Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Контрольная работа: Прогноз годовой прибыли

Название: Прогноз годовой прибыли
Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию
Тип: контрольная работа Добавлен 10:24:49 24 ноября 2009 Похожие работы
Просмотров: 272 Комментариев: 3 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

ВАРИАНТ 5

Изучается зависимость средней ожидаемой продолжительности жизни от нескольких факторов по данным за 1995 г., представленным в табл. 5.

Таблица 5

Страна Y X 1 X 2 X 3 X 4
Мозамбик 47 3,0 2,6 2,4 113
Бурунди 49 2,3 2,6 2,7 98
……………………………………………………………………………………..
Швейцария 78 95,9 1,0 0,8 6

Принятые в таблице обозначения:

· Y — средняя ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет;

· X 1 — ВВП в паритетах покупательной способности;

· X 2 — цепныетемпы прироста населения, %;

· X 3 — цепныетемпы прироста рабочей силы, %;

· Х 4 — коэффициент младенческой смертности, %.

Требуется:

1. Составить матрицу парных коэффициентов корреляции между всеми исследуемыми переменными и выявить коллинеарные факторы.

2. Построить уравнение регрессии, не содержащее коллинеарных факторов. Проверить статистическую значимость уравнения и его коэффициентов.

3. Построить уравнение регрессии, содержащее только статистически значимые и информативные факторы. Проверить статистическую значимость уравнения и его коэффициентов.

Пункты 4 — 6 относятся к уравнению регрессии, построенному при выполнении пункта 3.

4. Оценить качество и точность уравнения регрессии.

5. Дать экономическую интерпретацию коэффициентов уравнения регрессии и сравнительную оценку силы влияния факторов на результативную переменную Y .

6. Рассчитать прогнозное значение результативной переменной Y , если прогнозные значения факторов составят 75 % от своих максимальных значений. Построить доверительный интервал прогноза фактического значения Y c надежностью 80 %.

Решение. Для решения задачи используется табличный процессор EXCEL.

1.С помощью надстройки «Анализ данныхКорреляция » строим матрицу парных коэффициентов корреляции между всеми исследуемыми переменными (меню «Сервис » ® «Анализ данных …» ® «Корреляция »). На рис. 1 изображена панель корреляционного анализа с заполненными полями[1] . Результаты корреляционного анализа приведены в прил. 2 и перенесены в табл. 1 .

р ис. 1. Панель корреляционного анализа


Таблица 1

Матрица парных коэффициентов корреляции

Y X1 X2 X3 X4
Y 1
X1 0,780235 1
X2 -0,72516 -0,62251 1
X3 -0,53397 -0,65771 0,874008 1
X4 -0,96876 -0,74333 0,736073 0,55373 1

Анализ межфакторных коэффициентов корреляции показывает, что значение 0,8 превышает по абсолютной величине коэффициент корреляции между парой факторов Х 2Х 3 (выделен жирным шрифтом). Факторы Х 2Х 3 таким образом, признаются коллинеарными.

2. Как было показано в пункте 1, факторы Х 2Х 3 являются коллинеарными, а это означает, что они фактически дублируют друг друга, и их одновременное включение в модель приведет к неправильной интерпретации соответствующих коэффициентов регрессии. Видно, что фактор Х 2 имеет больший по модулю коэффициент корреляции с результатом Y , чем фактор Х 3 : ry , x 2 =0,72516; ry , x 3 =0,53397; |ry , x 2 |>|ry , x 3 | (см. табл. 1 ). Это свидетельствует о более сильном влиянии фактора Х 2 на изменение Y . Фактор Х 3 , таким образом, исключается из рассмотрения.

Для построения уравнения регрессии значения используемых переменных (Y ,X 1 , X 2 , X 4 ) скопируем на чистый рабочий лист (прил. 3) . Уравнение регрессии строим с помощью надстройки «Анализ данных… Регрессия » (меню «Сервис» ® «Анализ данных… » ® «Регрессия »). Панель регрессионного анализа с заполненными полями изображена на рис. 2 .

