Анализ деятельности предприятий одной отрасли РФ - упражнение - Эконометрика (1), Упражнения из Эконометрика. Modern Institute of Managament
wklev85
wklev8525 March 2013

Анализ деятельности предприятий одной отрасли РФ - упражнение - Эконометрика (1), Упражнения из Эконометрика. Modern Institute of Managament

PDF (700.9 KB)
19 страница
452количество посещений
Описание
Задачи, тесты и упражнения по предмету Эконометрика. Тема Анализ деятельности предприятий одной отрасли РФ. Задачи и решения. Упражнения с ответами. Лабораторная работа. Разные варианты. Часть 1.
20очки
пункты необходимо загрузить
этот документ
скачать документ
предварительный показ3 страница / 19
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
предварительный показ закончен
консультироваться и скачать документ
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
предварительный показ закончен
консультироваться и скачать документ
Анализ деятельности предприятий одной отрасли РФ - лабораторная работа - Эконометрика

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

Филиал в г.Уфа

Лабораторная работа

По дисциплине:

«Эконометрика»

Тема:

«Анализ деятельности предприятий одной отрасли РФ»

Уфа, 2008 г.

1.6 По данным, представленным в табл. 2.6 (n=25), изучается зависимость объема выпуска продукции Y (млн.руб) от следующих факторов (переменных): Х1-численность промышленно-производственного персонала, чел.; Х2-среднегодовая стоимость основных фондов,млн.руб.; Х3-износ основных фондов,% Х4-электровооруженность, кВт*ч; Х5-техническая вооруженность одного рабочего, млн.руб.; Х6-выработка товарной продукции на одного работающего, руб; Таблица 2.6

№ наблюдения

Y X1 X2 X3 X4 X5 X6

1 32900 864 16144 39,5 4,9 3,2 36354 2 203456 8212 336472 46,4 60,5 20,4 23486 3 41138 1866 39208 43,7 24,9 9,5 20866 4 57342 1147 63273 35,7 50,4 34,7 47318 5 27294 1514 31271 41,8 5,1 17,9 17230 6 94552 4970 86129 49,8 35,9 12,1 19025 7 28507 1561 48461 44,1 48,1 18,9 18262 8 97788 4197 138657 48,1 69,5 12,2 23360

9 101734 6696 127570 47,6 31,9 8,1 15223 10 175322 5237 208900 58,6 139,4 29,7 32920 11 2894 547 6922 70,4 16,9 5,3 5291 12 16649 710 8228 37,5 17,8 5,6 23125 13 19216 940 18894 62 27,6 12,3 20848 14 23684 3528 27486 34,4 13,9 3,2 6713 15 1237132 52412 1974472 35,4 37,3 19 22581 16 88569 4409 162229 40,8 55,3 19,3 20522 17 162216 6139 128731 48,1 35,1 12,4 26396 18 10201 802 6714 43,4 14,9 3,1 13064 19 3190 442 478 43,2 0,2 0,6 6847 20 55410 2797 60209 57,1 37,2 13,1 20335 21 332448 10280 540780 51,5 74,45 21,5 32339 22 97070 4560 108549 53,6 32,5 13,2 20675 23 98010 3801 169995 60,4 75,9 27,2 26756 24 1087322 46142 972349 50 27,5 10,8 23176 25 55004 2535 163695 25,5 65,5 19,9 21698

Задание:

1. Построить матрицу парных коэффициентов корреляции. Установить, какие факторы

мультиколлинеарны.

2. Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором

факторов.

3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью

критериев Фишера и Стьюдента.

4. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения),

построить модель регрессии за счет значимых факторов. Оценить качество уравнения

регрессии с помощью коэффициента детерминации.

5. Рассчитать прогнозные значения результата, если прогнозные значения факторов составляют

80% от их максимальных значений.

Решение:

1) Построим матрицу парных коэффициентов корреляции с использованием инструмента

Корреляция.

Для проведения корреляционного анализа выполним следующие действия:

1. EXCEL => команда Сервис => Анализ данных.

2. В диалоговом окне Анализ данных выберем инструмент Корреляция. Таблица 1

3. В диалоговом окне Корреляция в поле Входной интервал необходимо ввести диапазон ячеек,

содержащих исходные данные.

4. Выберем параметры вывода =>ОК. Таблица 2

Таблица 3

Таблица 3.1

Так как Rx1x2 = 0,949>0,7 , то x1 и x2 факторы коллинеарные.

Так как Rx4x5 = 0,754>0,7 , то x4 и x5 факторы коллинеарные.

2) Построим уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов.

