4. Построение уравнения регрессии.
Этап построения регрессионного уравнения состоит в идентификации (оценке) его параметров, оценке их значимости и значимости уравнения в целом.
4.1. Идентификация регрессии. Построим линейную однофакторную регрессионную модель вида Для оценки неизвестных параметров a0, a1 используется метод наименьших квадратов, заключающийся в минимизации суммы квадратов отклонений теоретических значений зависимой переменной от наблюдаемых (эмпирических).
Система нормальных уравнений для нахождения параметров a0, a1 имеет вид:
(29)
После преобразования системы получим:
(30)
(31)
Решением системы являются значения параметров: а0 = 391,08; a1 = 0,43.
Уравнение регрессии:
(32)
Коэффициент детерминации:
Таким образом, судя по регрессионному коэффициенту а1=0,43, можно утверждать, что с увеличением дохода на 1 рубль потребительские расходы увеличивается в среднем на 0,43 рублей в месяц. Коэффициент регрессии а0=391,08 учитывает влияние факторов, неучтенных в модели. В нашем случае влияние неучтенных факторов невелико.
Коэффициент детерминации показывает, что 99,4% вариации признака «потребительские расходы» обусловлено вариацией признака «доход а остальные 0,6% вариации связаны с воздействием неучтенных факторов.
4.2. Проверка значимости параметров регрессии.
Для того, чтобы оценить на сколько параметры а1, а0 отображают исследуемый процесс и не являются ли эти значения результатом случайных величин, рассчитаем средние ошибки и t-критерии Стьюдента.
(33)
(34)
По таблице критических точек распределения Стьюдента найдем tкр при уровне значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν = 3. tкр = 3,18. Так как tа0расч > tкр (8,44 >3,18), то параметр а0 считается значимым. Так как tа1расч > tкр (22,4 > 3,18), то параметр а1 считается значимым.
4.3. Проверка значимости уравнения регрессии в целом.
(35)
По таблице критических значений критерия Фишера найдем Fкр = 10,13 (при α=0,05, ν1=k=1, ν2=n-k-1=3). Так как Fрасч > Fкр (497 > 10,13), то для уровня значимости α=0,05 и числе степеней свободы ν1=1, ν2=7 построенное уравнение регрессии можно считать значимым.
5. Использование регрессионной модели для принятия управленческих решений (анализа, прогнозирования и т.д.).
Вычислим прогнозное значение потребительских расходов для величины дохода хр=10000. При уровне значимости α=0,05 точечное значение прогноза
(36)
Т.е. с доверительной вероятностью p=1-α=1-0,05=0,95 можно предполагать, что прогнозное значение потребительских расходов при величине дохода, равной 10000 рублей, составит около 4691,08 рублей.
Таким образом, в результате проведения корреляционно-регрессионного анализа показано, что между величиной дохода и величиной потребительских расходов существует тесная связь. Изучаемые признаки связаны линейной корреляционной зависимостью. Найдены параметры этой зависимости. Проведена комплексная оценка значимости, как параметров регрессионного уравнения, так и регрессии в целом. Показана адекватность построенного уравнения регрессии. Следовательно, регрессионная модель зависимости величины дохода и величины потребительских расходов может быть использована для принятия управленческих решений.
2.5. Методы выявления трендаТренд – основная тенденция развития социально – экономического явления. К методам, позволяющим выявить тренд относятся:
1. метод укрупнения интервалов;
2. метод скользящей средней;
3. метод аналитического выравнивания и некоторые другие.
Рассмотрим перечисленные выше методы. Исходные данные приведены в таблице 9.
Таблица 9
Потребительские расходы по месяцам
№п/п | Месяц | Потребительские расходы на человека в месяц, руб., |
1 | январь | 3691,88 |
2 | февраль | 3839,28 |
3 | март | 3951,58 |
4 | апрель | 4149,98 |
5 | май | 4129,08 |
6 | июнь | 3470,28 |
7 | июль | 3398,88 |
8 | август | 3949,68 |
9 | сентябрь | 5169,18 |
10 | октябрь | 5125,28 |
11 | ноябрь | 4902,28 |
12 | декабрь | 4657,38 |
... использование имущества предприятия, а также финансово-хозяйственные результаты его деятельности. 2.2 Анализ структуры ассортимента и степени обновляемости продукции Способность разрабатывать и предлагать новые товары – основное условие выживания организации в конкурентной борьбе. Способность комбината к постоянным инновациям и эффективное управление этими процессами является основой ее ...
... в этой стране методологии его расчёта. В настоящее время в большинстве стран используется статистический метод определения черты бедности, который предполагает установление прожиточного минимума исходя из принятого стандарта потребления на уровне 40-60% фактически сложившихся среднедушевых доходов населения. Данный метод используется, как правило, странами со стабильной динамикой развития ...
... Превышение денежных доходов над расходами: млрд. руб. в % к предыдущему году 967,7 в 11,9 р. 7409,5 в 7,7 р. 16394,5 в 2,2 р. 33144,5 в 2,0 р. В экономико-статистическом анализе данной таблицы можно отметить следующее. Как доходы населения, так и его расходы с каждым годом продолжают расти. Но если в 1992 году разница между доходами и ...
... [1]. На основе этих данных можно проводить самые разные маркетинговые исследования[5], касающиеся и структуры рынка в целом, и целесообразности ведения внешнеэкономической деятельности на рынке той или иной страны. Фактически, статистика экспорта импорта является краеугольным камнем для полного и исчерпывающего маркетингового исследования, необходимым (а зачастую – и достаточным) фактором для ...
0 комментариев