Результаты регрессионного анализа приведены в прил. 4 и перенесены в табл. 2 . Уравнение регрессии имеет вид (см. «Коэффициенты» втабл. 2 ):

ŷ = 75.44 + 0.0447 ·x1 - 0.0453 ·x2 - 0.24 ·x4


Уравнение регрессии признается статистически значимым, так как вероятность его случайного формирования в том виде, в котором оно получено, составляет 1.04571·10-45 (см. «Значимость F» втабл. 2 ), что существенно ниже принятого уровня значимости a=0,05.

Вероятность случайного формирования коэффициентов при факторе Х 1 ниже принятого уровня значимости a=0,05 (см. «P-Значение» втабл. 2 ), что свидетельствует о статистической значимости коэффициентов и существенном влиянии этих факторов на изменение годовой прибыли Y .

Вероятность случайного формирования коэффициентов при факторах Х 2 и Х 4 превышает принятый уровень значимости a=0,05 (см. «P-Значение» втабл. 2 ), и эти коэффициенты не признаются статистически значимыми.

р ис. 2. Панель регрессионного анализа модели Y ( X 1 , X 2 , X 4 )

Таблица 2

Результаты регрессионного анализа модели Y ( X 1 , X 2 , X 4 )

Регрессионная статистика
Множественный R 0,97292594
R-квадрат 0,946584884
Нормированный R-квадрат 0,944359254
Стандартная ошибка 2,267611945
Наблюдения 76

Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 3 6560,929292 2186,98 425,31101 1,04571E-45
Остаток 72 370,2286032 5,14206
Итого 75 6931,157895
Уравнение регрессии
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 75,43927547 0,998411562 75,5593 2,545E-70 73,44897843 77,4295725 73,44897843 77,42957252
X1 0,044670594 0,01380341 3,2362 0,0018316 0,017154 0,07218719 0,017154 0,072187188
X2 -0,045296701 0,421363275 -0,1075 0,914691 -0,885269026 0,79467562 -0,885269026 0,794675624
X4 -0,239566687 0,013204423 -18,1429 1,438E-28 -0,265889223 -0,2132442 -0,265889223 -0,213244151

3.По результатам проверки статистической значимости коэффициентов уравнения регрессии, проведенной в предыдущем пункте, строим новую регрессионную модель, содержащую только информативные факторы, к которым относятся:

· факторы, коэффициенты при которых статистически значимы;

· факторы, у коэффициентов которых t ‑статистика превышает по модулю единицу (другими словами, абсолютная величина коэффициента больше его стандартной ошибки).

К первой группе относится фактор Х 1 ко второй — фактор X 4 . Фактор X 2 исключается из рассмотрения как неинформативный, и окончательно регрессионная модель будет содержать факторы X 1 , X 4 .

Для построения уравнения регрессии скопируем на чистый рабочий лист значения используемых переменных (прил. 5) и проведем регрессионный анализ (рис. 3 ). Его результаты приведены в прил. 6 и перенесены в табл. 3 . Уравнение регрессии имеет вид:

ŷ = 75.38278 + 0.044918 ·x1 - 0.24031 ·x4

(см. «Коэффициенты» втабл.3 ).

р ис. 3. Панель регрессионного анализа модели Y ( X 1 , X 4 )

Таблица 3

Результаты регрессионного анализа модели Y ( X 1 , X 4 )

Регрессионная статистика
Множественный R 0,972922
R-квадрат 0,946576
Нормированный R-квадрат 0,945113
Стандартная ошибка 2,252208
Наблюдения 76
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 2 6560,87 3280,435 646,7175 3,65E-47
Остаток 73 370,288 5,072439
Итого 75 6931,158
Уравнение регрессии
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 75,38278 0,843142 89,40701 2,44E-76
X1 0,044918 0,013518 3,322694 0,001395
X4 -0,24031 0,011185 -21,4848 2,74E-33

Уравнение регрессии статистически значимо: вероятность его случайного формирования ниже допустимого уровня значимости a=0,05 (см. «Значимость F» втабл.3 ).

