Išplėstinė paieška
 
 
 
Pradžia>Ekonomika>Makroekonomika>Infliacijos ir nedarbo tarpusavio priklausomybės trumpalaikė analizė
   
   
   
-1
naudingas 0 / nenaudingas -1

Infliacijos ir nedarbo tarpusavio priklausomybės trumpalaikė analizė

  
 
 
12345678910111213141516171819202122232425262728293031
Aprašymas

Įvadas. Tyrimas - infliacijos ir nedarbo tarpusavio priklausomybės 2002 – 2004 metų analizė (Filipso kreivė): teorija ir metodai Infliacija. Nedarbas. Filipso kreivė. Tyrimo empirinė bazė. Tyrimo metodologija. Aprašomoji statistika. Bendra 2002-2004 metų nedarbo lygio, infliacijos, vidutinio mėnesinio bruto darbo užmokesčio ir BVP pokyčių apžvalga ir Filipso kreivė. Aprašomosios statistikos skaičiavimas. Ekonometrinė analizė ir prognozavimas. Vienmatė regresija. Daugiamatė regresija. Prognozavimas. Regresijos lygties prognozavimas. Vienmatės regresijos atveju. Daugiamatės regresijos atveju. Slenkamojo vidurkio metodas. Eksponentinis išlyginimas. Prognozavimas naudojant trendą. Išvados.

Ištrauka

Šiuolaikinė rinkos ekonomika turi du svarbiausius savo "sveikatos" indikatorius – nedarbo lygį ir infliacijos tempus [2]. Infliacija ir nedarbo lygis yra vienos iš opiausių ir sudėtingiausių makroekonomikos problemų. Visų pirma reiktų apibrėžti šias pagrindines sąvokas. Taigi nedarbo lygis – tai bedarbių ir darbo jėgos santykis [13] , o infliacija – piniginio vieneto perkamosios galios smukimas, pasireiškiantis ilgalaikiu prekių ir paslaugų kainų kilimu [12].
Apskritai užimtumo ir infliacijos klausimai yra aktualūs visame pasaulyje. Vyriausybė gali imtis skirtingų makroekonominių priemonių siekdama įgyvendinti svarbiausią savo uždavinį – siekdama stabilios ekonomikos per visišką užimtumą ir žemą infliaciją. Filipso kreivė gali būti naudojama kaip priemonė paaiškinanti sąveiką tarp infliacijos ir nedarbo lygio.
Kursinio darbo tikslas – ekonomikos teorijos teiginių patikslinimas: išanalizuoti, ar yra ryšys tarp infliacijos ir nedarbo lygio; infliacijos, nedarbo lygio, vidutinio mėnesinio bruto darbo užmokesčio ir BVP pokyčių skaitmeninis įvertinimas, naudojant aprašomąją statistiką ir ekonometrinę analizę; infliacijos prognozavimas.
Kursinio darbo uždaviniai – pateikti teorines žinias apie infliaciją, nedarbo lygį ir Filipso kreivę; analizuoti priklausomybę tarp infliacijos ir nedarbo lygio; analizuoti priklausomybę tarp infliacijos, nedarbo lygio, vidutinio mėnesinio bruto darbo užmokesčio ir BVP pokyčių; nustatyti ryšių stiprumus, formas bei analitines išraiškas; įvertinti analizių rezultatus; atlikti infliacijos prognozavimą slenkamojo vidurkio, eksponentinio išlyginimo metodais ir naudojant trendą; parinkti tiksliausią infliacijos prognozavimo metodą; pateikti išvadas.
Analizuojami duomenys: infliacija, nedarbo lygis, vidutinio mėnesinio bruto darbo užmokesčio ir BVP pokyčiai 2002 – 2004 metų ketvirčiais.
Atlikdama tyrimą naudojau ekonometrijos ir makroekonomikos teoriją. Ekonometrijos sąvoka apibrėžiama kaip statistinių ir ekonominių metodų panaudojimas ekonominių duomenų analizei, siekiant nustatyti ekonomikos teorijos praktinį turinį. Makroekonomika – tai ekonomikos šaka tirianti bendrąją ekonominę veiklą; tai mokslas apie strateginius, lemiamus nacionalinio produkto gamybos ir paskirstymo, nedarbo ir kainų veiksnius. Be to reikia akcentuoti, kad makroekonominiai reiškiniai lemia šalies laimėjimus ir nesėkmes [16]. ...

Rašto darbo duomenys
Tinklalapyje paskelbta2006-01-11
DalykasMakroekonomikos kursinis darbas
KategorijaEkonomika >  Makroekonomika
TipasKursiniai darbai
Apimtis30 puslapių 
Literatūros šaltiniai16 (šaltiniai yra cituojami)
Dydis141.61 KB
Autoriussmile
Viso autoriaus darbų4 darbai
Metai2005 m
Klasė/kursas3
Švietimo institucijaVilniaus Gedimino Technikos Universitetas
Failo pavadinimasMicrosoft Word Infliacijos ir nedarbo tarpusavio priklausomybes trumpalaike analize [speros.lt].doc
 

Panašūs darbai

Komentarai

Komentuoti

 

 
[El. paštas nebus skelbiamas]

 
 
  • Kursiniai darbai
  • 30 puslapių 
  • Vilniaus Gedimino Technikos Universitetas / 3 Klasė/kursas
  • 2005 m
Ar šis darbas buvo naudingas?
Taip
Ne
0
-1
Pasidalink su draugais
Pranešk apie klaidą