Xreferat.com » Рефераты по экономико-математическому моделированию » Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Министерство образования и науки Украины

ДонГТУ


Кафедра экономической кибернетики


Контрольная работа

по предмету «Эконометрия»

Вариант № 1


Выполнил:

Ст.гр. МВД-05-1

Бурмистрова А,

Проверила:

Якимова Л.П.


Алчевск 2008

Условие задачи


По статистическим данным для 9 предприятий общественного питания за год построить линейную двухфакторную модель, которая характеризует зависимость между уровнем рентабельности (%), относительным уровнем затрат оборота (%) и трудоемкостью предприятий. Прогнозные значения факторов выбрать самостоятельно. Сделать экономический анализ характеристик взаимосвязи.


Исходные данные

№ п/п Рентабельность Затраты оборота Трудоемкость
1 2,48 16,8 117,7
2 2,62 16,9 97,5
3 2,88 16,1 113,7
4 2,68 15 122,3
5 2,52 18 102
6 2,74 17,2 106,7
7 2,56 17,1 108,5
8 2,68 16,4 114,3
9 2,55 16,7 94,3

Построение и анализ классической многофакторной линейной эконометрической модели


1. Спецификация модели


1.1 Идентификация переменных


Многофакторная линейная эконометрическая модель устанавливает линейную зависимость между одним показателем и несколькими факторами.

Y – рентабельность – результирующий показатель;

Х1 – затраты оборота – показатель-фактор;

Х2 – трудоемкость – показатель-фактор.


Таблица 1 – Исходные данные и элементарные превращения этих данных для оценки модели.

№ п/п Y X1 X2 Y*X1 Y*X2 X1*X2 Y*Y X1*X1 X2*X2
1 2,48 16,8 117,7 41,664 291,896 1977,4 6,1504 282,24 13853,29
2 2,62 16,9 97,5 44,278 255,45 1647,8 6,8644 285,61 9506,25
3 2,88 16,1 113,7 46,368 327,456 1830,6 8,2944 259,21 12927,69
4 2,68 15 122,3 40,2 327,764 1834,5 7,1824 225 14957,29
5 2,52 18 102 45,36 257,04 1836 6,3504 324 10404
6 2,74 17,2 106,7 47,128 292,358 1835,2 7,5076 295,84 11384,89
7 2,56 17,1 108,5 43,776 277,76 1855,4 6,5536 292,41 11772,25
8 2,68 16,4 114,3 43,952 306,324 1874,5 7,1824 268,96 13064,49
9 2,55 16,7 94,3 42,585 240,465 1574,8 6,5025 278,89 8892,49
23,71 150,2 977 395,311 2576,513 16266 62,5881 2512,16 106762,64
Средн. 2,63444 16,6889 108,555556 43,92344 286,27922 1807,3 6,9542333 279,129 11862,516

1.2 Оценка тесноты связи между показателем Y и факторами Х1 и Х2, а также межу факторами. (Диаграмма рассеяния).


Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Связь тесная обратная.


Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Связь обратная.


Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Связь тесная прямая.


Прозноз
1)Отношение Х1 и У
r=-0,5

2)Отношение Х1 и Х2
r=-0,4

3)Отношение У и Х2
r=0,5


1.2.1 Парные коэффициенты корреляции, корреляционная матрица

Для оценки тесноты связи между показателем Y и факторами Х1 и Х2, а также между факторами вычисляем парные коэффициенты корреляции, а потом составляем корреляционную матрицу, учитывая ее особенности:

- корреляционная матрица является симметричной;

- на главной диагонали размещены единицы.

