16,61 |
17,41 |
0,40 |
18,66 |
17 |
-1,66 |
2,756 |
10 |
16,51 |
16,56 |
16,46 |
-0,05 |
17,81 |
16 |
-1,81 |
3,276 |
11 |
15,76 |
16,16 |
15,36 |
-0,40 |
16,41 |
15 |
-1,41 |
1,988 |
12 |
15,38 |
15,77 |
14,99 |
-0,39 |
14,96 |
15 |
0,04 |
0,002 |
13 |
14,69 |
15,23 |
14,15 |
-0,54 |
14,60 |
14 |
-0,60 |
0,360 |
14 |
13,85 |
14,54 |
13,16 |
-0,69 |
13,61 |
13 |
-0,61 |
0,372 |
15 |
14,93 |
14,74 |
15,12 |
0,19 |
12,47 |
16 |
3,53 |
12,461 |
16 |
16,47 |
15,61 |
17,33 |
0,86 |
15,31 |
18 |
2,69 |
7,236 |
17 |
17,74 |
16,68 |
18,80 |
1,06 |
18,19 |
19 |
0,81 |
0,656 |
18 |
18,37 |
17,53 |
19,21 |
0,84 |
19,86 |
19 |
-0,86 |
0,740 |
19 |
18,19 |
17,86 |
18,52 |
0,33 |
20,05 |
18 |
-2,05 |
4,203 |
20 |
18,10 |
17,99 |
18,21 |
0,11 |
18,85 |
18 |
-0,85 |
0,723 |
Барлығы |
|
|
|
|
|
|
|
44,957 |
№1.3 кесте.
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
2,65 |
-4,24 |
-12,23 |
8,4 |
1,76 |
-0,18 |
|
2 |
4,75 |
-1,67 |
-9,21 |
10,05 |
1,65 |
-0,19 |
10,07 |
3 |
6,54 |
0,68 |
-6,38 |
11,2 |
1,34 |
-0,20 |
11,795 |
4 |
8,67 |
2,96 |
-3,71 |
13,42 |
1,50 |
-0,16 |
12,44 |
5 |
10,76 |
5,19 |
-1,17 |
15,54 |
1,60 |
-0,13 |
14,84 |
6 |
11,69 |
7,05 |
1,18 |
15,10 |
0,80 |
-0,20 |
16,44 |
7 |
13,21 |
8,81 |
3,36 |
16,56 |
0,87 |
-0,17 |
15,80 |
8 |
14,58 |
10,46 |
5,39 |
17,75 |
0,85 |
-0,16 |
17,34 |
9 |
14,70 |
11,67 |
7,18 |
16,27 |
-0,08 |
-0,24 |
18,52 |
10 |
15,64 |
12,80 |
8,79 |
17,31 |
0,11 |
-0,19 |
16,07 |
11 |
16,03 |
13,72 |
10,20 |
17,13 |
-0,15 |
-0,20 |
17,32 |
12 |
16,31 |
14,46 |
11,42 |
16,97 |
-0,32 |
-0,20 |
16,88 |
13 |
16,22 |
14,96 |
12,43 |
16,21 |
-0,64 |
-0,21 |
16,55 |
14 |
15,87 |
15,22 |
13,23 |
15,18 |
-0,96 |
-0,22 |
15,47 |
1.1-сурет Бастапқы қисық және теңдеулер бойынша тұрғызылған түзулер:
(1-бастапқы қисық, 2-параболалық тенденция, 3-экспоненциялды модель).
2004 жылдың сәуір, мамыр айындағы жағдайлар бойынша күтілуші айнымалының мәні мынаған тең:
Болжаудың мүмкін болатын қате мәндері мынаны құрайды:
Өнеркәсіп қоймасында сақталған шыныыдыстардың нақты көлемі мына диапазондағы мәндерді қабылдайды:
(мың
шөлмек);
(мың
шөлмек);
Жоғарыда қарастырылған мысалдар экспоненциялды тегістеу әдісінің ерекшеліктерінің оң жақтарын көрсетуге мүмкіндік береді: бастапқы ақпараттар көлемі бойынша шектеулерді максималды қолдану мүмкіндігі, анық экономикалық мағына және болжау функциясының қарапайымдылығы, шектік нәтижелердің жоғарғы дәлдігі.
Сонымен қатар экспоненциялды тегістеу әдісінің де кемшіліктері бар. Оның ішінде өте көп кездесетіні –– динамикалық қатар теңдеулері болжау кезінде басқа қажетсіз экономикалық процесстермен, туындылармен байланыстырылып қарастырылады. Бұл жағдай өте қиын экономикалық құрылымы бар жағдайларды оқып үйрену үшін әдісті қолдануды қиындатады.
Экспоненциялды тегістеу әдісінің дәлдігі төмендейді, егер зерттеліп отырған процесстің динамикалық қасиеттері тұрақсыз болса (функцияның өсу темпі құбылмалы, көрсеткіштегі толқын тербелісі өзгермелі, жүйенің дамуы кезіндегі инерцияның бұзылуы). Болжау сенімділігінің төмендеуі –– тегістеуге уақытша қатардың барлық нүктесіне тек сол бір константаны қолданумен түсіндіріледі. Экспоненциялды тегістеу әдісі бойынша өңделген болжау бағаларының дәлдігін жоғарылатудың да түрлі әдістері бар. Олардың бірі тегістеудің тұрақты константасынан және құбылмалы а параметрін қолданудан бас тартуға негізделеді.
Тербелісі анық көрінген а параметрлі айнымалылар уақытша қатар аймағында ұлғаяды, ал белгілердің өзгеру тенденциясы тұрақты элементтер үшін кішірейеді. Нәтижесінде модель жүрісі тиімділікке жақындайды. Ол көрсеткіштің секірмелі түріне нақты әсер етеді және орнатылған заңдылықтан кездейсоқ кездейсоқ ауытқуларға жол бермейді.
Болжаудың дәлдігін жоғарылатудың тиімді құралы ретінде: құрамында басқа да математикалық құрылымы бар түрлі экспоненциялды полиномды функциялардан тұратын қиыстыруға негізделген адаптивтік модельдер қолданылады. Алдағы уақыт моментін болжау үшін басқа да ұқсас тәуелділіктердің ішінен болжауда минималды қате жіберген өрнек таңдалынып алынады.
Болжаудың адаптивтік әдісі қатарына экспоненциялды тегістеу әдісінен басқа авторегрессиялық модельдерді, орташа жылжымалы және кейбір басқа да аралас авторегрессиялы модельдерді жатқызуға болады.
Адаптивтік модельдер көптеген өнеркәсіп, бірлестіктер жұмысының технико-экономикалық көрсеткіштерінің перспективалық мәнін анықтауға сонымен қатар динамикалық қатарды түзетуге қолдаулар табады.
№2 СӨЖ.