Статистически значимым признается и коэффициент при факторе Х 1 вероятность его случайного формирования ниже допустимого уровня значимости a=0,05 (см. «P-Значение» втабл. 3 ). Это свидетельствует о существенном влиянии ВВП в паритетах покупательной способностиX 1 на изменение годовой прибылиY .

Коэффициент при факторе Х 4 (годовой коэффициент младенческой смертности) не является статистически значимым. Однако этот фактор все же можно считать информативным, так как t ‑статистика его коэффициента превышает по модулю единицу, хотя к дальнейшим выводам относительно фактора Х 4 следует относиться с некоторой долей осторожности.

4.Оценим качество и точность последнего уравнения регрессии, используя некоторые статистические характеристики, полученные в ходе регрессионного анализа (см. «Регрессионную статистику » в табл. 3 ):

· множественный коэффициент детерминации

n

∑ ( ŷ i - y)2

R2 = _i=1 ____________ = 0.946576

n

∑( ŷ i - y)2

i=1

R 2 = показывает, что регрессионная модель объясняет 94,7 % вариации средней ожидаемой продолжительности жизни при рожденииY , причем эта вариация обусловлена изменением включенных в модель регрессии факторов X 1 , X 4 ;

· стандартная ошибка регрессии

показывает, что предсказанные уравнением регрессии значения средней ожидаемой продолжительности жизни при рожденииY отличаются от фактических значений в среднем на 2,252208 лет.

Средняя относительная ошибка аппроксимации определяется по приближенной формуле:


Sрег

Eотн ≈0,8 · — ·100%=0.8 · 2.252208/66.9 · 100%≈2.7

− y

где тыс. руб. — среднее значение продолжительности жизни (определено с помощью встроенной функции «СРЗНАЧ »; прил. 1 ).

Е отн показывает, что предсказанные уравнением регрессии значения годовой прибыли Y отличаются от фактических значений в среднем на 2,7 %. Модель имеет высокую точность (при — точность модели высокая, при — хорошая, при — удовлетворительная, при — неудовлетворительная).

5.Для экономической интерпретации коэффициентов уравнения регрессии сведем в таблицу средние значения и стандартные отклонения переменных в исходных данных (табл. 4 ) . Средние значения были определены с помощью встроенной функции «СРЗНАЧ », стандартные отклонения — с помощью встроенной функции «СТАНДОТКЛОН » (см. прил. 1 ).

Таблица 4

Средние значения и стандартные отклонения используемых переменных

Переменная Y X 1 X 4
Среднее 66,9 29,75 40,9
Стандартное отклонение 9,6 28,76 34,8

1) Фактор X 1 ( ВВП в паритетах покупательной способности)

Значение коэффициента b 1 =0,044918 показывает, что рост ВВП в паритетах покупательной способности на 1 %. приводит к повышению средней ожидаемой продолжительности жизни при рождении на 0,044918 лет.

Средний коэффициент эластичности фактораX 1 имеет значение

x1 29.75

Е1 = b1 · ― = 0.044918 · ____ ≈ 0.01997

y66.9

Он показывает, что при увеличении ВВП в паритетах покупательской способности на 1 % годовая прибыль увеличивается в среднем на 0,01997 %.

2) Фактор X 4 ( коэффициент младенческой смертности)

Значение коэффициента b 4 =(-0,24031) показывает, что рост коэффициента младенческой смертности на 1 %. приводит к уменьшению средней ожидаемой продолжительности жизни при рождении в среднем на -0,24031 лет.

Средний коэффициент эластичности фактораX 4 имеет значение

x4 40.9

Е4 = b4 · ― = - 0.24031 · ____ ≈ 0.1469

y66.9

Он показывает, что при увеличении коэффициента младенческой смертности на 1 % средняя ожидаемая продолжительность жизни увеличивается в среднем на 0,1469 %.

