
- •М еждународный банковский институт кафедра математических методов исследования экономики курсовАя работа
- •Факторы, влияющие на продажи автомобилей в россии
- •Сбор данных и отбор факторов
- •Исследование влияния совокупности факторов
- •Исследование влияния всех факторов на продажи автомобилей
- •Исследование влияния факторов х1, х2 и х3 на продажи автомобилей
- •Проверка модели на мультиколлинеарность
- •Проверка модели на гетероскедастичность
- •Проверка модели на автокорреляцию
- •Заключение
- •Список использованной литературы
М еждународный банковский институт кафедра математических методов исследования экономики курсовАя работа
ПО ДИСЦИПЛИНЕ «Эконометрика»
Факторы, влияющие на продажи автомобилей в россии
Специальность: Финансы и кредит
Выполнил студент 193 группы
3 курса
факультета очного и очно-заочного обучения
Скребков Дмитрий Владимирович
______________________
(подпись)
Научный руководитель: к.э.н.,
доцент – научный руководитель Л.Н. Разгуляева
_____________________
(оценка)
_____________________
(дата защиты)
_____________________
(подпись)
Санкт-Петербург
2012 г.
Содержание
МЕЖДУНАРОДНЫЙ БАНКОВСКИЙ ИНСТИТУТ 1
курсовАЯ РАБОТА 1
1. Сбор данных и отбор факторов 4
2. Исследование влияния совокупности факторов 5
2.1 Исследование влияния всех факторов на продажи автомобилей 5
2.2 Исследование влияния факторов х1, х2 и х3 на продажи автомобилей 9
2.3 Проверка модели на мультиколлинеарность 11
2.4 Проверка модели на гетероскедастичность 13
2.5 Проверка модели на автокорреляцию 17
Заключение 18
Список использованной литературы 19
Введение
После кризисного периода рынок продаж автомобилей вновь набирает обороты. За год в России продается около 2,5 млн. новых автомобилей. Что так влияет на граждан страны? Что заставляет их покупать автомобиль?
Цель курсовой работы - выявить существование или отсутствие зависимости между объемом продаж автомобилей и различными факторами, влияющими на данную проблему.
Сбор данных и отбор факторов
В своей курсовой работе я взял данные объема продаж автомобилей по маркам и моделям за январь 2012 года и различные факторы, которые, по моему мнению, могут влиять на продажи.
Для проведения данного исследования были отобраны следующие факторы:
– Стоимость автомобиля, (руб.);
– Затраты на обслуживание в месяц (руб.);
– Затраты на бензин в месяц (руб.);
– Мощность двигателя (л.с.);
В качестве результирующего признака (количество проданных автомобилей) были использованы данные о продажах моделей разных марок автомобилей за январь 2012 года в России. Данные приведены в штуках.
В исследовании использовались данные с сайта http://ru.aebrus.ru и http://auto.yandex.ru. Итак, изучим влияние перечисленных факторов на результирующий признак и выясним, что влияет на объемы продаж автомобилей в России.
Исследование влияния совокупности факторов
Исследование влияния всех факторов на продажи автомобилей
Представим исходные данные о количестве проданных автомобилей за месяц и факторы, влияющие на это количество, в виде статистической таблицы, удобной для анализа (табл.1).