Для проведения регрессионного анализа выполним следующие действия:

1. EXCEL => команда Сервис => Анализ данных.

2. В диалоговом окне Анализ данных выберем инструмент Регрессия

3. В диалоговом окне Регрессия в поле Входной интервал Y вводим адрес одного диапазона ячеек,

который представляет зависимую переменную. В поле Входной интервал X вводим адреса

диапазонов, которые содержат значения независимых переменных.

4. Выберем параметры вывода =>ОК.

Таблица 4

Таблица 5

Регрессионный анализ

Во втором столбце таблицы 5 содержатся коэффициенты уравнения регрессии а0, а2, а3

а4. В третьем столбце содержатся стандартные ошибки коэффициентов уравнения регрессии, а в

четвертом – t – статистика, используемая для проверки значимости коэффициентов уравнения

регрессии. Уравнение регрессии зависимости у от х можно записать в следующем виде:

y=-84588,938+21,698X1+0,065X2+797,522X3+207,071X4-690,726X5+2,178X6

3) Оценим статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента:

Табличное значение t-критерия Стьюдента находим с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР:

Расчетное значение t-критерия Стьюдента находим по формуле: )2( 1 2

2

−⋅ −

n R

R

Оценим значимость факторов с помощью Т–критерия Стьюдента, для этого, определим его

табличное значение при уровне значимости 0,05.

Df =n-k-1=25-6-1=18t-кр.таб.=2,100924 (при 0,05 и 18)

Сравним расчетные значения с табличным по модулю: если t-расч.>t -табл., то фактор считается

статистически значимым, и наоборот.

Табличное значение F-критерия Фишера находим с помощью функции FРАСПОБР:

Расчетное значение берем из дисперсионного анализа:

Так как Fрасч. > Fтабл. (940,5 > 3,03), то уравнение регрессии можно признать статистически

значимым (адекватным).

4)Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения), строим модель регрессии

за счет значимых факторов.

Для значимых факторов проводим регрессионный анализ.

Действие первое. Х5 исключаем, т.к. он не значим (-690,726<t-табл.=2,068655).

Проводим регрессионный анализ:

В диалоговом окне Регрессия в поле Входной интервал Y вводим адрес одного диапазона ячеек,

который представляет зависимую переменную. В поле Входной интервал X вводим адреса

диапазонов, которые содержат значения независимых переменных.

Сравниваем значения t-статистики с t-критерием Стьюдента (х4=0,58864<2.0859625),

Действие второе. Исключаем незначимый фактор Х4 и снова проводим регрессионный анализ:

Сравниваем значения t-статистики с t-критерием Стьюдента (2,085965), все факторы значимы.

-200000

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

0 5 10 15 20 25 30

X

Y Ряд1

Ряд2

Уравнение регрессии за счет значимых факторов будет иметь вид:

y=-88590,917+21,668X1+0,066X2+899,583X3+2,082X6

Коэффициент детерминации равен 0,99665, близок к 1 , модель можно считать качественной.

5) Рассчитаем прогнозные значения результата, если прогнозные значения факторов составляют

80% от их максимальных значений.

Находим транспонированную матрицу:

Находим (ХтХ):

Находим обратную матрицу:

Находим прогнозные значения результата, если прогнозные значения факторов составляют

80% от их максимальных значений: Хпрогн = Хmax*0.8

Yр(N+l) =y=

-88590,917+21,668*41929,6+0,066*1579578+899,583*56,32+2,082*37854,4=1053669,1

Затем используя формулу: U(1)=Setкp пр Т

пр Т ХХХХ 1)( − , находим доверительный интервал:

1. разбив формулу на несколько частей сначала найдем:

ХТпрогн*(ХтХ)-1 * Хпрогн(по 80%)

Ответ: 0,528469066

2. затем находим: пр Т

пр Т ХХХХ 1)( −

Ответ: 1,23631269

3. находим: tкp пр Т

пр Т ХХХХ 1)( −

Ответ: 2,578901882

4. Находим: Setкp пр Т

пр Т ХХХХ 1)( −

Ответ: 50660,9138

Yр(N+l) =y=

-88590,917+21,668*41929,6+0,066*1579578+899,583*56,32+2,082*37854,4=1053669,1

Доверительный интервал прогноза будет иметь следующие границы:

Верхняя граница прогноза: Yр(N+l)+ U(1)= 1053669,1+50660,9138=1104330,014

Нижняя граница прогноза: Yр(N+l) - U(1)= 1053669,1-50660,9138=1003008,186

Упреждение Прогноз Нижняя граница

Верхняя граница

1 1053669,1 1003008,186 1104330,014

комментарии (0)
не были сделаны комментарии
Напиши ваш первый комментарий
это только предварительный показ
консультироваться и скачать документ
Docsity не оптимизирован для браузера, который вы используете. Войдите с помощью Google Chrome, Firefox, Internet Explorer 9+ или Safari! Скачать Google Chrome