Средний коэффициент эластичности для фиктивных переменных лишен смысла, поэтому не рассчитывается.

Сравним между собой силу влияния факторов, включенных в регрессионную модель, на годовую прибыль, для чего определим их бета–коэффициенты:


Sx 1 28.76

B1 = b1 · ― = 0.044918 ·____ ≈ 0.1346;

Sy 9.6

Sx 4 3 4.8

B4 = b4 · ― - 0.24031 · ____ ≈ - 0.8711

Sy 9.6

Сравнивая по абсолютной величине значения бета–коэффициентов, можно сделать вывод о том, что на изменение средней ожидаемой продолжительности жизни при рождении Y сильнее всего влияет ВВП в паритетах покупательской способности Х 1 , далее по степени влияния следует коэффициент младенческой смертности Х 4 .

Определим дельта–коэффициенты факторов:

ry , x 1 0.780235

Δ1 = B1 · ___ = 0.1346 ·_______ ≈ 0.11094;

R2 0.946585

ry , x 4 - 0.96876

Δ4 = B4 · ___ = - 0.8711 ·_______ ≈ 0.8915;

R2 0.946585

где ry , x 1 =0,780235; ry , x 4 =(–0,96876); — коэффициенты корреляции между парами переменных YX 1 и YX 4 соответственно (см. табл. 1 ); R 2 =0,946585 — множественный коэффициент детерминации (см. табл. 3 ).

Сумма дельта–коэффициентов факторов, включенных в модель, должна быть равна единице. Небольшое неравенство может быть вызвано погрешностями промежуточных округлений.

Таким образом, в суммарном влиянии на среднюю ожидаемую продолжительность жизни при рожденииY всех факторов, включенных в модель, доля влияния ВВП в паритетах покупательной способности X 1 составляет 11,094 %, коэффициента младенческой смертности Х 4 — 89,15 %.

6.Рассчитаем прогнозное значение годовой прибыли, если прогнозные значения факторов составят 75 % от своих максимальных значений в исходных данных. Максимальные значения факторов были определены с помощью встроенной функции «МАКС » (см. прил. 1 ). Прогнозные значения рассчитываются только для количественных факторов X 1 и X 4 :

· фактор Х 1 : х01 =0,75*х1 max =0.75*100=75;

· фактор Х 4 : x04 =0.75*x4max =0.75*124=93.

Среднее прогнозируемое значение (точечный прогноз) годовой прибыли государственной компании (x 06 =0) составляет:

Для частной компании (x 06 =1) этот показатель равен

Стандартная ошибка прогноза фактического значения годовой прибылиy 0 рассчитывается по формуле

Так как фиктивная переменная Х 6 может принимать два значения — 0 или 1, то Sy 0 определяется для обоих случаев:

· для государственных компаний (x 06 =0):

· для частных компаний (x 06 =1):

Построим интервальный прогноз фактического значения годовой прибыли y 0 с доверительной вероятностью g=0,8. Доверительный интервал имеет вид:

,

гдеt таб =1,321 — табличное значение t -критерия Стьюдента при уровне значимости и числе степеней свободы (p =4 — число факторов в модели) (см. Справочные таблицы ).

Для государственных компаний:

тыс. руб.

Таким образом, с вероятностью 80 % годовая прибыль государственных компаний при заданных значениях факторов будет находиться в интервале от 272,4 до 945,4 тыс. руб.

Для частных компаний:


тыс. руб.

С вероятностью 80 % годовая прибыль частных компаний будет находиться в интервале от 499,1 до 1173,7 тыс. руб.


[1] Для копирования снимка окна в буфер обмена данных WINDOWS используется комбинация клавиш Alt+PrintScreen (на некоторых клавиатурах — Alt+PrtSc).

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений08:16:45 19 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
14:37:29 29 ноября 2015
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
08:58:22 29 ноября 2015

Работы, похожие на Контрольная работа: Прогноз годовой прибыли

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(151015)
Комментарии (1843)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru