Графическое представление результатов моделирования и прогнозирования. 5 страница

Требуется:

1. Провести корреляционный анализ данных с целью определения переменных, наиболее подходящих для дальнейшего регрессионного анализа;

2. Осуществить парный регрессионный анализ с каждой из выбранных переменных;

3. Сравнить качественные характеристики построенных моделей, определить вариант наиболее целесообразной регрессии; на ее основе сделать выводы экономического характера;

4. По лучшей модели оценить прогноз результативного признака с вероятностью 90 %, если прогнозное значение фактора увеличится на 30 % от своего среднего;

5. Обоснуйте целесообразность или нецелесообразность использования множественной регрессии для анализа переменной Y.

Вариант 27

В таблице (см. таблицу в варианте 26) представлены финансовые показатели деятельности предприятий отрасли «Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов» за 2009 год.

Для Вашего варианта используйте строки 2 – 41.

Требуется:

1. Методом исключения отобрать факторы, наиболее подходящие для исследования результативного признака «Прибыль (убыток) от продаж»; построить соответствующее регрессионное уравнение, выявить его недостатки, сделать выводы экономического характера;

2. Построить 90%-ные доверительные интервалы для результативного признака; определить, на каких предприятиях прибыль (убыток) занижена (завышена) по сравнению с полученными интервалами? Продемонстрируйте результаты выполнения этого пункта задания на графике.

3. Оценить степень влияния факторов на результат;

4. Построить уравнение парной регрессии с наиболее влиятельным фактором и сравнить его качественные характеристики с уравнением пункта 1).

Вариант 28

В таблице (см. таблицу в варианте 26) представлены финансовые показатели деятельности предприятий отрасли «Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов» за 2009 год.

Для Вашего варианта используйте строки 3 – 42.

Требуется:

1. Методом пошагового включения построить уравнение регрессии с наиболее подходящим набором факторов; дать экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии;

2. Какова роль факторов, неучтенных в модели, в вариации прибыли (убытка) от продаж?

3. Построить матрицу коэффициентов парной корреляции по всем имеющимся переменным, отобрать факторы для регрессионного анализа; при наличии коллинеарности факторов воспользоваться коэффициентами частной корреляции;

4. Построить уравнение регрессии с факторами, отобранными в пункте 3);

5. Сравнить модели пунктов 1) и 4); какая из моделей наиболее предпочтительна и почему?

Вариант 29

В таблице (см. таблицу в варианте 26) представлены финансовые показатели деятельности предприятий отрасли «Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов» за 2009 год.

Для Вашего варианта используйте строки 4 – 43.

Требуется:

1. Определить парные и частные коэффициенты корреляции прибыли (убытка) от продаж с каждым из факторов, прокомментировать различие парных и частных коэффициентов, выбрать факторы (фактор) наиболее подходящие для построения регрессионного уравнения,

2. Построить регрессионное уравнение с выбранными факторами (фактором), определить недостатки его качества, сделать выводы экономического характера,

3. Построить регрессионное уравнение методом пошагового отбора, сравнить его с уравнением п. 2,

4. На основе уравнения п. 3 определить с вероятностью 85 % прогнозные оценки прибыли (убытка) от продаж при увеличении значений факторов (фактора) на 20 % от их (его) среднего значения,

5. Результаты моделирования и прогнозирования представить графически.

Вариант 30

В таблице (см. таблицу в варианте 26) представлены финансовые показатели деятельности предприятий отрасли «Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов» за 2009 год.

Для Вашего варианта используйте строки 5 – 44.

Требуется:

1. По результатам корреляционного анализа имеющейся совокупности выбрать ведущий фактор, наиболее подходящий для анализа исследуемой переменной Y.

2. С выбранным фактором построить парную линейную регрессию. Пояснить экономический смысл ее параметров.

3. Рассчитать эластичность переменной Y по фактору и сделать вывод об эластичной или неэластичной зависимости.

4. Построить степенную модель парной регрессии.

5. Оценить качество построенных линейной и степенной моделей по схеме:

а) проверить ряды остатков на наличие гетероскедастичности,

б) оценить долю случайной вариации переменной Y, учтенную в модели и обусловленную случайными колебаниями включенного в нее фактора,

в) на основе средней относительной ошибки аппроксимации определить средний процент отклонений фактических значений Y от рассчитанных по модели,

г) проверить статистическую значимость уравнений регрессии (Р=95%).

Сравнить качественные характеристики моделей, сделать вывод о лучшей регрессии.

6. Методом пошагового отбора (последовательным исключением или включением факторов) обосновать целесообразность или нецелесообразность использования модели множественной регрессии для анализа поведения переменной Y в зависимости от значений факторов, представленных в таблице варианта.

Литература

1. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб.пособие – М.: Вузовский учебник, 2007, 2011.

2. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - 2-е изд.; перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005-2008

3. Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS/ под ред. Орловой И.В. М.:Вузовский учебник, 2008, 2011.

4. 2. Кремер И.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под

ред. проф. И.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2003-2008..

5. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. -3-е изд., перераб. и доп. – М.: Дело, 2008.- 400 с.

6. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. – 2–е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 344 с.

Дата добавления: 2014-11-20