- •080105.65 «Финансы и кредит»,
- •080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»
- •Введение
- •1. Общие рекомендации по выполнению и оформлению зачетных работ
- •Требования к оформлению отчета по лабораторной работе
- •2. Рекомендации по выполнению и оформлению расчетов в Microsoft Excel
- •3. Справочные материалы для выполнения расчетов Формулы, используемые при корреляционном анализе
- •Формулы, используемые при регрессионном анализе
- •Регрессионная статистика в отчете Excel
- •Дисперсионный анализ в отчете Excel
- •4. Комплексный пример исследования экономических данных с использованием корреляционно-регрессионного анализа
- •1. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели
- •1. Проверка наличия мультиколлинеарности всего массива переменных
- •2. Проверка наличия мультиколлинеарности каждой переменной с другими переменными
- •3. Проверка наличия мультиколлинеарности каждой пары переменных
- •2. Оценка параметров модели. Экономическая интерпретация коэффициентов регрессии
- •3. Оценка качества модели регрессии
- •4. Оценка значимости уравнения регрессии и его коэффициентов
- •5. Определение объясняющей переменной, от которой может зависеть дисперсия случайных возмущений. Проверка выполнения условия гомоскедастичности остатков по тесту Голдфельда–Квандта
- •Данные, отсортированные по возрастанию х2
- •6. Оценка влияния факторов, включенных в модель, на объем реализации
- •7. Прогнозирование объема реализации на два месяца вперед
- •5. Задания для выполнения контрольной работы
- •6. Задания для выполнения лабораторной работы Вариант 1
- •Вариант 2
- •Вариант 3
- •Вариант 4
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 9
- •Вариант 10
- •Вариант 11
- •Вариант 12
- •Вариант 13
- •Вариант 14
- •Вариант 15
- •Вариант 16
- •Вариант 17
- •Вариант 18
- •Вариант 19
- •Вариант 20
- •Вариант 21
- •Вариант 22
- •Вариант 23
- •Вариант 26
- •Вариант 27
- •Вариант 28
- •Вариант 29
- •Вариант 30
- •Литература
Вариант 21
По данным, представленным в таблице (n =25), изучается зависимость объема выпуска продукции Y (млн руб.) от следующих факторов (переменных):
X1 – численность промышленно-производственного персонала, чел.;
X2 – среднегодовая стоимость основных фондов, млн руб.;
X3 – износ основных фондов, %;
X4 – электровооруженность, кВтч;
X5 – техническая вооруженность одного рабочего, млн руб.;
X6 – выработка товарной продукции на одного работающего, руб.
№ наблюдения |
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
1 |
32 900 |
864 |
16 144 |
39,5 |
4,9 |
3,2 |
36 354 |
2 |
203 456 |
8 212 |
336 472 |
46,4 |
60,5 |
20,4 |
23 486 |
3 |
41 138 |
1 866 |
39 208 |
43,7 |
24,9 |
9,5 |
20 866 |
4 |
57 342 |
1 147 |
63 273 |
35,7 |
50,4 |
34,7 |
47 318 |
5 |
27 294 |
1 514 |
31 271 |
41,8 |
5,1 |
17,9 |
17 230 |
6 |
94 552 |
4 970 |
86 129 |
49,8 |
35,9 |
12,1 |
19 025 |
7 |
28 507 |
1 561 |
48 461 |
44,1 |
48,1 |
18,9 |
18 262 |
8 |
97 788 |
4 197 |
138 657 |
48,1 |
69,5 |
12,2 |
23 360 |
9 |
101 734 |
6 696 |
127 570 |
47,6 |
31,9 |
8,1 |
15 223 |
10 |
175 322 |
5 237 |
208 900 |
58,6 |
139,4 |
29,7 |
32 920 |
11 |
2 894 |
547 |
6 922 |
70,4 |
16,9 |
5,3 |
5 291 |
12 |
16 649 |
710 |
8 228 |
37,5 |
17,8 |
5,6 |
23 125 |
13 |
19 216 |
940 |
18 894 |
62,0 |
27,6 |
12,3 |
20 848 |
14 |
23 684 |
3 528 |
27 486 |
34,4 |
13,9 |
3,2 |
6 713 |
15 |
1 237 132 |
52 412 |
1 974 472 |
35,4 |
37,3 |
19,0 |
22 581 |
16 |
88 569 |
4 409 |
162 229 |
40,8 |
55,3 |
19,3 |
20 522 |
17 |
162 216 |
6 139 |
128 731 |
48,1 |
35,1 |
12,4 |
26 396 |
18 |
10 201 |
802 |
6 714 |
43,4 |
14,9 |
3,1 |
13 064 |
19 |
3 190 |
442 |
478 |
43,2 |
0,2 |
0,6 |
6 847 |
20 |
55 410 |
2 797 |
60 209 |
57,1 |
37,2 |
13,1 |
20 335 |
21 |
332 448 |
10 280 |
540 780 |
51,5 |
74,45 |
21,5 |
32 339 |
22 |
97 070 |
4 560 |
108 549 |
53,6 |
32,5 |
13,2 |
20 675 |
23 |
98 010 |
3 801 |
169 995 |
60,4 |
75,9 |
27,2 |
26 756 |
24 |
1 087 322 |
46 142 |
972 349 |
50,0 |
27,5 |
10,8 |
23 176 |
25 |
55 004 |
2 535 |
163 695 |
25,5 |
65,5 |
19,9 |
21 698 |
? 1. Постройте матрицу парных коэффициентов корреляции. Проверьте наличие мультиколлинеарности. Обоснуйте отбор факторов в модель.
2. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме, обоснуйте выбор факторов.
3. Оцените статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критерия Фишера и критерия Стьюдента.
4. Постройте уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Оцените качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации R2. Оцените точность построенной модели.
5. Проверьте выполнение предпосылок МНК, в том числе проведите тестирование ошибок уравнения регрессии со значимыми факторами на гетероскедастичность, используя тест Голдфельда–Квандта.
6. Оцените прогноз объема выпуска продукции, если прогнозные значения факторов составляют 75% от их максимальных значений.