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 тренда

Тренд – 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

Информация о работе «Статистика процесса использования товаров населением»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 38054
Количество таблиц: 12
Количество изображений: 3

Похожие работы

Скачать
40750
4
1

... 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 ...

Скачать
74305
8
8

... 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 ...

Скачать
36194
22
0

... 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 ...

Скачать
29930
3
8

... [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


Наверх