Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Решение. Исходные данные по избирательных округам представлены в таблице 9




Решение

Исходные данные по избирательных округам представлены в таблице 9.

Таблица 9 - Данные по избирательным округам для одной партии

№ избирательного округа Х1 - % женщин, % Х2- средний возраст населения округа, годы Х3 – процент верующих,% Х4- процент с высш. обр.среди экономич актив насел. Х5 – привлекательность программ конкурирующих партий, % Х6 – привлекательность кандидатов конкурирующей партии, % У - % голосов, отданных за партию
               
        27,1      
        27,5      
        27,6      
        27,      
        7,7      
        27,8      
        27,7      
        27,6      
        27,5      
        27,4      
        27,3      
        27,2      

 

С помощью функции Ехсе1 «Линейн» определим характеристики двухфакторной модели, представленной на рис. 1.9.

 

0,286501 -0,14286 -0,12918 0,509393 0,618592 0,423569 -39,3893
0,273191 0,234186 0,090218 0,184457 1,013386 0,259654 17,10864
0,875413 1,443203 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
7,026537   #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
87,81068 12,49701 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д

Рис. 1.9 - Результаты расчетов с помощью функции Линейн

Используя расчеты с помощью функции Линейн можно записать линейную модель следующего вида:

У = -39,3+0,42*Х1+ 0,61*Х2+0,50*Х3-0,12*Х4-0,14*Х5+0,28*Х6

Приводим характеристики модели:

ошибка модели Е= 1,44

коэффициент детерминации R2 = 0,87

критерий Фишера F= 7,02

табличное значение критерия Фишера

F(альфа=0,05, m1=k-1=7-1=6; m2=n-k=13-7=6) =4,28

Так как F= 7,02> F(альфа=0,05, m1=k-1=7-1=6; m2=n-k=13-7=6) =4,28, то модель является достоверной с вероятностью 0,95.

 

Задача 1.8

Как вероятность того, что семья купит в следующем квартале товары длительного пользования (видеомагнитофон, автомобиль и пр.), функционально зависит от таких основных факторов, как величина бюджета семьи, доход на одного человека, срок использования, имеющегося в семье аналогичных товаров длительного пользования, уровень образования, вероисповедания, общая коньюктура рынка?

Решение задачи аналогично решению задачи 1.3, однако трудности возникнут при сборе данных. Очевидно, необходимо воспользоваться данными бюджетных исследований семей, которые проводит Федеральная служба государственной статистики.

Официальный сайт» Федеральная служба государственной статистики» находится по адресу: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/

 

Исходные данные по избирательных округам представлены в таблице 1.9

Таблица 1.9 - Данные по избирательным округам для одной партии

№ семьи Х1 – бюджет семьи в год, тыс. руб. Х2- доход на 1 члена сеьм, тыс. руб. Х3 – срок исполльзования автомобиля, годы Х4- уровень образования главы семейства: 1- высшее,2- среднее Х5 – вероисповедание: 1- верующий, 2- не верующий Х6 – коньюктура рынка: 1 – благоприятная, 2- средняя, 3 – не благоприятная У – вероятность покупки автомобиля
              0,2
              0,5
              0,8
              0,5
              0,2
              0,4
              0,3
              0,2
              0,6
              0,7
              0,8
              0,6
              0,7

С помощью функции Ехсе1 «Линейн» определим характеристики двухфакторной модели, представленной на рис. 1.10.

 

-0,09741 -0,07706 -0,1011 0,010817 -0,00396 0,004264 -1,31843
0,057313 0,081799 0,176791 0,011948 0,002327 0,001768 0,682899
0,800431 0,141269 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
4,010793   #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
0,480258 0,119742 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д

Рис.1.10 - Результаты расчетов с помощью функции Линейн

Используя расчеты с помощью функции Линейн можно записать линейную модель следующего вида:

У = -1,31+0,004*Х1-0,003*Х2+0,01*Х3-0,101*Х4-0,077*Х5-0,097*Х6

Приводим характеристики модели:

ошибка модели Е= 0,14

коэффициент детерминации R2 = 0,80

критерий Фишера F= 4,02

табличное значение критерия Фишера

F(альфа=0,05, m1=k-1=7-1=6; m2=n-k=13-7=6) =4,28

Так как F= 4,02< F(альфа=0,05, m1=k-1=7-1=6; m2=n-k=13-7=6) =4,28, то модель является недостоверной, очевидно в следствии сильной мультиколлинарности факторов.