Парные коэффициенты корреляции вычисляем по формулам:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Экономический анализ характеристик взаимосвязи - среднее квадратическое отклонение показателя Y;

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - среднее квадратическое отклонение фактора X1;

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - среднее квадратическое отклонение фактора X2;

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - дисперсия показателя Y;

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - дисперсия показателя X1;

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - дисперсия показателя X2;

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - коэффициент ковариации признаков Y и Х1;

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - коэффициент ковариации признаков Y и Х2;

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - коэффициент ковариации признаков X1 и Х2;


Таблица 2 – Расчет парных коэффициентов корреляции

По формуле

Мастер

функций


Дисперсия У Ср. кв. отклон У Дисперсия У Ср. кв. отклон У
0,013935802 0,11805 0,013935802 0,11805
Дисперсия Х1 Ср. кв. отклон Х1 Дисперсия Х1 Ср. кв. отклон Х1
0,609876543 0,780945928 0,609876543 0,780945928
Дисперсия Х2 Ср. кв. отклон Х2 Дисперсия Х2 Ср. кв. отклон Х2
78,20691358 8,843467283 78,20691358 8,843467283
Ковариация УХ1
Ковариация УХ1
-0,042506173
-0,042506173
Ковариация УХ2
Ковариация УХ2
0,295641975
0,295641975
Ковариация Х1Х2
Ковариация Х1Х2
-4,327160494
-4,327160494

Коэффициэнты парной корреляции

rух1 -0,461068071
rух1 -0,461068
rух2 0,283189751
rух2 0,28319
rух1х2 -0,626555382
rух1х2 -0,626555

Корреляционная матрица

1 -0,46107 0,28319
-0,46107 1 -0,62656
0,28319 -0,62656 1

1.2.2 Коэффициенты частичной корреляции

В многомерной модели коэффициенты парной корреляции измеряют нечистую связь между факторами и показателем. Поэтому при построении двухфакторной модели целесообразно оценить связь между показателем и одним фактором при условии, что влияние другого фактора не считается. Для измерения такой чистой связи вычисляют коэффициенты частичной корреляции.

Формула частичного коэффициента корреляции между признаками Хi и XjЭкономический анализ характеристик взаимосвязиимеет вид:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


где Экономический анализ характеристик взаимосвязи - алгебраические дополнения соответствующих элементов корреляционной матрицы.

Во время построения двухфакторной модели коэффициенты частичной корреляции рассчитываются по формулам:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Для проверки полученных коэффициентов рассчитаем их матричным методом по формуле:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


где Экономический анализ характеристик взаимосвязи - элементы матрицы Экономический анализ характеристик взаимосвязи обратной корреляционной матрицы R.

Таблица 3 – Расчеты коэффициентов частичной корреляции

По определению Матричный метод
ryx1(x2) -0,3794576
-0,379460035
ryx2(x1) -0,0082345
-0,010381071
rx1x2(y) -0,7171655
-0,734325768

Корреляционная матрица, R

Матрица, обратная корреляционной, C

y x1 x2




y 1 -0,46107 0,28319
1,27007 0,5930539 0,01191404
x1 -0,46107 1 -0,62656
0,59305 1,9232255 1,0370692
x2 0,28319 -0,62656 1
0,01191 1,0370692 1,64641214

Значения коэффициентов, полученные двумя методами, совпали.


1.2.3 Выводы о том, являются ли факторы ведущими и возможной мультиколлинеарности

С помощью полученных корреляционной матрицы и коэффициентов частичной корреляции можно сделать выводы о значимости факторов и проверить факторы на мультиколлинеарность - линейную зависимость или сильную корреляцию.

1)Поскольку коэффициент парной корреляции между затратами оборота и рентабельностью rух1=-0,46107 и соответствующий коэффициент частичной корреляции ryx1(х2)=-0,37946,это значит, что затраты оборота имеют обратное не значительное влияние на рентабельность.

2)Поскольку коэффициент парной корреляции между трудоемкостью и рентабельностью rух2=0,28319,а соответствующий коэффициент частичной корреляции rух2(х1)=-0,00823, то это свидетельствует о том, что трудоемкость не существенно влияет на рентабельность.

3)Поскольку коэффициент парной корреляции между существует средняя близкая к сильной обратная корреляционная зависимость, чистая связь между показателями отъемлемая факторами rх1х2=-0,62656,то это свидетельствует, что между факторами rх1х2(у)=-0,5828 также обратная средняя.