Таблица 1
Марка |
Кол-во проданных автомобилей (январь 2012) шт. Y |
Стоимость автомобиля (руб.) X1 |
Затраты на обслуживание, мес. (руб.) X2 |
Затраты на бензин мес. (руб.) X3 |
Мощность двигателя (л.с.) Х4 |
BMW X5 |
1489 |
1205600 |
15069 |
15819,3 |
381 |
CHEVROLET Aveo |
1024 |
318460 |
5210 |
6779,7 |
115 |
CHEVROLET Cruze |
2341 |
537950 |
8450 |
7616,7 |
141 |
CHEVROLET Lacetti |
1957 |
361970 |
5800 |
9374,4 |
109 |
CHEVROLET Niva |
3704 |
355160 |
5100 |
9039,6 |
80 |
CITROEN C4 |
1245 |
413470 |
10820 |
7348,86 |
120 |
DAEWOO Matiz |
1848 |
176000 |
4863 |
4502,18 |
51 |
DAEWOO Nexia |
2959 |
219030 |
6870 |
7122,87 |
108 |
FORD Focus |
5033 |
430770 |
8520 |
5289,84 |
150 |
FORD Fusion |
973 |
381900 |
10190 |
7114,5 |
101 |
FORD Mondeo |
1993 |
773200 |
13960 |
8595,99 |
240 |
HONDA Civic |
1167 |
436000 |
11120 |
9026,12 |
142 |
HYUNDAI Solaris |
7172 |
711690 |
7100 |
5599,5 |
123 |
KIA Cee'd |
1784 |
459000 |
9170 |
7022,4 |
122 |
KIA New Rio |
5117 |
349000 |
5280 |
5080,59 |
123 |
KIA New Sportage |
2356 |
622090 |
12480 |
7909,7 |
184 |
LADA 2104/2105/2107 |
3271 |
196410 |
5400 |
8185,86 |
77 |
LADA 4x4 |
4026 |
313570 |
4505 |
10136,07 |
94 |
LADA Granta |
1967 |
299440 |
5316 |
6177,06 |
98 |
LADA Kalina |
8532 |
358900 |
5210 |
5909,22 |
88 |
LADA Priora |
7570 |
273100 |
5120 |
6528,6 |
98 |
LADA Samara |
3668 |
214870 |
5800 |
6662,52 |
81 |
Land Rover Range Rover |
1644 |
1226420 |
14249 |
17660,7 |
510 |
NISSAN Juke |
2283 |
762190 |
10950 |
6202,17 |
190 |
NISSAN New X-Trail |
1873 |
735800 |
10492 |
10713,6 |
169 |
NISSAN Qashqai |
2384 |
793020 |
12755 |
9447,1 |
141 |
OPEL Astra |
3214 |
390160 |
7240 |
9608,33 |
115 |
RENAULT Logan |
5007 |
281220 |
4290 |
6277,5 |
103 |
RENAULT Sandero |
4039 |
417910 |
5709 |
7876,17 |
102 |
SKODA Octavia A5 |
2775 |
580300 |
8135 |
9662,95 |
152 |
TOYOTA Corolla |
2585 |
429010 |
10670 |
5942,7 |
124 |
TOYOTA RAV 4 |
1833 |
701530 |
7920 |
10546,2 |
148 |
VW Golf |
1081 |
249070 |
9760 |
6336,09 |
122 |
VW Polo |
3850 |
447620 |
9320 |
7256,79 |
105 |
VW Tiguan |
2223 |
1000900 |
11600 |
10047,54 |
170 |
У
Y^= 7640,94+0,0047x1-0.547x2-0,3875 x3+5,5245x4
равнение множественной линейно регрессии имеет вид:
В результате проверки на значимость по F-критерию, уравнение множественной регрессии оказалось значимо. Fстат = 5,535, а Fтабл = 4,171, т.е Fстат > Fтабл. Все факторы, кроме х4 оказались значимы (tкр = 2,04):
-
ta
6,89
ta>t
tb1
2,21
tb1>t
tb2
-3,93
tb2>t
tb3
-2,36
tb3>t
tb4
0,81
tb4<t
Поэтому фактор х4 – объем двигателя был исключен из модели.
Кроме того, для изучения влияния факторов Х1, Х2, Х3 и Х4 на результирующий признак Y были построены нелинейные модели. Трудно точно выявить вид зависимости между результирующим фактором и фактором, но можно выдвинуть предположение о существовании нескольких возможных видов зависимостей:
Линейная зависимость
Степенная зависимость
Квадратичная зависимость
Экспоненциальная зависимость
Логарифмическая зависимость
Была изучена возможность существования каждой из этих видов зависимостей, но выбрана для рассмотрения линейная зависимость.
Так, для YX1:
Рисунок 1 – Корреляционное поле YX1
Данному уравнению можно дать следующую экономическую интерпретацию: При увеличении стоимости автомобиля на 1 руб. объемы продаж автомобилей упадут на 0,0017 шт.
YX2:
Рисунок 2 – Корреляционное поле YX2
Данному уравнению можно дать следующую экономическую интерпретацию: При увеличении затрат на обслуживания в месяц на 1 руб. объемы продаж автомобилей упадут на 0,3002 шт.
YX3:
Рисунок 3 – Корреляционное поле YX3
Данному уравнению можно дать следующую экономическую интерпретацию: При увеличении затрат на бензин в месяц на 1 руб. объемы продаж автомобилей упадут на 0,2438 шт.
YX4:
Рисунок 4 – Корреляционное поле YX4
Данному уравнению можно дать следующую экономическую интерпретацию: При увеличении мощности двигателя на 1 л.с. объемы продаж автомобилей упадут на 6,2603 шт.