С помощью программы Ехсе1: анализ данных, корреляция получим матрицу коэффициентов корреляции (см. рис. 1.11).

 

  Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 У
Х1              
Х2 0,954612            
Х3 -0,13751 -0,17958          
Х4 0,4494 0,435853 -0,81194        
Х5 0,03546 -0,00458 0,05401 0,071429      
Х6 0,314548 0,349602 -0,38172 0,460283 -0,11878    
У 0,307809 0,167732 0,624552 -0,43095 -0,07182 -0,4479  

Рис. 1.11 - Матрица коэффициентов корреляции

Анализ рис. 1.11 показывает, сильно связаны между собой следующие факторы: Х1 и Х2, Х3 и Х4. У сильно связан с фактором Х3. Поэтому, вероятность покупки автомобиля в основном зависит от времени эксплуатации автомобиля.

С помощью функции Ехсе1 «Линейн» определим характеристики однофакторной модели, представленной на рис. 1.12.

0,020351 0,324666
0,007673 0,083242
0,390065 0,182398
7,034705  
0,234039 0,365961

Рис. 1.12 - Результаты расчетов с помощью функции Линейн

Используя расчеты с помощью функции Линейн можно записать линейную модель следующего вида:

У = 0,32 + 0,0203*Х3

Используя характеристики модели:

ошибка модели Е= 0,18

коэффициент детерминации R^2 = 0,39

критерий Фишера F= 7,03

табличное значение критерия Фишера

F(альфа=0,05, m1=k-1=2-1=1; m2=n-k=13-2=11) =4,84

Так как F= 7,03> F(альфа=0,05, m1=k-1=2-1=1; m2=n-k=13-2=11) =4,84, то модель является достоверной c вероятностью 0,95.

Можно утверждать, что модель является достоверной и влияние Х3 на У статистически доказанной, что согласуется с предварительным анализом.

При этом, если срок использования автомашины составляет 10 лет, то верояность покупки автомашины составит

У = 0,32 + 0,0203*Х3 = 0,32+0,02*10= 0,32+0,2 = 0,52

Задача решена.

 

Задача 1.9

Необходимо выяснить структуру цен квартир в Москве в текущем году и произвести их прогноз на следующий год.

Пояснение. Дом или квартира могут иметь следующие характеристики, которые влияют на их цену: число и площадь комнат, расстояние от центра города, качество окружающей среды (загрязнение воздуха, воды, шум), красивый вид из окна, близость к: парку, реке или метро и др.

Решение задачи дано в статье: Цены квартир в Москве. Я. Р. Магнус, A.A. Пересецкий, "Прикладная эконометрика" №1, 2010 (PDF, 637 Кб)

http://www.marketds.ru/download/flats-mp2R.pdf

Фрагмент статьи представлен на рис. 1.8.

Рис. 1.13 - Фрагмент статьи Цены квартир в Москве

Задача 1.10

Имеется словесно-описательная модель зависимости спроса от нескольких факторов.

Спрос - это отношение между ценой товара и его количеством, которое покупатели хотят и в состоянии приобрести. Закон спроса - чем ниже цена товара, тем большее его количество покупатели хотят и в состоянии приобрести.[1]

Факторы спроса и предложения

1) Изменение объема спроса (предложения)

2) Изменение функции спроса (предложения)

Определенны следующие факторы, влияющие на приобретение товаров:

1. Располагаемый доход

2. Цены товаров, которые обслуживают сходную потребность так называемых товарозаменителей.

3. Цены товаров, увеличивающих удовлетворение или выгоду от потребления данного товара.

4. Условие ожидания изменения цен в будущем

5. Численность населения

6. Вкусы и предпочтения потребителей

Согласуется с предпосылкой о поведении индивидуума, что означает, что потребители стремятся максимизировать чистый доход или выигрыш от потребления товаров. Зависимость спроса от его факторов называется функцией спроса.

Неценовые факторы, влияющие на изменение спроса:

1. Изменение в полезности вещи

2. Изменение доходов (больше купить за такую же цену)

3. Изменение цены на товарозаменители (при снижении цен спрос переключается)

Эффект дохода - показывает, как изменяется реальный доход потребителя при изменении цен, данный доход показывает за счет какого понижения цены на товар человек стал богаче.