1.3 Общий вид линейной двухфакторной модели и её оценка в матричной форме


В общем виде многофакторная линейная эконометрическая модель записывается так:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


В матричной форме модель и ее оценка будут записаны в виде:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи и Экономический анализ характеристик взаимосвязи,Экономический анализ характеристик взаимосвязиЭкономический анализ характеристик взаимосвязи


где У - вектор столбец наблюдаемых значений показателя;

У- вектор столбец оцененных значений фактора;

Х - матрица наблюдаемых значения факторов;

А - вектор столбец невидимых параметров;

А - вектор столбец оценок параметров модели;

е - вектор столбец остатков (отклонений).



2,48

1,0 16,8 117,7



2,62

1,0 16,9 97,5



2,88

1,0 16,1 113,7



2,68

1,0 15,0 122,3


Y= 2,52
X= 1,0 18,0 102,0



2,74

1,0 17,2 106,7



2,56

1,0 17,1 108,5



2,68

1,0 16,4 114,3



2,55

1,0 16,7 94,3























1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0
Xtrans= 16,8 16,9 16,1 15,0 18,0 17,2 17,1 16,4 16,7

117,7 97,5 113,7 122,3 102,0 106,7 108,5 114,3 94,3

2. Оценка параметров модели 1МНК в матричной форме


Предположим, что все предпосылки классической регрессионной модели выполняются и осуществим оценку параметров модели по формуле:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Алгоритм вычисления параметров модели

Вычисляем матрицу моментов Xt*X, но сначала найдем транспонированную матрицу Хt.


1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0
16,8 16,9 16,1 15,0 18,0 17,2 17,1 16,4 16,7
117,7 97,5 113,7 122,3 102,0 106,7 108,5 114,3 94,3

Xt*X

9 150,2 977
150,2 2512,16 16266,1
977 16266,1 106763

Вычисляем матрицу ошибок Экономический анализ характеристик взаимосвязи


171,3396 -6,807 -0,53086
-6,80699 0,29993 0,0166
-0,53086 0,0166 0,00234

3. Находим матрицу-произведение Xt*Y


23,71
395,311
2576,513

4. Вычисляем вектор оценок параметров модели как произведение матрицы Экономический анализ характеристик взаимосвязина матрицу Xt*Y


По формуле

Регрессия коэффициенты
3,826004 а0 У- пересечение 3,826

-0,07058 а1 Х1
-0,07058

-0,00013 а2 Х2
-0,00013


Таким образом, оценка эконометрической модели имеет вид


y=3,826004-0,07058x1-0,00013x2


3. Коэффициенты множественной детерминации и корреляции для оцененной модели


3.1 Расчет коэффициентов множественной детерминации и корреляции


Для оценки степени соответствия полученной модели наблюдаемым данным, то есть предварительной оценки адекватности модели, вычисляем коэффициенты множественной детерминации и множественной корреляции.

Коэффициент множественной корреляции является степень соответствия оцененной модели фактическим данным и рассчитывается как коэффициент корреляции между y и Экономический анализ характеристик взаимосвязи.

Квадрат коэффициента множественной корреляции называется коэффициентом множественной детерминации. Коэффициент множественной детерминации характеризует часть дисперсии показателя у, что объясняется регрессией, т.е. вариацией факторов, которые входят в модель:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Коэффициент множественной корреляции удобно рассчитывать как корень из коэффициента множественной детерминации, т.е.


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Алгоритм вычисления коэффициентов множественной детерминации и корреляции:

1. Скопируем с итогового листа инструмента анализа Регрессия – Регрессия значения столбцов Предсказанное У и Остатки в таблицу 4.

2. Вычислим среднее значение у расчетного

3. В третий столбец введем формулу общих отклонений у-уср. и просчитаем ее для всех наблюдений.

4. Вычислим суммы квадратов общих отклонений и отклонений, которые не объясняются регрессией (остатков).

5. Вычислим коэффициент множественной детерминации Экономический анализ характеристик взаимосвязи.

6. Рассчитаем коэффициент множественной корреляции R .

7. Для проверки полученных коэффициентов скопируем с итогового листа Регрессия значения ячеек R-квадрат и Множественный R . Значения совпали.


