Построение множественных регрессионных моделей
Подготовка данных и построение модели. Корреляционный анализ экономических показателей. Расчёт частных и множественных коэффициентов корреляции. Построение регрессионной модели и её интерпретация. Проверка исходных данных на мультиколлинеарность.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 16.01.2016 |
| Размер файла | 635,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Проведя в данной курсовой работе анализ взаимосвязи экономических показателей и установив формы зависимости между данными переменными, можно сделать основные выводы, заключающиеся в том, что показатель Y - рентабельность имеет тесную связь с многомерным массивом факторных признаков X8 - премии и вознаграждения на одного работника, X10 - фондоотдача, X15 - оборачиваемость нормируемых оборотных средств и X16 - оборачиваемость ненормируемых оборотных средств. 75,19% доли дисперсии Y - объёма промышленной продукции, обусловлены изменениями факторных признаков. Около 74,14% вариации рентабельности объясняется вариацией премий и вознаграждений на одного работника и фондоотдачей, а 25,86% вариации вызвано воздействием неучтенных в модели и случайных факторов.
Факторные признаки сильно взаимосвязаны, за исключением оборачиваемости нормируемых оборотных средств - только 14,26% доли её дисперсии обусловлены изменениями переменных, включённых в рассматриваемую модель, а, соответственно 85,74% дисперсии обусловлены влиянием других, не включённых в корреляционную модель остаточных факторов.
Наиболее сильная связь присутствует между рентабельностью и премиями и вознаграждениями на одного работника. Однако остальные переменные, включённые в корреляционную модель, ослабляют взаимосвязь между указанными факторными признаками. Так же значимая корреляционная прямая взаимосвязь обнаружена между рентабельностью и фондоотдачей. Влияние прочих переменных немного ослабляет их значимую положительную связь. Тесная обратная связь наблюдается между рентабельностью и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств, при этом остальные переменные будут усиливать связь между данными двумя признаками. Противоположная ситуация наблюдается для обратной связи между рентабельностью и оборачиваемостью ненормируемых оборотных средств - воздействие других переменных будет усиливать их отрицательную взаимосвязь, хотя оба коэффициента корреляции являются незначимыми.
Обратная умеренная же связь существует между рентабельностью и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств, а так же между премиями и вознаграждениями на одного работника и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств и одновременно оборачиваемостью ненормируемых оборотных средств. Воздействие остальных переменных будет только усиливать эти взаимосвязи.
Умеренная прямая взаимосвязь обнаружена между фондоотдачей и оборачиваемостью ненормируемых оборотных средств. Влияние прочих переменных будет немного усиливать их положительную связь. Так же воздействие других переменных ослабляет отрицательную взаимосвязь между премиями и вознаграждениями на одного работника и фондоотдачей.
При росте премий и вознаграждений на одного работника на единицу рентабельность в среднем увеличивается на 6,46823 единиц. С вероятностью 0,95 при росте оборачиваемости ненормируемых оборотных средств на единицу увеличение рентабельности будет в пределах от 5,152 до 7,784 единиц. При росте фондоотдачи на единицу рентабельность в среднем увеличивается на 7,17009 единиц, а с вероятностью 0,95 при росте фондоотдачи на единицу увеличение рентабельности будет в пределах от 5,1008 до 9,2394 единиц.
Список литературы
1. Большаков А.А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: учебное пособие для вузов / А.А. Большаков. - М.: Горячая линия-Телеком, 2007. - 522 с.
2. Бююль А. SPSS: искусство обработки информации / А. Бююль. - СПб.: ДиаСофтЮП, 2005. - 608 с.
3. Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учебное пособие для вузов / А.О. Крыштановский. - М.: ГУ ВШЭ, 2006. - 283 с.
4. Наследов А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках / А.Д. Наследов. - СПб.: Питер, 2005. - 416 с.
5. Елисеева И.И. Общая теория статистики: учебник для вузов / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 656 с.
6. Минашкин В.Г. Статистика: учебник для вузов / В.Г. Минашкин и др.; под ред. В.Г. Минашкина. - М.: Проспект, 2006. - 272 с.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Корреляционный и регрессионный анализ экономических показателей. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Расчет и сравнение частных и парных коэффициентов корреляции. Построение регрессионной модели и её интерпретация, мультиколлинеарность.
курсовая работа [314,1 K], добавлен 21.01.2011Теоретико-методологический подход к построению множественных регрессионных моделей. Моделирование и прогнозирование основных экономических показателей при использовании панельных данных. Исследование объемов продаж пяти предприятий с течением времени.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 02.12.2013Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели неоднородных экономических процессов. Построение диаграммы рассеяния. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Определение коэффициентов детерминации и средних ошибок аппроксимации.
контрольная работа [547,6 K], добавлен 21.03.2015Анализ построенной модели на мультиколлинеарность на основе показателей, характеризующих социально-экономическое развитие городов и районов Оренбургской области. Построение линейной зависимости или корреляции между двумя и более объясняющими переменными.
лабораторная работа [99,6 K], добавлен 03.02.2015Определение парных коэффициентов корреляции и на их основе факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный показатель. Анализ множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка качества модели на основе t-статистики Стьюдента.
лабораторная работа [890,1 K], добавлен 06.12.2014Статистический и корреляционный анализ активов, пассивов, прибыли, ВВП. Выбор формы моделей, отражающих зависимости между показателями. Построение и анализ регрессионной модели на основании реальных статистических данных, построение уравнения регрессии.
курсовая работа [494,7 K], добавлен 20.11.2013Эконометрика как одна из базовых дисциплин экономического образования во всем мире. Прогноз социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы. Понятие и построение модели парной регрессии и корреляции.
контрольная работа [633,2 K], добавлен 10.12.2013Построение качественной и адекватной эконометрической модели по методу наименьших квадратов и ее анализ на наличие автокорреляции, мультиколлинеарности, гетероскедастичности с применением статистики Дарвина-Уотсона, тестов Парка и Голдфелда-Квандта.
курсовая работа [434,0 K], добавлен 04.12.2013Построение и анализ однофакторной и многофакторной эконометрической модели. Вычисление парных и частичных коэффициентов корреляции. Проверка адекватности модели по критерию Фишера. Исследование наличия мультиколлениарности по алгоритму Феррара-Глобера.
контрольная работа [172,4 K], добавлен 28.05.2010- Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных
Расчет стоимости оборудования с использованием методов корреляционного моделирования. Метод парной и множественной корреляции. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Проверка оставшихся факторных признаков на свойство мультиколлинеарности.
задача [83,2 K], добавлен 20.01.2010