Эффект замещения - демонстрирует взаимосвязь между относительными ценами товаров и зависимостью спроса потребителей.

Взаимодействие эффекта дохода с эффектом замещения возникает в ситуации с нормальными товарами, те товарами, спрос на которые увеличивается при увеличении доходов потребителя. Эффект дохода и эффект замещения действуют в противоположных направлениях, с одной стороны изменение цен на низкокачественные товары будет вести к увеличению спроса на них (эффект замещения), с другой стороны из-за эффекта дохода потребитель станет богаче, а богатый человек не будет приобретать товары низкого качества. Если они занимают незначительное место в общем объеме потребительского дохода, то эффект замещения больше эффекта дохода и потребитель покупает большее количество товаров низкого качества.

Но в экономической теории может возникнуть ситуация, когда понижение цены на товар приводит к понижению спроса на него и наоборот. Такой эффект называется эффектом Гиффена.

"Парадокс Гиффена" заключается в том, что с ростом цены на какой либо товар первой необходимости, лица с низким уровнем доходов увеличивают его закупки, отказываясь от других видов потребления и сводя свое потребление в основном к потреблению данного товара.

"Эффект Веблена" предполагает понижение спроса на престижные товары в силу падения цен на них. В нормальных условиях существует зависимость между ценой и величиной спроса, которая приводит к отрицательному наклону кривой спроса.

Предложение - это количество товара, которое продавцы готовы предложить на рынке по каждой возможной цене в единицу времени.

Объем предложения - это максимальное количество товара, которое продавцы готовы предложить на рынке в единицу времени, при определенных условиях.

1. Котлер Ф. Основы маркетинга. Пер. с англ. – М.: Прогресс, 2002.

2. http://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=44961

Данная задача является слабо формализованной, повышенной сложности, предназначенная для самостоятельно решения.

Необходимо сформулировать гипотезу и проверить ее на фактических или условных данных.

Задача 1.11

Имеются следующие данные по Московской области

РОЗНИЧНАЯ ТОРГОВЛЯ

Оборот розничной торговли в январе-сентябре 2010 года составил 731,9 миллиарда рублей, что на 6,3 процента больше, чем за соответствующий период 2009 года. Оборот розничной торговли на душу населения в сентябре составил 12469 рублей см. таблица 1.10..

Таблица 1.10 - Динамика оборота розничной торговли

  Миллионов рублей В % к:
соответствующему периоду предыдущего года предыдущему месяцу
2009 год
Январь 74382,4 113,2 82,5
Февраль 66492,9 99,9 88,4
Март 69945,3 88,4 103,5
Январь-март 210820,6 99,7 х
Апрель 68318,2 85,5 96,8
Май 72667,8 89,9 105,5
Июнь 76138,7 93,6 103,6
Январь-июнь 427945,3 94,3 х
Июль 76348,1 90,4 99,3
Август 75739,4 87,7 99,1
Сентябрь 75371,4 92,2 99,7
Январь-сентябрь 655404,2 92,8 х
Октябрь 77691,2 91,5 103,3
Ноябрь 74435,4 87,7 95,2
Декабрь 86337,4 89,6 115,6
Январь-декабрь 893868,2 92,0 х
2010 год
Январь 78356,0 98,1 90,2
Февраль 69612,8 97,8 88,3
Март 76997,2 104,1 109,9
Январь-март 224966,0 100,01 х
Апрель 80445,3 111,9 104,1
Май 82718,6 108,7 102,4
Июнь 84099,6 106,0 101,1
Январь-июнь 472229,5 104,4 х
Июль 88275,4 111,7 104,7
Август 87461,0 111,4 98,8
Сентябрь 83946,2 106,0 94,9
Январь-сентябрь 731912,1 106,3 х
         

В январе-сентябре 2010 года оборот розничной торговли на 91,3 процента формировался торгующими организациями и индивидуальными предпринимателями, осуществляющими деятельность в стационарной торговой сети (вне рынка); доля рынков составила 8,7 процента (в январе-сентябре 2009 года – соответственно, 90,5 и 9,5 процента).

http://msko.fsgs.ru/public/DocLib/ Доклад о социально-экономическом положении Московской области за январь-сентябрь 2010 года.htm

Необходимо определить тенденцию изменения оборота розничной торговли.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-15; Просмотров: 380; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.055 сек.