Курсовая экономика

Здравствуйте, вы сможете взять работу на прогнозирование цен на азотные удобрения (карбамид) с использованием методов множественной регрессии на примере периода 2015-2030 гг., ?

берем данные с 2015 по 2025 годы но по месяцам, чтобы модель была более чистой и точной

не забываем что информацию берем по месяцам!!!

Введение

Глава 1. Теоретико-методологические основы прогнозирования цен на карбамид с применением множественной регрессии

1.1. Экономическая сущность, факторы ценообразования и значение прогнозирования цен на карбамид для ВЭД

1.2. Методы прогнозирования цен на сырьевые товары: сравнительный анализ, место множественной регрессии, подходы к долгосрочному прогнозированию

1.3. Эконометрические предпосылки, этапы построения и критерии качества множественной регрессионной модели

Глава 2. Эмпирический анализ, построение регрессионных моделей и прогнозирование цен на карбамид (2015–2030 гг.)

2.1. Формирование базы данных, описание источников (цены карбамида, газ, кукуруза, пшеница, индекс зерновых, курс рубля) и предварительный анализ

2.2. Построение множественной регрессионной модели, оценка значимости факторов и верификация предпосылок МНК

2.3. Расчёт прогнозных значений цен на карбамид на 2026–2030 гг., интерпретация коэффициентов эластичности и выработка рекомендаций для участников внешнеторговых операций

Заключение

Список использованных источников (не менее 20)

Приложения (таблицы исходных данных, результаты регрессионного анализа, графики остатков, результаты прогноза)

Предмет исследования (для работы) методы множественной регрессии для прогнозирования цен на карбамид и их применимость в планировании внешнеэкономической деятельности на долгосрочный горизонт.

задачи (для ограничения нашего исследования, потом можно будет подкорректировать, если что)

1. Изучить теоретические основы ценообразования на карбамид, систематизировать факторы влияния, провести обзор и обосновать выбор методов множественной регрессии для долгосрочного прогнозирования цен на сырьевые товары в контексте внешнеэкономической деятельности.

2. Сформировать эмпирическую базу помесячных данных за 2015–2025 гг., построить и верифицировать множественную регрессионную модель, выполнить прогноз цен на карбамид на 2026–2030 гг. и разработать практические рекомендации для участников внешнеторговых операций.