Таблица 4 – Расчет коэффициентов Экономический анализ характеристик взаимосвязии Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Факт. Предсказанное Y Остатки Y-Y



2,48 2,625457299 -0,1455 -0,1544



2,62 2,620926931 -0,0009 -0,0144



2,88 2,675366933 0,20463 0,24556 По формуле
Регрессия

2,68 2,751933387 -0,0719 0,04556
R-квадрат

2,52 2,54272099 -0,0227 -0,1144 0,2126
0,212637

2,74 2,598600237 0,1414 0,10556
Коеф. мн. корреляций

2,56 2,605433397 -0,0454 -0,0744 0,4611
0,461126

2,68 2,654116545 0,02588 0,04556



2,55 2,635444281 -0,0854 -0,0844


СРЗНАЧ 2,6344 2,634444444




СУММКВ

0,09875 0,12542



3.2 Разложение коэффициента множественной детерминации на коэффициенты отдельной детерминации


Для определения доли влияния каждого фактора на показатель используют коэффициенты отдельной детерминации.

Коэффициентом отдельной детерминации Экономический анализ характеристик взаимосвязи для фактора Экономический анализ характеристик взаимосвязи называется произведение коэффициента корреляции Экономический анализ характеристик взаимосвязи между фактором Экономический анализ характеристик взаимосвязи и показателем У на стандартизованный параметр регрессии Экономический анализ характеристик взаимосвязи:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи,


Сумма коэффициентов отдельной детерминации равняется коэффициенту множественной детерминации:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Во время анализа двухфакторной модели коэффициенты отдельной детерминации рассчитываются по формулам:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Теперь рассчитаем коэффициенты отдельной детерминации по этим формулам. Полученное значение Экономический анализ характеристик взаимосвязи совпало с тем, которое рассчитали ранее.


Таблица 5 – Расчет коэффициентов отдельной детерминации


d12 0,2153
d22 -0,003
R2 0,2126

3.3 Предварительные выводы об адекватности модели


С помощью полученных коэффициентов множественной детерминации, корреляции и отдельной детерминации можно сделать предварительные выводы об адекватности модели.

1)Поскольку коэффициент множественной детерминации R =0,2126,то это свидетельствует про то, что вариация общих затрат на предприятиях на 21,26% определяется вариацией затрат оборота и трудоемкостью и на 78,74% вариацией показателей, которые не учитываются в модели.

2)Поскольку коэффициенты отдельной детерминации d1=0,2153, определяется вариацией затрат оборота.,027,то это свидетельствует о том, что вариация общих затрат на предприятиях на 21,53% определяется вариацией затрат3)Коэффициент множественной корреляции R =0,2126 характеризует слабую связь между общими затратами и факторами, которые их обуславливают. оборота.


4. Оценка дисперсионно-ковариационной матрицы оценок параметров модели


4.1 Оценка дисперсии отклонений

Вычислим оценку дисперсии отклонений по формуле Экономический анализ характеристик взаимосвязи,

где Экономический анализ характеристик взаимосвязиЭкономический анализ характеристик взаимосвязи - сумма квадратов отклонений;

n – количество наблюдений;

m – количество факторов модели.

Полученное значение проверим копированием с итогового листа Регрессии значение ячейки Остаток с таблицы дисперсийного анализа. Значения совпали.


Таблица 6 – Оценка дисперсии остатков

По формуле
Регрессия


MS
0,0160563 Остаток 0,0164588

4.2 Расчет дисперсии и ковариации оценок параметров модели


Для получения оценок ковариаций и дисперсий оценок параметров модели необходимо сложить ковариационную матрицу по формуле:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Таблица 7 – Оценка ковариационной матрицы оценок параметров модели



171,339642 -6,806989292 -0,5309
2,82 -0,1120349 -0,00874
0,0164588 -6,80698929 0,29993041 0,0166
-0,112 0,0049365 0,000273

-0,53085669 0,016595042 0,00234
-0,009 0,0002731 3,85E-05

Мы получили дисперсии оценок параметров модели, которые расположены по главной диагонали:


σ = 2,82 σ = 0,0049365 σ = 3,85E-05

4.3 Вычисление стандартных ошибок параметров и выводы о смещенности оценок параметров модели


Стандартные ошибки параметров модели рассчитаем по формуле Экономический анализ характеристик взаимосвязи, Экономический анализ характеристик взаимосвязи, Экономический анализ характеристик взаимосвязи. Для получения стандартной ошибки оценки параметров а0 введем формулу возведения в степень 0,5. И аналогично получим стандартные ошибки оценок параметров а1 и а2. Для проверки полученных ошибок скопируем с итогового листа Регрессия значения ячеек столбца Стандартная ошибка. Значения совпали.

Сравним каждую стандартную ошибку с соответствующим значением оценки параметра с помощью формулы:

Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Таблица 8 – Расчет стандартных ошибок оценок параметров модели. Выводы о смещении оценок параметров модели


Регрессия


По формуле Стандартная ошибка Выводы о смещённости оценок параметров модели

1,67929891 1,67929891 38,967585 Оценка смещена
0,070260191 0,070260191 -132,1707 Оценка не смещена
0,006204513 0,006204513 425,3525 Оценка смещена

5. Проверка гипотез о статистической значимости оценок параметров модели на основе F- и t-критериев


5.1 Проверка адекватности модели по критерию Фишера


Проверку адекватности модели по критерию Фишера проведем по представленному алгоритму.

Шаг 1. Формулирование нулевой и альтернативной гипотез.

Экономический анализ характеристик взаимосвязи, т.е. не один фактор модели не влияет на показатель.

Экономический анализ характеристик взаимосвязи Хотя бы одно значение Экономический анализ характеристик взаимосвязи отменно от нуля, т.е. Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Шаг 2. Выбор соответствующего уровня значимости.

Уровнем значимости Экономический анализ характеристик взаимосвязи называется вероятность сделать ошибку 1-го рода, т.е. отвергнуть правильную гипотезу. Величина Экономический анализ характеристик взаимосвязи называется уровнем доверия или доверительной вероятностью.

Выбираем уровень значимости Экономический анализ характеристик взаимосвязи , т.е. доверительная вероятность – Р=0,95

Шаг 3. Вычисление расчетного значения F-критерия.

Расчетное значение F-критерия определяется по формуле:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Для проверки полученного значения скопируем с итогового листа Регрессия расчетное значение F-критерия. Значения совпали Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Шаг 4. Определение по статистическим таблицам F-распределения Фишера критического значения F-критерия.

Критическое значение F-критерия находим по статистическим таблицам F-распределения Фишера по соответствующим данным:

доверительной вероятности Р=0,95 ;

степеней свободы Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Определяем табличное значение критерия Экономический анализ характеристик взаимосвязи=5,14

Шаг 5. Сравнение рассчетного значения F-критерия с критическим и интерпритация результатов.

Вывод о принятии нулевой гипотезы, т.е. об адекватности модели делаем с помощью встроенной логической функции ЕСЛИ.

Поскольку Экономический анализ характеристик взаимосвязи ,то отвергаем нулевую гипотезу про незначимость факторов с риском ошибиться не больше чем на 5% случаев, т.е. с надежностью Р=0,95 можно считать, что принятая модель адекватна статистическим данным и на основе этой модели можно осуществлять экономический анализ и прогнозирование.


5.2 Проверка значимости оценок параметров модели по критерию Стьюдента


Проверку гипотезы о значении каждого параметра модели проведем в соответствии с представленным алгоритмом.

Шаг 1. Формулирование нулевой и альтернативной гипотез.

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - оценка j-го параметра является статистически незначимой, т.е. j-й фактор никак не влияет на показатель у;Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Экономический анализ характеристик взаимосвязи - оценка j-го параметра является статистически значимой, т.е. j-й фактор влияет на показатель у.

Шаг 2. Выбор соответствующего уровня значимости.

Выбираем уровень значимости Экономический анализ характеристик взаимосвязи , т.е. доверительная вероятность – Р=0,95.

Шаг 3. Вычисление расчетного значения t-критерия.

Расчетное значение t-критерия определяется по формуле:

Экономический анализ характеристик взаимосвязи


Во время анализа двухфакторной модели расчетные значения t-критерия определяются по формулам:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи=-3,2333 Экономический анализ характеристик взаимосвязи=3,4264 Экономический анализ характеристик взаимосвязи=4,9937


Для проверки полученного значения t-критерия скопируем с итогового листа Регрессия значения ячеек столбца t-статистика. Значения совпали.

Шаг 4. Определение по статистическим таблицам t-распределения Стьюдента критического значения t-критерия.

Критическое значение t-критерия находим по статистическим таблицам t-распределения Стьюдента по соответствующим данным:

доверительной вероятности Р=0,95 ;

степеней свободы Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Определяем табличное значение критерия Экономический анализ характеристик взаимосвязи=2,45

Шаг 5. Сравнение рассчетного значения t-критерия с критическим и интерпритация результатов.

Выводы о принятии нулевой гипотезы, т.е. о значимости оценок параметров Экономический анализ характеристик взаимосвязи, Экономический анализ характеристик взаимосвязи и Экономический анализ характеристик взаимосвязи делаем с помощью встроенной логической функции ЕСЛИ. С надежностью Р=0,95 можно считать, что

- оценки 1-го и 2-го параметров модели значимые, т.е. оба фактора существенно влияют на показатель;

- оценка 0-го параметра модели не является статистически значимой.


Таблица 9 – Проверка гипотез о статистической значимости оценок параметров модели на основе F- и t- критериев


F-критерий Фишера

По формуле Регресия
Р=0.95

F
2,45
0,810187427 0,810187
Модель не адекватна





t-критерий Стьюдента

По формуле Регресия
Р=0.95

t-статистика
5,14
2,278334309 2,278334 а0 Параметр не значимый
-1,00461334 -1,00461 а1 Параметр не значимый
-0,02017108 -0,02017 а2 Параметр не значимый

6. Построение интервалов доверия для параметров модели


Интервалом доверия называется интервал, который содержит неизвестный параметр с заданным уровнем доверия.

Интервалы доверия для параметров находим аналогично процедуре тестирования нулевой гипотезы по t-критерию Стьюдента:

- выбираем уровнем значимости Экономический анализ характеристик взаимосвязи=0,05 и соответственно уровень доверия будет составлять - Р=0,95;

- для каждого параметра вычисляем нижнюю и верхнюю границы интервала доверия по формуле, при этом делаем абсолютную ссылку на табличное значение t-критерия Экономический анализ характеристик взаимосвязи:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи


где Экономический анализ характеристик взаимосвязи- стандартная ошибка параметров модели Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Для проверки полученных значений границ скопируем с итогового листа Регрессия значения ячеек столбцов Нижнее 95% и Верхнее 95%. Значения совпали.


Таблица 10 – Доверительные интервалы для оценок параметров

По формуле
Регресия




Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95% Верхние 95%
-0,283092 7,9351007 -0,28309207 7,935100718
-0,242504 0,1013362 -0,24250482 0,101336169
-0,015307 0,0150567 -0,01530705 0,015056745

Исходя из этого, 95% интервалы доверия для параметров модели имеют вид:

-0,283092≤а0≤7,9351007

-0,242504≤а1≤0,1013362

-0,015307≤а2≤0,0150567


7. Расчет прогнозного значения рентабельности на основании оцененной модели


Так как оцененная модель является адекватной статистическим данным, то на основании этой модели можно осуществлять прогнозирование рентабельности для одного из предприятий объединения, деятельность которого исследовалась.


7.1 Точечный прогноз рентабельности


Сделаем точечный прогноз рентабельности для одного из предприятий при условии того, что затраты оборота составят 7 г.о. и трудоемкость – 50 г.о., т.е. Экономический анализ характеристик взаимосвязи, по формуле:


Экономический анализ характеристик взаимосвязи



Хр1 Хр2

1 16 100 3,826004322



-0,070584325 Ур=2,684139944



-0,000125152

Т.е. Ур=3,826-0,07*160,000125*100=2,684


7.2 Доверительный интервал для прогноза математического ожидания рентабельности


Рассчитаем значения верхней и нижней границ прогнозного интервала, используя табл. значения критерия Стьюдента 2,45, по формуле:

Экономический анализ характеристик взаимосвязи

Если Вам нужна помощь с академической работой (курсовая, контрольная, диплом, реферат и т.д.), обратитесь к нашим специалистам. Более 90000 специалистов готовы Вам помочь.
Бесплатные корректировки и доработки. Бесплатная оценка стоимости работы.
Подробнее

Поможем написать работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Похожие рефераты: