- •Федеральное агентство по образованию
- •Содержание
- •I. Задания для выполнения контрольной работы
- •I.1. Порядок оформления контрольной работы
- •I.2. Задачи
- •Вариант 1
- •II.2. Задачи
- •1.3. Исследование рынка жилья в Московской области.
- •Анализ деятельности аудиторско - консалтинговых групп «Российский аудит».
- •Анализ деятельности предприятий одной отрасли рф - 2.
- •Анализ накладных расходов -1.
- •Анализ накладных расходов -2.
- •Исследование рынка жилья в г. Орле (районы Железнодорожный и Заводской).
- •Исследование рынка жилья в г. Орле (Советский и Северный районы).
- •III. Использование spss для выполнения лабораторной работы
- •Решение задачи в spss
- •1. Подготовка данных для использования пакета spss.
- •2. Решение задачи в spss.
- •1. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели на основе анализа матрицы коэффициентов корреляции.
- •2.2. Построение линейного уравнения регрессии.
- •2.3. Оценка качества модели
- •2.4. Построение прогноза
- •Литература Основная
- •Дополнительная
Анализ накладных расходов -2.
По данным, представленным в табл. 1.8, исследуется зависимость между величиной накладных расходов 40 строительных организаций Y (млн. руб.) и следующими тремя основными факторами:
x1 – объемом выполненных работ, млн. руб.
x2 – численностью рабочих, чел.
x3 – фондом зарплаты, млн. руб.
Таблица 1.8.
№ |
Накладные расходы, млн. руб. |
Объем работ, млн. руб. |
Численность рабочих, чел. |
Фонд заработной платы рабочих, млн. руб. |
1 |
3,5 |
11,9 |
980 |
5,754 |
2 |
4,0 |
12,1 |
675 |
5,820 |
3 |
3,1 |
11,2 |
1020 |
4,267 |
… |
… |
… |
… |
… |
38 |
1,6 |
7,4 |
159 |
1,570 |
39 |
1,2 |
2,2 |
162 |
1,142 |
40 |
1,5 |
2,6 |
101 |
0,429 |
Задание
Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), построить модель для зависимой переменной Накладные расходы за счёт значимых факторов. Рассчитать индекс корреляции R и оценить качество полученного уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации R2.
Оценить статистическую значимость уравнения регрессии, используя критерий Фишера F (=0,05).
Дать сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, - и- коэффициентов.
Ранжировать предприятия по степени их эффективности.
1.9.
Исследование взаимосвязей показателей финансовых рынков.
В таблице представлены среднемесячные данные за 2002 – 2004 годы для следующих показателей:
- курс американского доллара, в руб.,
- процентные ставки по депозитам физических лиц в кредитных организациях,
- сальдо торгового баланса (ТБ) (разница между экспортом из РФ и импортом в РФ), в млн. долл. США,
- прирост золотовалютных резервов (ЗВР) ЦБ РФ (среднемесячные приросты), в млн. долл. США,
- индексы потребительских цен (ИПЦ) на товары и платные услуги населению, в процентах.
Годы |
Месяцы |
Курс $ |
Процентные ставки |
Сальдо ТБ |
Прирост ЗВР |
ИПЦ |
2002 |
1 |
30.4727150 |
10.1 |
3850 |
284 |
103.1 |
|
2 |
30.8057000 |
10 |
3504 |
-214 |
101.2 |
… |
… |
… |
… |
.. |
… |
… |
|
36 |
27.9040273 |
9.6 |
10467 |
10096 |
101.1 |
Задание
Проанализировать связи между данными пятью показателями по следующей схеме:
а) оценить тесноту и направление связи для каждой пары величин,
б) выделить мультиколлинеарные факторы,
в) выбрать два ведущих фактора для показателя «курс доллара».
Построить линейную модель регрессии с ведущими факторами, пояснить экономический смысл его параметров.
Оценить качественные характеристики модели по следующей схеме:
а) проверить статистическую значимость уравнения и его параметров,
б) проверить предпосылки МНК, определив математическое ожидание остатков и исследовав их на гомоскедастичность,
в) оценить уровень точности модели на основе средней относительной ошибки,
г) оценить, какая доля вариации показателя «курс доллара» учтена в построенной модели и обусловлена включенными в нее факторами.
Выполнить прогноз показателя «курс доллара» на январь, февраль и март 2005 года, определить ошибку прогнозирования с доверительной вероятностью 95 %. Сравнить полученные результаты с фактическими данными за 2005 год:
январь – 28,009,
февраль – 27,995,
март – 27,626.
1.10